圖片來源：unsplash+

我的舌頭就是石墨烯！

撰文｜黃雨佳?????

審校｜王怡博????????

過年了，餐桌上自然少不了年糕和餃子等美食，飲品更是必不可少。其中，可樂無疑是人氣最高的選擇了。但問題來了，該選哪種可樂？這個看似簡單的問題，總能引發網友們的激烈爭論。有些人堅信可口可樂更好，有些人則力挺百事可樂，還有一些人干脆表示自己根本喝不出差別。

那么，可口可樂和百事可樂之間到底有區別嗎？“能分辨兩種可樂”究竟是味覺高手的真本事，還是玄學般的心理暗示？近日，一篇發表于《自然》（Nature）的研究給出了相應的答案。不過，這些科學家可不是靠自己的舌頭來品味，而是靠一項新技術——“電子舌頭”。

“可樂大師”

品嘗飲品的味道時，我們舌頭上的味覺感受器會將相應的信號傳遞給大腦皮層。為了讓機器也能像人類一樣辨別微妙的味覺差異，科學家構建了一個“電子舌”系統：他們使用離子敏場效晶體管（ISFET）作為“舌頭”，人工神經網絡（ANN）充當“大腦”。 在這個系統中，根據液體的不同成分和施加的不同電壓，流經ISFET傳感器的電流會發生變化，將化學信號轉化為電信號，繼而區分不同飲品的味道。

為了給人工智能（AI）算法構建一個用于識別不同汽水的ISFET測試數據集，研究人員選用了市面上常見的5種可樂：可口可樂、百事可樂、健怡可樂、無糖可樂和無咖啡因可樂。對于每種可樂，他們都準備了400個樣本，并用12個ISFET傳感器進行了訓練。結果，AI算法只需不到一分鐘，就能根據ISFET傳感器的數據精準判斷面前是哪種可樂。

不過，這套“電子舌頭”的本領可不止于此。研究人員還讓它挑戰了其他任務。他們讓該“電子舌頭”分別品嘗不同品類的星巴克咖啡豆（黃金烘焙、蘇門答臘、派克市場烘焙、意式烘焙、濃縮烘焙和早餐綜合）沖泡的咖啡，不同的奶制品（全脂牛奶、2%牛奶、脫脂牛奶、巧克力牛奶、燕麥奶和杏仁奶），以及不同類型的葡萄酒（紅葡萄酒、白葡萄酒和起泡酒）。結果顯示，對于這些種類繁多的飲品，AI算法的分辨能力同樣令人驚嘆。

“電子舌頭”能區分不同可樂、咖啡和奶制品（圖片來源：原論文）

在許多人看來，要教會計算機分辨不同飲品，似乎需要人為定義每種飲品的特征參數，比如pH值、某種離子的濃度范圍等，然后讓算法學習這些特征。但是，市面上的飲品種類繁多，成分復雜，其中糖、蛋白質、脂類、維生素和礦物質等的組合千變萬化。甚至從飲品生產出來的那一刻起，其中的化學成分就會開始隨時間發生變化。在這種情況下，試圖為每種飲品定義明確的特征參數，是一項幾乎不可能完成的任務。

在這項研究中，科學家使用了一種基于石墨烯傳感器的ISFET。其獨特之處在于它是非功能化的，也就是說，它并非為檢測特定物質專門設計，而是能夠捕捉各種化學物質的信號。研究人員根據石墨烯ISFET的性能特點，定義了20種與電流、電壓等相關的性能指標（FOM），并將所有數據交給經過訓練的AI算法自行分析和判斷。結果顯示，算法在區分不同類別的飲品時，會靈活選擇最重要的參數進行判斷。而且，相比于人類，AI算法能關注到數據中更細微的特征。

不只是分類

除了精準區分不同類別的飲品，這套系統還有另一項實用能力——對飲品進行定量分析。例如，在現實生活中，判斷飲品是否摻假是一項非常重要的需求，比如判斷酒類或乳制品是否被稀釋。許多假冒偽劣產品的外觀和口感都與正品極為相似，甚至化學性質（如pH值等）也十分接近，普通人往往難以分辨。為此，研究人員利用不同稀釋程度的全脂牛奶對算法進行了訓練，然后測試樣品的稀釋程度。結果顯示，AI算法能精確評估牛奶樣品的稀釋比例。

當然，飲品是否摻假固然重要，但大多數人更關心的還是食品的安全性。在這方面，“電子舌頭”也展現出了極大的潛力。實驗表明，它能以極高的靈敏度檢測水中的全氟和多氟烷基物質（PFAS），以及判斷果汁的種類（如橙汁、菠蘿汁、葡萄汁和西瓜汁）和新鮮程度。其中，“電子舌頭”判斷果汁新鮮程度的準確率甚至高達99%。

如果這一技術應用于食品安全監管領域，相關從業者將只需使用一種工具，就能完成多項復雜的檢測任務。而且，AI算法能綜合考慮所有性能指標，因此它能有效避免傳感器間誤差對讀數絕對值造成的影響，也能避免溫度、濕度等環境因素變化對傳感器讀數帶來的影響，確保檢測結果的穩定性。

與這項研究異曲同工的是，在一篇近期發表于《物質》（Matter）的論文中，南京大學的研究人員也開發了一種用于分析葡萄酒甜度和添加劑的“電子舌頭”。不同的是，他們采用的并非基于石墨烯的ISFET技術，而是利用了納米孔檢測技術。這種技術通常用于DNA測序，但如今已經擴展到了多個領域。

用納米孔傳感器分析酒類飲品（視頻來源：原論文）

與此同時，“電子鼻”也正在悄然崛起，成為科學家研究的另一個熱門方向。不同于“電子舌”專注于味覺，“電子鼻”旨在識別和分類氣味。近年來，基于機器學習的算法已經能夠以相當高的準確度預測單一分子的氣味特征。但是，真實世界中的氣味往往復雜得多，由多種分子混合而成。例如，威士忌的香氣特征來自40多種化合物的組合。

在一篇近期發表于《通訊化學》（Communications Chemistry）的論文中，科學家開發的“電子鼻”就能成功判斷混合分子的氣味。研究人員訓練了兩種機器學習算法，它們不僅能以超過90%的準確率分辨面前的威士忌產于美國還是蘇格蘭，還能評估酒的香味特征，例如花香、果香、焦糖香、木質香或煙熏味等。這些算法在許多方面已經超越了人類品酒專家的感知能力。

從“電子舌頭”到“電子鼻”，這些新興技術對食物和飲品的感知突破了傳統的味覺和嗅覺極限。它們不僅為食品安全、質量檢測提供了前所未有的工具，還讓我們重新思考機器感知世界的無限可能。或許有一天，我們每個人的廚房里都會有一位不知疲倦的“人工味覺大師”，為我們的生活帶來前所未有的便利。

https://www.nature.com/articles/s41586-024-08003-w

https://techxplore.com/news/2024-10-electronic-tongue-subtle-differences-liquids.html

https://www.cell.com/matter/abstract/S2590-2385(24)00600-3

https://www.nature.com/articles/s42004-024-01373-2

https://www.eurekalert.org/news-releases/1068405

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