NIMS a développé des capteurs chimiques en tant que composant clé de la technologie de l'olfaction artificielle (capteurs olfactifs), dans le but de mettre cette technologie en pratique. Dans une nouvelle étude, l’IA explicable (XAI) a été utilisée pour révéler comment les capteurs chimiques font la distinction entre diverses molécules odorantes. Les résultats pourraient aider à orienter la sélection de matériaux récepteurs pour développer des capteurs chimiques hautes performances capables de détecter les molécules odorantes.
Cette réalisation devrait non seulement améliorer les performances de l’olfaction artificielle, mais également faire progresser la compréhension des mécanismes olfactifs humains. La recherche est publiée dans Matériaux et interfaces appliqués ACS.
Capteurs olfactifs artificiels
L'odorat joue un rôle essentiel dans notre vie quotidienne, notamment en matière de sécurité alimentaire, de surveillance environnementale, de diagnostic médical et de création d'espaces de vie confortables. Les technologies d'olfaction artificielle (capteurs olfactifs), qui imitent l'odorat humain, utilisent plusieurs capteurs chimiques pour détecter les molécules odorantes et emploient l'intelligence artificielle (IA) pour les classer et les identifier.
Cependant, l’olfaction artificielle actuelle assistée par l’IA n’a pas encore atteint une application pratique en raison de la sensibilité et de la précision de discrimination limitées des capteurs chimiques existants. Relever ce défi nécessitera des capteurs chimiques plus performants, notamment grâce au développement de matériaux récepteurs capables de détecter plus efficacement les molécules odorantes.
Dans les systèmes d’olfaction artificielle conventionnels, l’IA a classé et identifié les molécules odorantes sans bien comprendre quels matériaux récepteurs répondent à quelles molécules. Révéler les caractéristiques de réponse de matériaux récepteurs spécifiques permettra le développement de matériaux optimaux pour discriminer les odorants cibles et la sélection de matériaux récepteurs permettant une discrimination plus précise des odeurs.
Résultats XAI
NIMS a mesuré les réponses de 94 molécules odorantes à l'aide d'un MSS (capteur de contrainte de surface de type membrane) équipé de 14 matériaux récepteurs et a analysé les données avec une IA explicable (XAI), une technique qui visualise sur quelles parties des données l'IA s'appuie lors de la discrimination entre les molécules odorantes.
L'analyse a révélé que les éléments clés des réponses des capteurs utilisés pour l'identification varient en fonction des combinaisons spécifiques de molécules odorantes et de matériaux récepteurs. Par exemple, les matériaux récepteurs contenant des cycles aromatiques se sont révélés importants pour l’identification des molécules aromatiques.
Cette approche devrait permettre une sélection efficace de matériaux récepteurs adaptés aux molécules odorantes cibles et guider le développement de matériaux capables d’identifier des molécules qui seraient autrement difficiles à détecter. De plus, en révélant non seulement comment l’IA discrimine mais aussi sur quelle base elle fait des prédictions, XAI peut offrir des indices importants pour comprendre les mécanismes des odeurs et de l’olfaction humaine.
Perspectives d'avenir
Cette technologie peut être utilisée non seulement pour faciliter le développement de matériaux récepteurs, mais également pour sélectionner le capteur optimal parmi plusieurs options en fonction de l'application prévue. En plus de soutenir le développement de matériaux, il peut contribuer à l’avancement des dispositifs de capteurs olfactifs, accélérant ainsi l’application pratique de l’olfaction artificielle et approfondissant notre compréhension de l’olfaction humaine.
