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IBM公司苏黎世实验室的研究人员今天宣布了他们的最新项目：一种名为Hypertaste的化学检测系统，该系统使用人工智能对液体进行分类。

对人类来说，区分不同的饮料和食品通常是一件微不足道的任务，但是对于专家来说，当味觉测试没有成功的时候，就不能说相同的事情了。

能够对液体进行化学分析的系统通常属于两类之一。它们要么是仅提供有限信息(例如湖泊的pH值)的便携式仪器，要么是为实验室而建的笨重而昂贵的系统。

IBM针对需要进行详细化学分析但无法将样品发送到实验室的方案在经济上可行的情况下开辟了Hypertaste。公司为该系统设想的一项应用是评估河流的水质。另一个发现是假冒商品，例如由不可靠的供应商运往杂货店的劣质易腐品。

Hypertaste使用IBM内部开辟的一系列微型传感器检查化学物质。每个传感器均由一对涂有特别的化学敏感聚合物涂层的电极组成。与特定化合物接触时，它们会产生电信号。

IBM对聚合物涂层进行了工程设计，以为每种化合物生成一个独特的，易于区分的信号。这使Hypertaste可以将读数合并成液体的详细化学特征。

IBM苏黎世实验室的研究员Patrick Ruch在博客中解释说：“大多数实际使用的液体都是复杂的，这意味着它们包含相当多的化学化合物，没有一种可以单独用作识别剂。” “通过构建这样的交叉敏感传感器阵列，可以获得有关液体的整体信号或指纹。”

Hypertaste不会自行处理此信息。相反，设备将测量结果发送到基于云的分析环境，在该环境中，机器学习模型会将分析后的液体与已知化学物质的数据库进行比较。该算法识别最接近的匹配项，并将其发送到旨在在研究人员的智能手机上运行的配套应用程序中。

据IBM称，整个过程不到一分钟。Ruch写道：“高品味证明，便携式设备可以对复杂液体进行快速指纹识别-这是化学分析工具包中目前所没有的功能。”

Hypertaste的另一个优势是多功能性。由于化学分析是通过基于云的模型完成的，因此重新配置设备以检测新的一组液体仅是更新或更改算法的问题。

“传感器可以通过交换有关他们遇到的新液体的信息来相互学习，” Ruch写道。“在现场部署许多这样的传感器将为物联网增加一个重要但缺少的组成部分：化学传感器。”