安裝在印刷電路板 (PCB) 上的石墨烯ISFET晶片。圖片來自：Nature
試想一下，如果有一種設備可以像人類的舌頭一樣品嘗食物，甚至能分辨出牛奶中是否摻水、果汁是否新鮮，甚至還能區分不同品牌的咖啡，那會是多麼神奇的事情！
隨著人工智慧（AI）和傳感技術的飛速發展，我們越來越接近能夠以機器來精準偵測並分析日常生活中的物質。近期，美國賓夕法尼亞州立大學（Penn State）的研究團隊在《自然》（Nature）期刊上發布了一項令人驚艷的研究成果——他們開發出了一種名為「電子舌頭」的設備，這一技術能夠識別液體中的微妙差異，如牛奶中的水分變化、不同品牌的汽水、咖啡混合物，甚至果汁的新鮮度和食品安全問題。更重要的是，研究團隊發現，當AI自行設置評估參數時，結果的準確性明顯高於依靠人類提供的參數。
這項「電子舌頭」的核心技術來自於石墨烯基離子感應場效電晶體（Graphene-based Ion-Sensitive Field-Effect Transistor, ISFET），這是一種能夠偵測化學離子的導電設備。它可以像人類的味覺感受器一樣檢測液體中的化學離子。與人類舌頭不同的是，這個電子舌頭的傳感器並非專門針對特定化學物質設計，而是可以廣泛地檢測不同類型的化學物質。更重要的是，它與人工神經網路相連，通過機器學習來分析傳感器收集到的數據。
該設備與一個經過多種數據集訓練的人工神經網路（Artificial Neural Network）相連。研究人員首先為該神經網路提供了20個特定參數，這些參數與液體樣本如何影響傳感器的電性有關。依據這些人為設置的參數，AI可以快速準確地檢測樣本內容，例如淡化的牛奶、不同類型的汽水、咖啡混合物和不同新鮮度的果汁，其準確率高達80%以上，而且只需約1分鐘的時間。
在完成基本的準確率後，研究團隊決定讓神經網路自行選擇分析的參數，並提供其原始傳感數據。結果顯示，AI基於自行設置的參數分析，準確率達到理想的95%以上。這一結果證明，AI在沒有人工干預的情況下，能夠更準確地解讀電子舌頭的傳感數據，這是過去難以實現的。
其中，研究團隊使用了名為Shapley加法解釋法（Shapley Additive Explanations, SHAP）的技術，這是一種來自博弈論的決策方法。該技術可以為每個數據點分配一個重要性權重，藉此逆向推導神經網路在做決策時是如何評估各個組成元素的。此方法讓研究團隊能夠窺探AI的「思考過程」，這在AI領域中屬於前所未有的突破。過去AI的決策過程大多是不透明的，而現在通過SHAP，研究人員能理解AI如何對數據進行綜合評估，這也為未來更具透明性的AI技術發展鋪路。
研究人員將AI的評估過程比喻為兩個人喝牛奶。他們都能識別出這是牛奶，但一個人可能認為這是脫脂牛奶並且已經變質，而另一個人可能認為這是2%的牛奶而且仍然新鮮。即使是做出評估的人，也很難清楚地解釋其中的細微差別。
AI就像經驗豐富的品酒師，它可以從數據中捕捉到人類難以發現的細微特徵，並做出更精準的判斷。這是因為AI能夠更全面地考慮傳感器的特性，進而減輕日常可能發生的變化所帶來的影響。
研究的領軍人物、賓州州立大學的工程學教授薩普塔爾希·達斯（Saptarshi Das）表示，這項技術的靈感來自於人類的味覺系統。人類的舌頭會與食物發生相互作用，然後將這些資訊傳遞到大腦的味覺皮層（gustatory cortex），而味覺皮層則會對這些味覺消息進行解讀。這不僅限於基本的味道分類（甜、酸、苦、咸、鮮），大腦還會學習這些味覺的細微差異。研究團隊正是利用了這一原理，通過人工神經網路來模擬大腦對味覺數據的處理，最終成功打造出能夠精確分辨不同液體的電子舌頭。
共同作者哈里克里希南·拉維錫安德蘭（Harikrishnan Ravichandran）解釋，過去團隊已經研究了大腦如何反應不同的味道，並通過集成不同的二維材料，為AI模仿人類處理消息的過程提供了一個藍圖。如今，在這項研究中，團隊擴展了這一技術，試圖讓傳感器準確檢測化學物質，並且能夠辨別類似食品之間的細微差異，甚至能夠偵測到食品安全隱患。
除了可以準確檢測牛奶的水分變化、果汁的新鮮度外，研究團隊也強調，電子舌頭的應用範圍遠不止於食品行業。該技術同樣可以應用於醫療診斷，尤其是在需要精確檢測不同液體樣本的情況下。團隊指出，AI的分析精準度取決於其訓練數據集，因此，只要數據集足夠豐富，這項技術在未來將有可能推廣至更多領域。
另外，AI的強大處理能力也使得傳感器的製造變得更加實惠。根據研究團隊的說法，傳感器本身不需要完全一致，因為機器學習算法可以從整體數據中找出正確的答案。這意味著未來的傳感器可以容忍某些製造過程中的瑕疵，進而降低生產成本。
「我們發現，我們可以接受不完美，因為自然界本身就充滿了不完美，但依然能做出穩健的決策，就像我們的電子舌頭一樣。」達斯教授如此總結。
這項技術的突破不僅為AI技術的發展提供了新的思考方式，還為食品安全檢測和醫療診斷等領域帶來了嶄新的可能性。從電子舌頭到人工神經網路，AI技術不斷模仿並超越人類感官的功能，未來，我們可以期待看到這項技術的更廣泛應用，並改變我們的日常生活方式。
這項研究得到了NASA太空技術研究生機會（Space Technology Graduate Research Opportunities）的資助。未來，隨著技術的不斷優化，AI與石墨烯傳感技術的結合將有望在更多產業中發揮關鍵作用，帶來更高效、節能且可重複使用的解決方案。無論是在食品安全還是醫療診斷方面，電子舌頭的應用都將成為AI技術在現實世界中成功應用的範例之一。
