# 比人鼻更准：新型电子嗅觉芯片可识别 0.05 克腐败坚果

- 来源：IT之家（RSS）
- 发布时间：2026-06-18 15:38
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## AI 摘要

加州大学伯克利分校团队研发出一款集成16个微型气体传感器阵列的电子嗅觉芯片，每个传感器涂有不同感应膜，接触气体后产生独特电信号，被称为“数字鼻子”。经机器学习训练，芯片能识别7种食品（草莓、蓝莓、香蕉、核桃、榛子、腰果、花生）以及新鲜与腐败的鸡肉、牛奶、鸡蛋。测试中可在沙拉或蛋糕等复杂气味背景中检出仅0.05克核桃。但在多种腐烂食物共存的开放环境中，准确性仍需验证。

## 正文

IT之家 6 月 18 日消息，科技媒体 techxplore 昨日（6 月 17 日）发布博文，报道称加州大学伯克利分校研究团队研发出电子嗅觉芯片，能比人类嗅觉更准确地分辨腐败食品（如鸡肉、牛奶）与常见过敏原（如坚果）。

IT之家援引博文介绍，该芯片集成 16 个微型气体传感器阵列，每个传感器均涂有不同的感应膜，在接触到特定气体混合物后，会因化学反应而产生独特的电信号模式。

D 是从安装在人造鼻子上的每个传感器拍摄的光学图像，E 是其中一个传感器的放大图像

由于每个传感器都是针对特定气体分子的响应模块，博士生卡拉 · 巴塞尔（Carla Bassil）将这套系统比喻为“数字鼻子”。

该团队使用机器学习模型训练芯片，训练数据覆盖了 7 种食品的香气谱：草莓、蓝莓、香蕉、核桃、榛子、腰果和花生。

此外，模型还学习了新鲜状态下的鸡肉、牛奶、鸡蛋，以及它们在室温下放置 24 小时或 48 小时后的腐败气体特征。

测试结果显示，该芯片能在复杂气味背景（如沙拉或蛋糕中）辨别出仅 0.05 克的核桃（约相当于一颗普通去壳核桃的百分之一）。研究团队也指出，在开放环境（如同时存放多种腐烂食物的冰箱）中，其准确性仍需进一步验证。

参考

Scalable multiplexed machine learning gas sensor chips for food classification