人工智能嗅覺

在人工智能（AI）領域，研究工作都集中在圖像處理上，這是非常成功的，正如著名的說法「一張圖片勝過千言萬語」，圖像處理和面部識別技術已經發展到在許多應用領域都非常先進的程度。然而，AI技術應該包括所有感官，視覺、聽力、觸覺、味覺和嗅覺，五種感官共同構成了全貌，Cloud-LED是一家本地公司，他們在研究嗅覺方面已經研究了多年，通過傳感器陣列和AI設計，可以區分咖啡或葡萄酒的氣味。將嗅覺實現到傳感器中涉及到化學、計算和電子的理解。通過將量子化學、AI算法和摻雜金屬氧化物的知識結合起來。

對於你的學生項目來說，一個更具挑戰性的項目是電子鼻，你可能需要時間來研究和收集各種氣體傳感器。氣體傳感器模擬人類嗅覺受體，傳感器陣列的電路通過人工智能算法功能上的嗅覺系統。嗅覺是人類感官中最重要的之一。

人類嗅覺系統的基本原理由約1,000種嗅覺受體類型組成。這些受體位於嗅覺受體細胞上，它們位於鼻上皮的上部，檢測吸入的氣味分子。每個嗅覺受體細胞只有一種類型的氣味受體，並且每個受體只能檢測有限數量的氣味物質。因此，我們的嗅覺受體細胞對幾種氣味高度專業化。

攜帶相同類型受體的受體細胞將它們的神經過程發送到大腦，多個嗅覺受體的信息會結合形成一個模式。因此，我們可以有意識地體驗到花朵的氣味或一些難聞的氣味。在這項發明中，我們利用生理學上的機制應用於電子系統，通過將氣體傳感器作為氣味受體，電路作為神經系統，數值計算算法實現為軟件，氣味的記憶成為AI模型係數的提取。

一種獨特的氣味可以觸發不同的記憶，這些傳感器陣列觸發傳感器陣列到AI模型的參數。所有學習得到的AI模型。