15:43IT之家(博客/媒体)加州大学伯克利分校研究团队研发的电子嗅觉芯片集成了16个微型气体传感器阵列,每个传感器涂有不同感应膜,通过化学反应产生独特电信号。团队使用机器学习模型训练芯片,覆盖草莓、蓝莓等7种食品香气谱及鸡肉等新鲜与腐败状态(室温放置24或48小时)的气体特征。测试表明,芯片可在沙拉等复杂气味背景中辨别仅0.05克的核桃(约一颗去壳核桃的百分之一),但开放环境下准确性仍需验证。论文UC Berkeley电子嗅觉芯片机器学习传感器食品检测推荐理由:伯克利团队搞了个电子鼻,能闻出0.05克腐坏坚果,比人鼻子还准,适合食品检测场景。原文