AIOS-2030人工知能嗅覚システム

AIOS-2030人工知能嗅覚システム――次世代嗅覚感知鑑別評価システムの構築

コアを集めて風を追う人工知能嗅覚システム技術の紹介

本システムは実験室レベルの人工知能嗅覚システムであり、3つの部分から構成されている：

サンプル前処理注入システム

この部分は動的な天空処理システムであり、主な仕事はサンプルを天空瓶に入れ、低温捕集トラップににおい物質を加熱抽出し、濃縮して嗅覚システムに注入することである。具体的な技術パラメータは製品カラーページを参照することができ、このシステムはppt濃度レベルのにおい物質を収集することができ、より全面的な収集と注入は人工知能嗅覚システムの重要な一環である。

AIOS-2030人工知能嗅覚システム：

この部分は少なくとも10組のセンサアレイからなる嗅覚鼻腔であり、嗅覚センサはにおい分子とセンサ材料の相互作用を検出することによって、におい情報を電気信号に変換する。センサーは以下を含む：（1）アセトン類、（2）有機硫化物窒素化合物、（3）トルエン、アルデヒド、ケトンとアルコール、アルキル芳香族化合物、（4）脂肪族炭化水素、ハロゲン化炭化水素、エーテル、エステル、ピリジン、フェノールとアルコール、（5）アルコール、ケトン、アルデヒドと芳香族化合物（6）メタンと硫化水素、（7）フェノール、ケトン、酢酸エチル、シクロヘキサノン、クロロベンゼン、トルエンとエーテル（8）アルカン、オレフィンと芳香族化合物が敏感である、アルカン、オレフィン及び水素、（9）アルカン、一酸化炭素、アルデヒド、アルコール、窒素酸化物、ケトン及びアルデヒド、（10）硫化物、窒化物、炭化物、炭化水素類及び窒素酸化物。センサの選択には、特定の用途シーンに応じて最適化する必要があります。

また、良好な鼻腔ガス路回転系はすべてのガス成分によりよく応答し、不活性化処理は残留を低減し、交差汚染を回避することができる。

嗅覚ニューラルネットワーク

嗅覚ニューラルネットワークはにおい信号の特徴抽出とパターン認識を行い、嗅覚知覚データを生成する責任を負い、嗅覚ニューラルネットワークは通常以下のレベルを含む：

入力層：ガス濃度、温度、湿度などのセンサから多次元データを受け取る

隠蔽層：多層感知器または畳み込みニューラルネットワークを通じてにおい特徴を抽出する。非表示レイヤーの設計では、計算の複雑さと特徴抽出能力をバランスさせるために、ネットワークの深さと幅を考慮する必要があります。

出力層：におい分類または濃度予測結果を生成する。出力層の設計には、多分類タスクや回帰タスクなど、特定のタスクに応じて最適化する必要があります。

高品質のトレーニングデータはニューラルネットワークの性能の鍵である。鼻腔システムによるデジタル信号の生成には、データの品質と一致性を高めるために、データの前処理、すなわち元のデータに対するノイズ低減、正規化などの処理が必要である。次に、データ表示を行うと、においデータを人工的にまたは自動的に表示して、学習を監視するために必要なラベルを生成します。

パターン認識は、ニューラルネットワークを介してにおいを分類または濃度予測するプロセスである。当社の人工知能嗅覚システムは現在、4つのパターン認識アルゴリズムを統合している：

1. ‌KNN（K-Nearest Neighbors）アルゴリズム‌は実例に基づく監督学習分類方法であり、分類すべきサンプルと訓練データ中の最も近いK個のサンプルの距離を計算することによって、多数決の原則でそのカテゴリの帰属を決定する。

2. サポートベクトルマシン（Support Vector Machine、SVM）は監督学習の二分類アルゴリズムであり、その核心思想は大化分類間隔を通じて比較的に優れた超平面を見つけることであり、線形可分と非線形可分データに適し、モード識別などの分野に広く応用されている。

3. ランダムフォレストは、複数の木を構築し、それらの予測結果を結合することによってモデルの精度とロバスト性を向上させる決定木に基づく統合学習アルゴリズムであり、分類、回帰、特徴選択などのタスクに広く応用されている。

4. Gradient Boostingは、回帰タスクや分類タスクに適したモデルパフォーマンスを最適化するために、弱学習器（通常は決定ツリー）を反復的に訓練し、その予測結果を累積することによってモデルパフォーマンスを最適化する統合学習アルゴリズムです。

試験の必要に応じて新しいアルゴリズムモデルを導入してサンプルを鑑別評価することもできる。

最後に、嗅覚システムの訓練をよく完成させるために、当社にも「伴走」技術サービスがあり、プロジェクトシステムの順調な実施を保証する。「伴走」サービスの主な仕事はユーザーの嗅覚システムの訓練を支援することであり、プロジェクトの需要に応じてより良いセンサーの組み合わせを求め、最適化し、より時間的なビッグデータモデルアルゴリズムを選択し、アルゴリズムを融合させ、分解格付けの能力と安定性を向上させる。