Кіріспе

Иіс сезу сезімінің симуляциясы

Машиналық иіс сезу – иіс сезімінің автоматтандырылған симуляциясы. Қазіргі заманғы инженерлік салада жаңадан пайда болып келе жатқан қолданыс, ол ауадағы химиялық заттарды талдау үшін роботтарды немесе басқа да автоматтандырылған жүйелерді пайдалануды қамтиды. Мұндай құрылғы көбінесе электрондық мұрын немесе e-мұрын деп аталады. Машиналық иіс сезуді дамыту қиындыққа толы, себебі бүгінгі күнгі e-мұрын құрылғылары шектеулі мөлшердегі химиялық заттарға ғана жауап береді, ал иістер (потенциалды түрде көптеген) иіс молекулаларының бірегей жиынтығы арқылы пайда болады. Технология әлі де дамудың бастапқы кезеңінде болғанымен, көптеген қолданыстарды ұсынады, мысалы: есірткі, жарылғыш заттар және басқа да қауіпті немесе заңсыз заттарды анықтау, төтенше жағдайларға жауап беру және қоршаған ортаны мониторингтеу. Ұсынылған машиналық иіс сезу технологиясының бір түрі – газ сенсорлар массиві арқылы, ауадағы ұшқыш қосылыстарды анықтауға, сәйкестендіруге және өлшеуге қабілетті құралдар. Алайда, осы құралдарды дамытудағы маңызды элемент – үлгіні талдау, ал машиналық иіс сезу үшін үлгіні талдау жүйесін табысты жобалау көп өлшемді деректерді өңдеуге байланысты әртүрлі мәселелерді мұқият қарастыруды талап етеді: сигналды алдын ала өңдеу, ерекшеліктерді бөліп алу, ерекшеліктерді іріктеу, жіктеу, регрессия, кластерлеу және тексеру. Машиналық иіс сезу саласындағы қазіргі зерттеулердегі тағы бір қиындық – иіс қоспаларына сенсордың реакциясын болжау немесе бағалау қажеттілігі. Машиналық иіс сезудегі кейбір үлгіні тану мәселелері, мысалы, иісті жіктеу және иіс локализациясы, уақыт қатарлық ядролық әдістерді қолдану арқылы шешілуі мүмкін.

Анықтау

Өткізгіш полимерлік иіс сенсорларын (полипиррол), қалайы оксид газ сенсорларын және кварцтық кристалл микробаланс сенсорларын қолдана отырып, үш негізгі анықтау техникасы бар. Олар әдетте (1) қандай да бір типтегі сенсорлар массивінен, (2) осы сенсорларды тексеру және цифрлық сигналдарды жасауға арналған электроникадан және (3) деректерді өңдеу және пайдаланушы интерфейсі бағдарламалық қамтамасынан тұрады. Бүкіл жүйе – бұл күрделі сенсорлық жауаптарды иіс шығаратын ұшқыш заттардың (немесе химиялық ұшқыш заттардың күрделі қоспасының) сапалық профиліне түрлендіру құралы. Конвенциялық электрондық мұрындар классикалық мағынада талдау құралдары емес және өте сирек болса ғана иістің мөлшерін анықтай алатынын мәлімдейді. Бұл құралдар алдымен мақсатты иіске «оқытылады», содан кейін иістерді «танытуға» қолданылады, осылайша болашақ үлгілерді «жақсы» немесе «жаман» деп анықтауға болады. Химиялық сенсорлар массиві үшін баламалы үлгіні тану әдістерін зерттеу, өлшемділікке байланысты жасанды және биологиялық иіс сезуді ажырату үшін шешімдер ұсынды. Бұл биологиялық шабыттандырылған тәсіл ақпаратты өңдеу үшін бірегей алгоритмдерді жасауды қамтиды. Электрондық мұрындар түрлі көздерден келетін иістер мен ұшқыш заттарды ажырата алады. Төменде электрондық мұрын технологиясының кейбір типтік қолданылулары көрсетілген – олардың көпшілігі ғылыми зерттеулермен және жарияланған техникалық мақалалармен расталған.

Иіс локализациясы

Иіс локализациясы – сандық химиялық иіс талдауы мен жол іздеу алгоритмдерінің жиынтығы, ал локализация сапасына қоршаған орта жағдайларының әсері зор. Әртүрлі мақсаттар үшін және нақты жағдайларда әртүрлі әдістер зерттелуде.

Мотивация

Иіс локализациясы – бір немесе бірнеше иіс бар ортадағы ұшқыш химиялық көзді табу әдісі және процесі. Бұл барлық тірі жандар үшін өмірлік маңызға ие, себебі ол тамақ табуға және қауіптен сақтануға көмектеседі. Басқа негізгі адамдық сезімдерден өзгеше, иіс сезу толығымен химиялық негізде құрылған. Дегенмен, қабылдаудың басқа өлшемдерімен салыстырғанда, иістің күрделі динамикалық теңдеулері мен жел сияқты болжаусыз сыртқы факторлар иіс табуды қиындатады.

