عاجل | أول لسان صناعي في العالم "يتذوق ويتعلم" مثل عضو بشري حقيقي
ابتكر العلماء أول لسان صناعي يمكنه استشعار النكهات والتعرف عليها بالكامل في البيئات السائلة، وهو ما يحاكي كيفية عمل براعم التذوق البشرية.
الإنجاز الموصوف في 15 يوليو في المجلة بناسويقول الباحثون إن هذا يمكن أن يؤدي إلى أنظمة آلية لسلامة الأغذية والكشف المبكر عن الأمراض عن طريق التحليل الكيميائي.
ويمكن أيضًا دمج هذه التكنولوجيا في معدات المختبرات للتحليل الكيميائي للعينات السائلة. ويرى الباحثون أيضًا أنها خطوة نحو "الحوسبة العصبية" - أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحاكي عملية التعلم في الدماغ.
ويتكون اللسان الاصطناعي من أغشية أكسيد الجرافين، وهي صفائح رقيقة للغاية من الكربون تعمل كمرشحات جزيئية للنسخ الأيونية من الأذواق. وبدلاً من فصل الجزيئات الكبيرة، تعمل هذه الأغشية على إبطاء حركة الأيونات، مما يسمح للجهاز بالتعرف على الأذواق الموضوعة في الجهاز وتأفادها.
في الدراسة الجديدة، حدد الجهاز أربعة مذاقات أساسية - الحلو والحامض والمالح والمر - بدقة تتراوح بين 72.5% إلى 87.5%، وبدقة 96% للمشروبات ذات النكهات المتعددة مثل القهوة والكوكا كولا. ترجع الدقة العالية إلى التركيب الكهربائي لمخاليط المشروبات المعقدة، مما يسهل على النظام التعرف عليها. ووفقا للدراسة، فهذه هي المرة الأولى التي ينجح فيها الباحثون في الجمع بين الاستشعار ومعالجة المعلومات في نظام رطب واحد.
"يعطينا هذا الاكتشاف مخططًا لبناء أجهزة أيونية جديدة مستوحاة من الحياة الحيوية" يونغ يانأستاذ الكيمياء في المركز الوطني لعلوم وتكنولوجيا النانو في الصين وأوضح المؤلف المشارك للدراسة لايف ساينس في رسالة بالبريد الإلكتروني. "يمكن لأجهزتنا أن تعمل في السائل ويمكنها استشعار بيئتها ومعالجة المعلومات - تمامًا كما يفعل نظامنا العصبي."
طفرة في معالجة المعلومات في السائل
قامت أنظمة التذوق السابقة بمعالجة جميع المعلومات الموجودة على أنظمة الكمبيوتر الخارجية، لكن النظام الجديد يقوم بإجراء جميع عمليات الاستشعار وجزء كبير من معالجة البيانات في السائل. يسمح هذا النهج السائل في المقام الأول بمزيد من الدقة لأنه يسمح بمعالجة الأذواق في حالتها الأيونية الطبيعية بدلاً من تحويلها لتناسب أنظمة المعالجة الجافة.
متعلق ب: قام العلماء ببناء "لسان إلكتروني" يعمل بالذكاء الاصطناعي
وبما أن المكونات الإلكترونية التقليدية تتعطل في السائل، فقد اضطر الباحثون إلى الفصل بين وظائف الاستشعار والمعالجة. يتغلب هذا الإنجاز على هذا القيد باستخدام أغشية أكسيد الجرافين التي يمكنها اكتشاف وإجراء الكثير من عمليات معالجة المعلومات المغمورة في السائل.
وأوضح يان: "نحن نفتقر إلى المكونات التي يمكنها إجراء عمليات الاستشعار والمعالجة المنطقية والحوسبة العصبية بشكل موثوق في البيئات السائلة". "يحاول بحثنا معالجة هذه المشكلات الحرجة بشكل مباشر."
ويعمل اللسان الاصطناعي عن طريق إذابة المركبات الكيميائية في السائل ثم تتحلل إلى أيونات. تمر الأيونات عبر طبقات من صفائح الكربون المتخصصة التي تخلق قنوات صغيرة بشكل لا يصدق أرق بآلاف المرات من شعرة الإنسان.
وهذا يسمح للأيونات بإنشاء أنماط فريدة تشير إلى النكهة التي يمثلها المركب الكيميائي الأولي. ثم "يتعلم" النظام هذا النمط ويصبح أكثر دقة في تحديد الأذواق مع الاستخدام المستمر.
