โครงการที่ได้รับการสนับสนุนจากสหภาพยุโรปได้พัฒนาระบบตรวจจับและจำแนกกลิ่น ซึ่งถือเป็นประตูสู่การพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ รวมไปถึงความเป็นไปได้ในการสร้างจมูกอิเล็กทรอนิกส์ที่สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์

โครงการ BIOMACHINELEARNING ได้สร้างระบบเครือข่ายประสาทอิเล็กทรอนิกส์ (neuromorphic network) ที่สามารถตรวจจับกลิ่นได้และนำไปติดตั้งบนฮาร์ดแวร์ที่สามารถรับการป้อนข้อมูลได้ทันทีจากตัวตรวจจับก๊าซแบบอิเล็กทรอนิกส์ 

นวัตกรรมนี้ถือเป็นความสำเร็จอีกขั้นที่สามารถนำไปสู่การพัฒนาจมูกอิเล็กทรอนิกส์ที่สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์ อีกทั้งมีความคุ้มค่าและพกพาสะดวก ซึ่งจะถูกนำไปประยุกต์ใช้ในภาคส่วนต่าง ๆ ตั้งแต่ภาคเกษตรกรรม เช่น ใช้ในการติดตามการสุกของผลไม้ ภาคการแพทย์ เช่น ใช้ในการวินิจฉัยโรคต่าง ๆ จนไปถึงใช้กับบุคคลในเชิงรูปแบบการดำเนินชีวิต เช่น ใช้ในการวิเคราะห์หาชื่อน้ำหอมที่เราได้กลิ่นจากคนที่เราพบเจอในชีวิตประจำวัน

การค้นพบที่คาดไม่ถึง

ความท้าทายหลักอย่างหนึ่งของการพัฒนาเทคโนโลยีที่ใช้ในการตรวจจับกลิ่นนั่นคือ การปรับปรุงและพัฒนาระบบจมูกอิเล็กทรอนิกส์ให้สามารถตรวจจับและระบุกลิ่นได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว เมื่อทีมนักวิจัยได้พยายามพัฒนาเทคโนโลยีนี้ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากตัวตรวจจับก๊าซแบบอิเล็กทรอนิกส์ ก็ทำให้ได้ค้นพบข้อมูลบางอย่างที่ไม่เคยคาดคิดมาก่อนนั่นคือ กระบวนการการส่งสัญญาณทางชีวภาพ (bio-inspired signal processing) นั้นสามารถเพิ่มระดับของสัญญาณจากตัวตรวจจับก๊าซให้สูงขึ้นได้ในระดับที่เพียงพอต่อการจัดการกับความแปรปรวนของความเข้มข้นของก๊าซ ซึ่งเกิดจากปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “ความแปรปรวนอย่างรุนแรง (Turbulence)”  

ดร. Michael Schmuker หัวหน้าทีมวิจัยของโครงการ BIOMACHINELEARNING กล่าวว่า Turbulence นั้นเป็นปรากฏการณ์ที่สามารถพบได้ทุกที่ในการตรวจจับก๊าซ และมีข้อมูลจำนวนมากที่กล่าวว่า Turbulence นั้นเป็นสาเหตุที่ทำให้ความเข้มข้นของก๊าซเกิดความแปรปรวน ตัวอย่างเช่น ความแปรปรวนของความเข้มข้นของก๊าซจะเกิดขึ้นสูงและเร็วเมื่อมีการเข้าใกล้กับแหล่งกำเนิดก๊าซ แต่ถ้าแหล่งกำเนิดก๊าซอยู่ห่างออกไปความแปรปรวนของความเข้มข้นของก๊าซนั้นก็จะเกิดได้น้อยและช้าลง ซึ่งข้อมูลนี้ก็เป็นสิ่งที่ทราบกันดีอยู่แล้วตั้งแต่หลายสิบปีที่ผ่านมา แต่ก็มีการสันนิษฐานโดยทั่วไปว่า การที่เราจะทำการแยกก๊าซจากความแปรปรวนนั้นจำเป็นต้องใช้ตัวตรวจจับที่สร้างด้วยเทคโนโลยีชั้นสูงและทำงานได้รวดเร็ว  แต่ในความเป็นจริงทีมวิจัยของโครงการ BIOMACHINELEARNING ได้ค้นพบแล้วว่าตัวตรวจจับก๊าซราคาถูก ร่วมกับระบบรับส่งสัญญาณที่เหมาะสมก็สามารถใช้จัดการกับความแปรปรวนของความเข้มข้นของก๊าซได้ดีเช่นกัน ซึ่งการค้นพบนี้จะนำไปสู่การประยุกต์และพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ ที่น่าสนใจ

การใช้วิธีการทางชีวภาพเพื่อพัฒนาระบบตรวจจับและจำแนกกลิ่น

ดร. Schmuker และทีมนักวิจัยของเขาได้ร่วมกันศึกษาวิธีการทางชีวภาพเพื่อนำไปพัฒนาการตรวจจับและจำแนกกลิ่นที่มีความแม่นยำและรวดเร็ว โดยกระบวนการที่ใช้ในการเพิ่มระดับสัญญาณของตัวตรวจจับก๊าซในโครงการนี้ได้แนวคิดมาจากการทำงานของเซลล์ประสาท (neurons) โดยกระบวนการรับส่งสัญญาณนั้นถูกออกแบบให้สามารถตอบสนองและปรับตัวได้อย่างรวดเร็วเหมือนกับการทำงานของเซลล์ประสาท นอกจากนี้โครงการ BIOMACHINELEARNING ยังได้ใช้ฮาร์ดแวร์ชนิดพิเศษที่ใช้เซลล์ประสาทอิเล็กทรอนิกส์หลายพันเซลล์ฝังลงไปในชิพที่ทำจากซิลิคอนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการประมวลผลข้อมูล 

สำหรับระบบการจำแนกกลิ่นนั้นถูกพัฒนาให้มีความคล้ายคลึงกับกระบวนการที่สมองของแมลงสามารถตรวจจับกลิ่นต่าง ๆ ได้ โดยข้อมูลที่ถูกป้อนเข้ามาจะถูกแปลงโดยตัวรับกลิ่น จากนั้นก็จะถูกประมวลผลโดยระบบที่ถูกออกแบบมาให้เหมือนกับระบบรับรู้กลิ่นของแมลง ซึ่งถือเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่ช่วยให้ตรวจจับและรับรู้กลิ่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยขั้นต่อไปของการวิจัยคือ การนำระบบตรวจจับกลิ่นร่วมกับฮาร์ดแวร์ที่พัฒนาขึ้นได้นี้ ไปใส่ในหุ่นยนต์และพัฒนาให้กลายเป็นจมูกอิเล็กทรอนิกส์

ที่มา: https://cordis.europa.eu/news/rcn/124865