Ученые химического факультета и НИИЯФ МГУ сумели повысить способность искусственного обоняния идентифицировать близкие по химическим свойствам газы: метан и пропан. Ключом к успеху стал подход к обработке данных химических сенсоров, ранее применявшийся для анализа эволюционного родства животных, ископаемых видов, а также предков человека. Лабораторный образец искусственного обоняния оказался способен отличить метан от пропана в концентрации от 40 до 200 молекул газа на миллион молекул обычного уличного воздуха в условиях его переменной влажности и наличия фоновых загрязнителей. Ошибка идентификации составила менее 10%. Результат работы опубликован в журнале Sensors and Actuators B: Chemical.
Разработка, действующая на таком уровне точности, может пригодиться на предприятиях химической промышленности, объектах энергетической инфраструктуры, а также для экологического контроля и мониторинга, контроля технологических процессов в пищевой индустрии, при оценке качества воздуха в жилых и рабочих помещениях, в неинвазивной персонализированной медицинской диагностике и многом другом.
Искусственный нос из МГУ основан на усовершенствованных полупроводниковых газовых сенсорах на основе оксидов металлов. Первые такие системы появились достаточно давно и были коммерциализированы в 1980-х годах в Японии, где позволили существенно сократить ущерб от пожаров из-за неправильного использования бытового газа.
«Сегодня развитие технологии машинного обучения позволяет преодолеть фундаментальное ограничение в применении подобных сенсоров и в других областях, а именно низкую селективность, – рассказал руководитель научного коллектива, старший научный сотрудник лаборатории химии и физики полупроводниковых и сенсорных материалов химического факультета МГУ Валерий Кривецкий. – Мы в некотором смысле имитируем принцип работы обоняния человека и животных, согласно которому химический сигнал от обонятельных рецепторов передается в соответствующую область головного мозга, где и происходит распознавание запаха и определение интенсивности. Огромным достоинством сенсоров, на основе которых сделана наша система искусственного обоняния, стала чрезвычайная миниатюрность, простота регистрации сигнала и низкое энергопотребление. Всю эту систему можно без труда встроить в смартфон или другой гаджет».
Лабораторный образец использует в работе полупроводниковые газовые сенсоры на основе диоксида олова. Этот материал изменяет свое электрическое сопротивление при контакте с молекулами газов за счет протекания химических процессов на его поверхности. Ученые применили новаторский способ получения газочувствительных материалов, основанный на сжигании аэрозоля металл-органических прекурсоров. Это позволило получить диоксид олова в виде порошка с очень высокой удельной площадью поверхности контакта с воздушной средой. Кроме того, данный подход позволил эффективно ввести в состав газочувствительного материала небольшие концентрации каталитических компонентов – золота и палладия, суммарно менее 0,5% по массе. Сочетание высокой удельной площади поверхности с гомогенным распределением катализаторов в виде субнанометровых частиц позволило добиться чрезвычайно высокой чувствительности полупроводниковых оксидов к широкому спектру газов.
«Структуры с такой развитой поверхностью склонны со временем деградировать, особенно в ходе работы при повышенных температурах, что сопровождается искажением сенсорного отклика. Дополнительную трудность для систем искусственного обоняния, работающих с использованием машинного обучения, представляет реальный городской воздух, обладающий переменной влажностью, содержащий примеси, часть которых может в буквальном смысле отравлять поверхность чувствительного элемента. Эти факторы могут существенно снизить правильность определения газов», – прокомментировал соавтор публикации Александр Ефиторов, научный сотрудник лаборатории адаптивных методов обработки данных НИИЯФ МГУ.
В ходе работы три сенсора на основе диоксида олова с разным содержанием катализаторов периодически нагревались до температуры 500 °С и охлаждались до 150 °С. Такой режим работы позволяет использовать различия в химической активности газов – их способности участвовать в химических реакциях на поверхности нанокристаллов оксида и вызывать изменение его электропроводности. Так создается виртуальный массив рецепторов системы искусственного обоняния – поступающие с него данные могут быть математически обработаны для определения роли того или иного газа или их смеси в изменении электрического сопротивления материалов.
«Для очистки исходных данных от фоновых компонентов мы перевели исходные графики зависимости абсолютных значений электрического сопротивления сенсоров от температуры в пространство форм. Ученые используют такой подход, чтобы математически корректно сравнивать между собой разные целевые группы биологических объектов, каждый из которых обладает индивидуальными особенностями. Так исследуют строение белков, связанные с заболеваниями изменения внутренних органов или, например, различия формы костей скелетов родственных биологических видов», – объяснил Ефиторов.
Предварительно обработанные данные дальше загружались в глубокую нейронную сеть, и система в режиме реального времени выдавала ответ о содержании метана и пропана в воздухе, поступающем на сенсорный массив.
«Еще одной особенностью работы стало то, что мы использовали полностью независимые массивы данных для тренировки системы искусственного обоняния в течение 6 дней и для последующего тестирования эффективности ее работы в течение двух месяцев», – добавил Александр Ефиторов.
Фото. Газовые сенсоры на основе оксидов металлов. Александра Кучерова/МГУ