يكمن أحد الابتكارات الرئيسية في كيفية إبطاء الباحثين لحركة الأيونات عبر القنوات، مما يجعلها أبطأ بمقدار 500 مرة من المعتاد. أعطى هذا التباطؤ النظام وقتًا "لتأفاد" كل طعم واجهه، حيث تدوم الأفاديات حوالي 140 ثانية، بدلاً من ميلي ثانية فقط، اعتمادًا على سمك الغشاء.
وقارن الباحثون نتائجهم بالعمل الأخير الذي قام به أندرو بانوني وزملاؤه، الذين نشروا في المجلة طبيعة في أكتوبر 2024. استخدمت تلك الدراسة الشبكات العصبية التي تعمل عليها أجهزة الكمبيوتر التقليدية ذات الحالة الصلبة لتحليل البيانات من الألسنة الإلكترونية القائمة على الجرافين.
يقوم النظام بمعالجة المعلومات فيما يسميه العلماء الخزان الذي يسمح للنظام بتعلم النكهات. تحدد الشبكة العصبية أو جزء المعالجة في النظام الأنماط وتمررها للمعالجة النهائية.
وأوضح يان: "لقد حددنا نكهات مختلفة باستخدام نظام أبسط للتعلم الآلي: جزء من الحوسبة الاحتياطية وجزء من الشبكة العصبية الأساسية". "من الأهمية بمكان أن أجهزتنا المادية قامت بالفعل بجزء من عمل الحوسبة." وهذا على عكس الأنظمة التي تعتمد بشكل كامل على أجهزة الكمبيوتر الخارجية للمعالجة.
يقوم النظام ببناء الأفاديات بشكل تدريجي، على غرار الطريقة التي تتعلم بها أدمغتنا التمييز بين النكهات. مع كل تعرض، يتحسن النظام في التمييز بين الأذواق المتشابهة.
وأوضح يونج: "يمكنه التمييز بشكل موثوق بين النكهات المعقدة مثل القهوة والكولا وحتى مخاليطها، مما يتوافق مع أداء شبكة بانوني العصبية المتطورة".
التطبيقات الطبية والعملية
ويمكن لهذه التقنية أن تتيح الكشف المبكر عن الأمراض من خلال تحليل الذوق، وتساعد في التعرف على آثار الأدوية، ومساعدة الأشخاص الذين فقدوا حاسة التذوق بسبب اضطراب عصبي أو سكتة دماغية.
ويمكن أن يساعد اللسان الاصطناعي أيضًا في تحسين اختبارات سلامة الأغذية، ومراقبة الجودة في إنتاج المشروبات، والمراقبة البيئية لإمدادات المياه. ويمكنه القيام بذلك من خلال المساعدة في التعرف على النكهات المحددة في العينات.
وأوضح يونج: "تضع هذه الابتكارات أساسًا مهمًا لتطبيقات تتراوح من التشخيص الطبي إلى الآلات المستقلة القادرة على "تذوق" بيئتها".
ورغم أن النتائج واعدة، إلا أن يونج أقر بوجود تحديات كبيرة لا تزال قائمة. وأوضح لـ Live Science: "لا يزال النظام ضخمًا للغاية بالنسبة للتطبيقات العملية". "حساسية الكشف تحتاج إلى تحسين، واستهلاك الطاقة أعلى مما نرغب."
ومع ذلك، يظل يونج متفائلاً بشأن الجدول الزمني للتحسينات. "بمجرد التغلب على تحديات زيادة الإنتاج، وتحسين كفاءة الطاقة، ودمج أجهزة استشعار متعددة - وتطوير أجهزة عصبية متوافقة، يمكننا أن نشهد تطورات تحويلية في تكنولوجيا الرعاية الصحية، والروبوتات، والرصد البيئي خلال العقد المقبل."
تنويه من موقع "wakalanews":
تم جلب هذا المحتوى بشكل آلي من المصدر: www.livescience.com بتاريخ: 2025-08-11 13:00:00. الآراء والمعلومات الواردة في هذا المأوضح لا تعبر بالضرورة عن رأي موقع "wakalanews"، والمسؤولية الكاملة تقع على عاتق المصدر الأصلي.
ملاحظة: قد يتم استخدام الترجمة الآلية في بعض الأحيان لتوفير هذا المحتوى.
