「電子鼻」のウイスキー識別精度は96％に達する ネチズン「茅台酒にもつけてやれ」

国産茅台酒や一部の高級外国産ウイスキーは高価ですが、偽造の重要なターゲットでもあります。

一般人がソムリエなしでワインの品質と真偽をどのようにして迅速に判断できるのでしょうか?

最近、エンジニアのグループは、ワインの匂いを嗅ぐために特別に使用される、NOS.E と呼ばれる「電子鼻」を開発しました。

さまざまなウイスキーのスタイル、ブランド、産地を 4 分以内に「嗅ぐ」ことができ、ワイン鑑賞の新たなアイデアが生まれます。

なぜ「味」ではなく「匂い」に頼るのでしょうか?

実際、ウイスキーの味、香り、テクスチャー、色などの特徴は、ウイスキーの評価に有効な情報となります。

その中でも、香りはワインの味に影響を与える主な要素であり、研究者たちはこれを主なブレークスルーとしてNOS.Eを設計しました。

2019 年オーストラリア CEBIT 展示会で、NOS.E を使用した 6 つのウイスキーをテストしました。そのうち、地域的正確性率は 100%、ブランド名正確性率は 96.15%、スタイル正確性率は 92.31 でした。 %。

「電子鼻」という名前ですが、見た目は鼻ではありません！

今年 4 月、この研究論文は IEEE の雑誌である IEEE Sensors に掲載されました。

このニュースを見て、一部のネチズンは興奮して次のように言いました。「ついに、偽物のワインを特定できるようになりました!」

# 一部のネチズンは、茅台島向けに開発すべきだと冗談を言いました。

それでは、この気の利いた実用的なワインテイスティングツールはどのように機能するのでしょうか?本当に信頼できるのでしょうか？

テスト前のサンプル前処理

以前の CeBIT 展示会で、NOS.E の開発者は、この「電子鼻」の効果を現場でテストしました。

正式なテストの前に、変数を制御し、結果に対する無関係な変数の干渉を減らすために、研究者はサンプルを前処理しました:

彼らは 6 つのウイスキー サンプルを実験対象として選択しました: 3 3ブレンド モルト ウイスキーと 3 種類のシングル モルト ウイスキー、および等量のサンプルを個別の固相マイクロ抽出 (SPME) バイアルに入れました。

サンプルを 30°C に加熱し、SPME ファイバーを使用して、ガスクロマトグラフィーの標準としてクロロベンゼン D5 をサンプリングします。

次に、クロロベンゼン-D5 で収集した各 SPME 繊維を各ウイスキー サンプルの上に置き (液体と接触させない)、5 分間放置しました。

次に、これらのSPMEファイバーをGC×GC-TOFMS装置に順次投入し、収集した情報を処理・分析します。

電子鼻は 6 つのサンプルに対して 396 回のテストを実施しました

人間の嗅覚システムを模倣するために、研究者らは NOS.E に合計 8 個の臭気センサーを装備しました。

正式なテストが始まります——

サンプルの入った SPME バイアルに空気を注入して、ワイン中の揮発性有機化合物が電子ノーズに早く排出されるようにします。

人間の嗅覚システムを模倣するために、研究者は NOS.E 用に 8 つのガスセンサーを設計しました。

電子鼻は、分子によって検出された各臭気を評価し、データをコンピュータに入力します。収集されたデータは正規化され、ノンパラメトリック カーネル モデリング (ノンパラメトリック カーネルベースのモデリング) 前処理。

モデリング プロセスは MATLAB 上で実行されます。

センサー偏差の影響を軽減するために、次の正規化公式が採用されます:

ここで、y(t) と ^y(t) は次の式を表します。それぞれ正規化前後のセンサーの応答。

次に、NOS.E のシステムは、ガス センサーの応答から 9 つの特徴を抽出します。センサー応答の最大一次微分値、最小二次微分値、最大二次微分値、入力時間と応答ピークを含みます。間隔など

特徴抽出後、データを分類します。各ウイスキーのデータ セットをランダムにシャッフルし、80:20 に分割してトレーニング セットとテスト セットを構築します。

トレーニング セットについては、10 分割相互検証 (10-CV) メソッドを使用して 10 のサブセットに分割し、ウイスキー分類モデルを学習します。9 つのサブセットはトレーニングに使用され、残りの 1 つは検証に使用されます。 。

線形判別式 (LD)、サポート ベクター マシン (SVM)、および部分空間判別式 (SUBD)* を使用して分類器をトレーニングし、新しい結合分類器を構築するためのコンポーネント分類器のセットを生成します。

最終分析結果は、新しい分類器によって端末に送信され、ユーザーに表示されます。

偶発的なエラーを減らすために、研究者は各ウイスキーサンプルに対して複数の実験を実施し、各サンプルを10回テストした後、同じ種類の新しいものと交換しました。 . アルコール蒸発による実験への影響を軽減するためのウイスキー。

研究者らは前後で合計 396 回のテストを実施しました。

NOS.E はウイスキーの産地とスタイルの特定に優れた性能を発揮します

NOS.E によって収集および処理されたデータの精度をテストするために、研究者らは最も先進的な 2 つのデータも使用しました。 -次元ガスクロマトグラフィー -コントロールとして、ウィスキーサンプルを飛行時間型質量分析法 (GC×GC-ToFMS) で分析しました。

彼らは、NOS.E テストの結果を 3 次元でテストしました。

最初の側面は、各ウイスキーサンプルを互いに分離できるかどうかです。 NOS.E のオンサイトテスト結果の精度は次のとおりです。

#第 2 の側面は、さまざまなウイスキーサンプルの産地を判断することです。NOS.E のテスト結果は次のとおりです。最高の精度 実際には100%に達しました。

第三の側面は、さまざまなウイスキーサンプルのスタイルを判断することであり、NOS.E テスト結果の精度は約 82% ～ 94% です。

著者について

研究論文の筆頭著者であるウェンティアン・チャンは山東第一医科大学に在籍しています。彼はシドニー工科大学で教鞭を執っており、主な研究方向は制御工学計算と医療計算です。

西安電子科学技術大学の Taoping Liu 氏も NOS.E の開発に参加し、オーストラリアのシドニー工科大学で博士号を取得し、主な研究方向は制御工学です。計算と医療計算。

シドニー工科大学の報告によると、NOS.E はウイスキーの識別に加えて、将来的にはブランデーや香水の検出にも使用される可能性があります。

この研究が推進され応用できれば、近い将来さらに多くのアルコール飲料にも利用される可能性があります。消費者は小型の電子製品を使用するだけで、ワインのカテゴリーと信頼性を簡単に判断できます。

まあ、その頃には、中国の酒飲みはもう偽物の茅台酒を買う心配はなくなるはずです~ (手動犬頭)

紙のアドレス: https://ieeexplore.ieee.org/ document/ 9701291

参考リンク: [1]https://www.smithsonianmag.com/smart-news/a-new-electronic-nose-may-help-sniff-out-counterfeit-whiskey-180979931 /

[2]https://en.wikipedia.org/wiki/ガスクロマトグラフィー

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