Жергілікті жерді анықтау әдістері

Иіс локализациялау әдістері көбінесе әртүрлі қоршаған орта жағдайларында иіс таралу жолдары бойынша жіктеледі. Бұл жолдарды жалпы екі санатқа бөлуге болады: диффузиялық үстемдік ағысы және турбуленттік үстемдік ағысы. Олардың иіс локализациялауға арналған әртүрлі алгоритмдері бар, олар төменде талқыланады.

E. coli алгоритмі

E. coli алгоритмі – қарапайым іздеу әдісінің мысалы. Осы процесте иіс сенсоры әртүрлі нүктелерден алынған концентрация туралы мәліметтерді салыстырады. Робот кездейсоқ бағытта бірнеше рет түзу сызықтармен қозғалады. Егер ағымдағы иіс туралы мәліметтер бұрынғы көрсеткіштерге қарағанда жақсарса, робот сол бағытта қозғалуын жалғастырады. Ал егер ағымдағы жағдай бұрынғыдан нашарласа, робот кері қайтады, содан кейін басқа кездейсоқ бағытқа бұрылады. Бұл әдіс қарапайым және тиімді, бірақ жолдың ұзындығы өте өзгермелі, ал көзіне жақындаған сайын қателердің саны артады.

Гексариттік жол алгоритмі және додекаэдр алгоритмі

Диффузиялық модельге негізделген тағы бір әдіс – Р. Эндрю Рассел әзірлеген алтыбұрышты жол алгоритмі. Зонд тығыз орналасқан алтыбұрышты тордың қабырғалары бойымен белгілі бір тереңдікте қозғалады. Әрбір n-түйіспеде екі жол (сол және оң) таңдауға мүмкіндік береді, ал робот бұрынғы екі түйіспедегі (n-1, n-2) иіс концентрациясы ақпаратына сүйене отырып, иіс концентрациясы жоғарырақ болатын жолды таңдайды. Алгоритмнің 3D нұсқасы, он екі қырлы алгоритмінде, зонд тығыз орналасқан он екі қырлы полиэдрге сәйкес келетін жолмен қозғалады, сондықтан әрбір күй нүктесінде үш мүмкін жол таңдауға болады.

Турбуленттік басым сұйықтық ағыны

Турбулентті ағын басым сұйық ағынында, локализация әдістері фондық сұйықтық (жел немесе су) ағынын турбуленттік бұзылыс ретінде қарастыруға арналған. Осы санаттағы көптеген алгоритмдер шұғыла модельдеуге негізделген (1-сурет). Шұғыла динамикасы Гаусс модельдеріне негізделген, ал олар Навье-Стокстің теңдеулеріне негізделген. Гаусс негізделген модельдің жеңілдетілген шекаралық шарты:

мұнда Dx және Dy – диффузия константалары; – x бағытындағы желдің сызықтық жылдамдығы, – y бағытындағы желдің сызықтық жылдамдығы. Орта біртекті және шұғыла көзі тұрақты деп есептесек, әрбір робот сенсорындағы иісті анықтау үшін әрбір t-шы уақыт мезгіліндегі i-шы сенсордың t-шы үлгісі, күшейту коэффициенті, k-шы көздің қарқындылығы, k-шы көздің орналасқан жері, шұғыланың әлсіреу параметрі, қолданылады. Шұғыла модельдеуді пайдалана отырып, иіс көзін локализациялау үшін әртүрлі алгоритмдерді қолдануға болады.

Үшбұрышты алгоритм

Орналасуды анықтау үшін қолданылатын қарапайым алгоритм – үшбұрыштылау әдісі (2-сурет). Жоғарыда келтірілген иіс сезу теңдеуін ескерсек, иіс көзінің орны сенсорлық қашықтықтарды теңдеудің бір жағына жинақтап, шуды назарға алмау арқылы бағалануы мүмкін. Көздің орны келесі теңдеулерді пайдалану арқылы анықталуы мүмкін:

Инфотаксилер

2007 жылы инфотаксис деп аталатын стратегия ұсынылды, онда иістің көзі қай жерде болуы мүмкін екені туралы бұрыннан жиналған ақпаратты пайдалана отырып, санадағы модель құрылады. Робот ақпаратты максималды деңгейде жинауға мүмкіндік беретін бағытта қозғалады. Инфотаксис турбуленттік ортада із кешу үшін жасалған. Ол екі өлшемді тордағы тұрақты нысанамен ішінара байқалатын Марков шешім процесі ретінде іске асырылды.