Science子刊：人工智能系统检测有毒气体，速度快，精度高

弗吉尼亚大学工程学院的一项进步通过改善实时空气质量监测来保护公众健康。

　　

弗吉尼亚大学工程与应用科学学院的研究人员开发了一种模仿人类嗅觉的人工智能系统，可以实时检测和跟踪有毒气体。该系统利用先进的人工神经网络与传感器网络相结合，可以快速识别严重危及呼吸系统健康的二氧化氮（NO）等有害气体的来源。

根据世界卫生组织的数据，包括一氧化氮在内的室外空气污染每年导致全球约420万人过早死亡，主要原因是哮喘和慢性阻塞性肺疾病（COPD）等呼吸系统疾病。

他们的研究成果最近发表在《科学进展》杂志上。

基于石墨烯的传感器模仿人类气味

该创新系统依赖于嵌入石墨烯表面的金属催化剂纳米岛。这个装置的功能就像一个人造鼻子，与目标有毒气体分子发生反应。当二氧化氮分子与石墨烯结合时，传感器的导电性会发生变化，从而使系统能够以极高的灵敏度检测气体泄漏。

负责传感器研发的电子计算机工程系研究员白永民表示：“金属催化剂的纳米岛是沉积在石墨烯等表面上的微小金属颗粒簇，通过增加气体分子相互作用的表面积来增强化学反应，从而能够精确检测有毒气体。”

电子与计算机工程和材料科学工程副教授Kyusang Lee是该项目的主要研究人员之一，他解释说：“通过将人工智能与最先进的气体传感器相结合，即使在大型或复杂的环境中，我们也能够以前所未有的精度查明气体泄漏。人工嗅觉感受器能够检测到气体浓度的微小变化，并将数据传递给近传感器计算系统，该系统使用机器学习算法来预测泄漏源。”

神经网络优化传感器放置

该系统的人工神经网络实时分析来自传感器的数据，基于优化的传感器位置，以确保系统的覆盖范围和效率。这种优化是通过“信任区域贝叶斯优化算法”实现的，这是一种机器学习技术，可以将复杂的问题分解为更小的区域，以找到最有效的传感器位置。这确保了更少的资源使用，同时提供更快，更准确的气体泄漏检测。

电气和计算机工程博士生Byungjoon Bae补充说：“我们的人工智能驱动系统有潜力通过不断监测空气质量，使工业环境、城市地区甚至住宅建筑更安全。这是预防长期健康风险和保护环境的重要一步。”

这篇题为“用于有毒气体时空监测的人工嗅觉受体网络”的文章发表在《科学进展》杂志上。研究小组成员包括白永民、裴炳俊、杨正勇、赵元俊、沈仁波、柳建旭、郑锡铉、许俊锡和李kyusang，他们在弗吉尼亚大学和亚洲大学等机构进行了合作。

本研究由韩国贸易、工业和能源部（MOTIE）、韩国国家研究基金会（NRF）和美国空军科学研究办公室青年研究员计划（FA9550-23-1-0159）资助的工业战略技术发展计划（20014247和20026440）以及美国国家科学基金会（NSF ECCS-1942868和NSF ECCS-2332060）支持。