2022年5月12日，我院劉歡教授團隊與人工智能與自動化學院白翔教授團隊、電信學院研究人員合作在Wiley出版社旗下智能系統領域旗艦期刊Advanced Intelligent Systems發表題為“Smart Electronic Nose Enabled by an All-Feature Olfactory Algorithm”的研究論文。該研究首次利用具有自主知識産權的“基于氣體傳感器與深度學習的氣味識别算法”，通過發掘半導體氣體傳感器氣敏響應特征，構建出高靈敏度、高可靠性、便攜式智能電子鼻，成功提高了對複雜氣味的識别準确率。
實現對生物視、聽、觸、嗅、味等感知器官的功能模拟和性能超越，是智能傳感器科學研究領域的一個重要方向。當前，各類“生物啟發式”智能傳感器和人工智能算法技術取得了顯著的突破，人工視覺、聽覺和觸覺系統的性能已達到甚至超越了人類，提升了人類獲取和處理客觀世界的光、聲、力等物理信息的能力，但同樣具有廣闊應用需求的人工嗅覺系統卻發展緩慢。作為客觀世界極其重要的化學信息，氣體種類繁多，氣氛環境複雜且多變，而生物嗅覺的特異性感知與識别機制尚不明晰，給人工嗅覺的發展帶來巨大挑戰，迫切需要高靈敏度、高可靠性智能氣體傳感器與芯片作為基礎支撐。
電子鼻利用半導體氣體傳感器模拟哺乳動物嗅覺感受器細胞，通過傳感器陣列化并結合模式識别算法，能夠識别無味、有毒、刺激性和低濃度氣體，為延伸人類嗅覺邊界提供了巨大潛力。然而，與人類嗅覺細胞相比，半導體氣體傳感器缺乏“特異性”，對于多種氣味具有交叉敏感性，電子鼻集成的傳感器陣列規模也遠少于人類嗅覺器官，制約着電子鼻對複雜氣味信息的處理能力和識别效果。
針對這一難題，團隊從半導體氣敏材料與識别算法兩個層面聯合攻關，提出一種基于半導體傳感器氣敏響應全過程特征的識别算法（All-Feature Olfactory Algorithm，AFOA），實現了半導體氣體傳感器陣列與多種氣味分子響應恢複過程中完整信息的提取與分析，基于這一技術，僅采用六個非特異性的金屬氧化物半導體氣體傳感器，實現了高準确度（94.1%）、快速（2分鐘以内）識别五種氣味相近的中國白酒。
在功能上，利用自主研發的多種金屬氧化物半導體氣敏材料作為人工氣味受體，通過傳感器單元模拟不同類型的嗅覺受體細胞，将氣-固界面反應引起的電荷轉移轉變為電阻值變化并形成陣列，傳遞信号至人工神經網絡模拟嗅球、大腦嗅覺皮層以及它們之間的複雜連接（圖1）。
深度神經網絡試圖從海量數據中學習高層嗅覺特征，生物嗅覺中也存在類似的層次化識别過程。相對于傳統基于人工特征的多階段氣味識别算法，該研究提出的方法在氣味識别性能和魯棒性上都有大幅度提升。由于傳感器陣列響應曲線多通道間的空間無關性，相對于基于二維卷積的深度學習方法，一維卷積在減少計算量的同時還能夠帶來進一步的性能提升。
團隊進一步研究發現，随着傳感器種類與數量的提高，可以豐富輸入數據在時間和通道維度上的特征表達，這些特征表達與氣體分子與敏感材料的反應動力學有關。在物理化學層面上，不同的響應曲線代表不同的熱力學和動力學過程（圖2），從本質上為算法提供了更多的可區性特征。未來研究工作中，AFOA算法還可以用于構建氣味地圖，從而探索可能存在的嗅覺信息編碼策略。
圖1.電子鼻人工嗅覺與生物嗅覺對比示意圖
圖2.電子鼻硬件和響應曲線
綜上，該研究建立了一種快速、準确、魯棒的氣味識别方法，利用該方法能夠在複雜環境中識别目标氣味；同時，展現了低成本、便攜式、可進化的電子鼻協同設計和制造方案，應用前景廣闊。目前，團隊正在開展基于該技術的人體呼出氣疾病标志物檢測原理樣機研究，以期将智能電子鼻技術應用于臨床檢驗和居家自檢，實現人類疾病的早期篩查。
6774澳门永利劉歡教授、人工智能與自動化學院白翔教授為該文共同通訊作者，電信學院博士研究生方聰和光電信息學院李華曜副研究員為共同第一作者，該研究得到光電信息學院唐江教授的技術支持。劉歡教授在國家自然科學基金優秀青年基金、6774澳门永利學術前沿青年團隊、武漢國家光電研究中心創新基金立項資助下帶領團隊開展上述工作。項目相關技術已獲得國家發明專利授權。
通訊作者簡介：
劉歡，6774澳门永利光學與電子信息學院、武漢光電國家研究中心雙聘教授，博士生導師，6774澳门永利副院長，國家優秀青年科學基金獲得者。研究方向為光電智能傳感器。先後主持國家自然科學基金優秀青年基金、國家重點研發計劃重點專項青年項目、教育部新世紀優秀人才等科研及人才項目。擔任中國電子學會氣濕敏傳感技術專業委員會副主任，中國儀器儀表學會傳感器分會、微納器件與系統技術分會理事，中國科學院青年創新促進會首屆特邀會員，兩次作為大會中方主席組織召開智能氣體傳感器國際學術會議，在美國材料學會年會、亞洲化學傳感器會議、中國氣濕敏傳感技術學術交流會等國内外學術會議作邀請報告，2017年獲亞洲化學傳感器會議青年科學家獎。相關成果先後獲得中國電子學會科技進步一等獎、湖北省技術發明一等獎和湖北省自然科學一等獎。
白翔，6774澳门永利人工智能與自動化學院教授、國家防僞工程技術研究中心副主任。主要研究方向計算機視覺與模式識别、文檔分析等。已在計算機視覺與模式識别領域一流國際期刊和會議如PAMI、CVPR等發表論文60餘篇。由于在場景文字檢測與識别取得的突出成就，2019年在國際模式識别協會主辦的國際文檔分析與識别會議上獲得IAPR/ICDAR Young Investigator Award (青年學者獎)。現任期刊IEEE TPAMI，Pattern Recognition, Frontier of Computer Science,中國科學-信息科學、自動化學報編委。曾擔任CVPR、AAAI、ICPR等人工智能主流國際會議的領域主席/資深技術程序委員或競賽主席十餘次，并獲得AAAI-2019 Outstanding SPC Award。中國人工智能學會理事，中國圖象圖形學學會理事，中國自動化學會模式識别與機器智能專委會副主任，中國計算機學會計算機視覺專委會常務委員，IEEE資深會員。2014-2021連續8年入選Elsevier中國高被引學者榜，2020年入選IAPR Fellow。
論文鍊接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aisy.202200074
