Сотрудники Лаборатории космических исследований в области технологий, систем и процессов (НИУ ВШЭ) запатентовали газоанализатор, основу которого составляют газочувствительные матрицы с использованием быстрообучаемого нейросетевого искусственного интеллекта, сообщает пресс- служба НИУ ВШЭ. 

Современные газоанализаторы могут определить достаточно большое количество газов, но основным их недостатком является то, что не способны определить новый запах. Особенностью "электронного носа", созданного в НИУ ВШЭ, является то, что устройство создано на основе твердотельных газочувствительных матриц, состоящих из полупроводниковых датчиков, с использованием быстрообучаемого нейросетевого искусственного интеллекта.  Блок распознавания запахов газоанализатора включает модули с искусственными нейронными сетями, каждая из которых часть предварительно обучена распознавать образ одного запаха, и необученной искусственной нейронной сетью.  Это делает работу прибора сопоставимой с работой органов обоняния живых существ, которые запоминают новые запахи и, встретив их снова, с легкостью их различают.

Как пояснили в пресс-службе, прибор может поймать запах, и если он не сумеет распознать его сразу, то он начинает поиск в базе данных максимально близкого запаха. Каждый запах описан через свой код, и прибор сравнивает коды и определяет, как далеко они находятся друг от друга. Таким образом искусственный интеллект прибора находит максимально близкий код к тому, который он не может опознать. Если образа такого запаха нет, то прибор принимает решение об обнаружении нового, неизвестного ранее запаха. В этом случае образ нового запаха помещается в базу данных, и для данного запаха обучается новая нейронная сеть. В итоге, одновременно с автоматическим обучением новым запахам обеспечивается более точное их распознавание. Преимуществом является также возможность корректировать ошибки «электронного носа», возникающие из-за старения матрицы газочувствительных датчиков.



«Датчиков газа, запахов существует великое множество. Но они все настроены на распознавание только одного определенного запаха. Допустим, у шахтеров есть датчики на метан, и когда появляется этот газ, устройство его четко фиксируют и сообщает об опасности. Но как только датчику предстоит распознать смесь газов, вот тут и начинаются проблемы, устройство выделит метан из этой смеси, а другие газы он «не увидит». А очень часто возникает ситуация, когда именно смесь газов представляет собой опасность. Сейчас специалисты МИЭМ НИУ ВШЭ работают над алгоритмами, текстами программ, а также методикой нейросетевого распознавания запахов. Основная техническая задача на данный момент состоит в том, что нам надо увеличить число образов распознаваемых запахов за счет обеспечения возможности оперативного обучения новому запаху с последующим размещением полученной информации в памяти устройства. По сути, нам надо научить наш прибор распознавать опасные и неопасные смеси газов и быстро их запоминать. Для этого нужно получить характеристики этого газа», — приводятся в сообщении пояснения Владимира Кулагина, профессора МИЭМ НИУ ВШЭ.


Как полагают авторы, сфера применения "электронного носа" достаточно широка: устройство может быть использовано для мониторинга окружающей среды, обеспечения безопасности людей и объектов от террористических угроз, раннего оповещения при техногенных катастрофах, в бортовых устройствах авиационных и космических аппаратов, в технологических устройствах контроля качества исходного сырья, технологических устройствах контроля запахов, возникающих при технологических процессах.