AIOS - 2030 Sistema olfativo de inteligencia artificial

AIOS - 2030 Sistema olfativo de inteligencia artificial- - construir una nueva generación de sistemas de identificación y evaluación de la percepción olfativa

Introducción de la tecnología del Sistema olfativo de inteligencia artificial para reunir núcleos y perseguir el viento

Este sistema es un Sistema olfativo de inteligencia artificial a nivel de laboratorio, que consta de tres partes:

Sistema de inyección de muestra de preprocesamiento de muestras

Esta parte está compuesta por un sistema dinámico de procesamiento del espacio de cabeza, cuyo trabajo principal es colocar muestras en botellas del espacio de cabeza, calentar y extraer sustancias olorosas en trampas de captura de baja temperatura, concentrar y luego introducir muestras en el sistema olfativo, los parámetros técnicos específicos se pueden consultar en las páginas de color del producto, que puede recoger sustancias olorosas del nivel de concentración de ppt, y la recolección e inyección más completa es una parte importante del Sistema olfativo de inteligencia artificial.

AIOS - 2030 Sistema olfativo de inteligencia artificial:

Esta parte consiste en una cavidad nasal olfativa compuesta por al menos 10 conjuntos de sensores, que convierten la información del olor en señales eléctricas detectando la interacción entre las moléculas del olor y el material del sensor. Los sensores incluyen: (1) cetonas, (2) compuestos orgánicos de sulfuros y nitrógeno, (3) tolueno, acetal, cetona y alcohol, compuestos aromáticos alquílicos, (4) hidrocarburos alifáticos, halocarbonos, éter, éster, piridina, fenoles y alcohol, (5) alcoholes, cetonas, acetales y compuestos aromáticos (6) metano y sulfuro de hidrógeno, (7) fenoles, cetonas, acetato de dietilo, ciclohexanona, clorobenceno, tolueno y éter (8) alcanos, olefinas y compuestos aromáticos sensibles; Alcanos, Alquenos e hidrógeno, (9) alcanos, monóxido de carbono, olefinas, alcoholes, óxidos de nitrógeno, cetonas y acetales, (10) sulfuros, nitruros, carbonos, hidrocarburos y óxidos de nitrógeno. La selección de sensores debe optimizarse de acuerdo con los escenarios de aplicación específicos.

Además, un buen sistema de rotación de la vía aérea nasal puede responder mejor a todos los componentes gaseosos, y el tratamiento de inercia reduce los residuos y evita la contaminación cruzada.

Red neuronal olfativa

La red neuronal olfativa es responsable de la extracción de características y el reconocimiento de patrones de las señales olfativas, generando datos de percepción olfativa, y la red neuronal olfativa generalmente incluye los siguientes niveles:

Capa de entrada: recibe datos multidimensionales del sensor, como concentración de gas, temperatura, humedad, etc.

Capa oculta: extracción de características de olor a través de sensores multicapa o redes neuronales de convolución. El diseño de la capa oculta debe tener en cuenta la profundidad y el ancho de la red para equilibrar la complejidad computacional y la capacidad de extracción de características.

Capa de salida: generar resultados de clasificación de olores o predicción de concentraciones. El diseño de la capa de salida debe optimizarse en función de tareas específicas, como tareas de clasificación múltiple o tareas de retorno.

Los datos de entrenamiento de alta calidad son la clave para el rendimiento de la red neuronal. La generación de señales digitales por parte del sistema nasal requiere un preprocesamiento de datos, es decir, la reducción de ruido y normalización de los datos originales, para mejorar la calidad y consistencia de los datos. Luego, hacer el etiquetado de datos es etiquetar manualmente o automáticamente los datos de olor para generar las etiquetas necesarias para supervisar el aprendizaje.

El reconocimiento de patrones es un proceso de clasificación o predicción de concentraciones de olores a través de redes neuronales. El Sistema olfativo de inteligencia artificial de nuestra empresa actualmente integra cuatro algoritmos de reconocimiento de patrones:

1. El algoritmo Knn (k - Nearest neighbors) es un método de clasificación de Aprendizaje supervisado basado en ejemplos que determina la propiedad de su categoría con el principio de votación mayoritaria calculando la distancia entre la muestra a clasificar y la muestra k más cercana en los datos de entrenamiento.

2. La máquina vectorial de soporte (svm) es un algoritmo de clasificación binaria de aprendizaje supervisado. su idea central es encontrar superplanos mejores a través de un gran intervalo de clasificación, que es adecuado para datos separables lineales y no lineales, y es ampliamente utilizado en campos como el reconocimiento de patrones.

3. El bosque aleatorio es un algoritmo de aprendizaje integrado basado en árboles de decisión que mejora la precisión y robustez de los modelos construyendo múltiples árboles y combinando sus resultados de predicción, y es ampliamente utilizado en tareas como clasificación, regresión y selección de características.

4. GRADIEN Boosting es un algoritmo de aprendizaje integrado que optimiza el rendimiento del modelo entrenando iterativamente a los aprendices débiles (generalmente árboles de decisión) y acumulando sus resultados de predicción, adecuado para tareas de regresión y clasificación.

También se pueden introducir nuevos modelos algorítmicos para identificar y evaluar las muestras de acuerdo con las necesidades de las pruebas.

Por último, para completar bien el entrenamiento del sistema olfativo, nuestra empresa también tiene un servicio técnico de "acompañamiento" para garantizar la implementación sin problemas del sistema del proyecto. el trabajo principal del Servicio de "acompañamiento" es ayudar a los usuarios a entrenar el sistema olfativo, buscar una mejor combinación de sensores y optimizar de acuerdo con las necesidades del proyecto, seleccionar y probar Algoritmos de modelo de Big data más tempranos, fusión de algoritmos y mejorar la capacidad y estabilidad de la calificación de resolución.