Algoritmi di sensori / elaborazione per emulare l'olfatto umano

Molte ricerche sono state dedicate alla creazione di dispositivi elettrici che emulano sensori biologici, tra cui:

• Visivo: telecamere, sensori di intensità colore / luce
• Uditivo: microfoni, sensori a ultrasuoni
• Tattile: sensori di pressione, sensori di temperatura
• Equilibrio: giroscopi, accelerometri

Tuttavia, devo ancora trovare un algoritmo sensore / elaborazione completo per rilevare e interpretare gli odori. Certamente, ci sono sensori "olfattivi" che sono dedicati a uno scopo specifico, come rivelatori di monossido di carbonio e altri rivelatori di gas pericolosi. Ma devo ancora trovare un algoritmo sensore / elaborazione per scopi generici in grado di rilevare e interpretare prontamente gli odori all'interno della gamma e della risoluzione di un naso umano.

Esistono tali sensori / algoritmi? In tal caso, cosa sono e come funzionano? In caso contrario, quali sono gli ostacoli principali per svilupparli?

La valutazione degli odori viene solitamente eseguita mediante analisi sensoriale umana mediante chemosensor :

Un chemoreceptor, noto anche come chemosensor, è un recettore sensoriale che trasduce un segnale chimico in un potenziale d'azione.

Di recente ho anche sentito parlare di un sensore Honeywell che potrebbe essere potenzialmente utilizzato negli smartphone . Questi sensori sono anche chiamati nasi elettronici :

I nasi bioelettronici utilizzano recettori olfattivi: proteine ​​clonate da organismi biologici, ad esempio l'uomo, che si legano a molecole di odore specifiche. Un gruppo ha sviluppato un naso bioelettronico che imita i sistemi di segnalazione utilizzati dal naso umano per percepire gli odori con una sensibilità molto elevata: concentrazioni femtomolari.

I sensori più comunemente usati per i nasi elettronici includono

• dispositivi a metallo-ossido-semiconduttore (MOSFET) - un transistor usato per amplificare o commutare segnali elettronici. Questo funziona in base al principio secondo cui le molecole che entrano nell'area del sensore verranno caricate positivamente o negativamente, il che dovrebbe avere un effetto diretto sul campo elettrico all'interno del MOSFET. Pertanto, l'introduzione di ogni particella carica aggiuntiva influirà direttamente sul transistor in un modo unico, producendo un cambiamento nel segnale MOSFET che può quindi essere interpretato dai sistemi informatici di riconoscimento dei modelli. Quindi, in sostanza, ogni molecola rilevabile avrà il suo segnale unico da interpretare per un sistema informatico.
• conduzione di polimeri - polimeri organici che conducono elettricità.
• composti polimerici - simili nell'uso ai polimeri conduttori ma formulati con polimeri non conduttori con l'aggiunta di materiale conduttore come il nerofumo.
• microbilanciamento del cristallo di quarzo - un modo per misurare la massa per unità di area misurando la variazione di frequenza di un risonatore di cristallo di quarzo. Questo può essere archiviato in un database e utilizzato per riferimento futuro.
• onda acustica di superficie (SAW) - una classe di sistemi microelettromeccanici (MEMS) che si basano sulla modulazione delle onde acustiche di superficie per rilevare un fenomeno fisico.