【阿卜杜拉国王科技大学：研究人工智能传感器区分化学混合物中的气体】

研究人员开发了基于机器学习的传感器，这些传感器可用于需要对气体进行敏感测试的环境。

通过支持机器学习的智能传感器设计，可以实现所需的目标性能。设备的机器学习能力可以准确检测和识别目标，无论其形式如何。在化学云中检测气体可能是一件棘手的事情，有时甚至是危险的。

研究人员开发出一种具有人工智能的化学传感器，能够以高灵敏度和选择性学习和检测空气中的某些气体。阿卜杜拉国王科技大学 (KAUST) 的研究人员实施了一种机器学习算法，根据气体在与传感器相互作用时引起传感器轻微温度变化的方式来区分气体。

领导这项研究的穆罕默德·尤尼斯 (Mohammad Younis) 实验室的博士后乌斯曼·雅库布 (Usman Yaqoob) 表示，面临的挑战是在空气中常见的复杂化学混合物中准确检测目标气体。“现有的传感技术仍然受到交叉敏感性的影响，”Yaqoob 说。

该设备的核心是加热的硅条，称为微束谐振器。当微梁的两端都被夹住，使其几乎弯曲到屈曲点时，微梁共振的频率对温度变化非常敏感。

Yaqoob 说：“当在屈曲点附近运行时，当热导率低于或高于空气时，加热的微束对不同气体表现出显着的敏感性。” 一些气体，如氢气和氦气，具有更高的导热性，可以冷却微束带，使其更坚硬。而像氩这样的低导热性气体具有相反的效果。“使用微系统分析仪测振仪检测共振频率的变化，”Yaqoob 说。

AI 分析数据并识别与不同气体对应的共振频率的特征变化。“数据处理和机器学习算法用于为每种测试气体生成独特的特征标记，以开发准确且有选择性的气体分类模型，”Yaqoob 说。

该设备不需要任何特殊的化学涂层，从而增强了化学稳定性和可扩展性。

来源：传感器专家网