Электронное устройство различает марки пива с точностью 81,9%
Поздравляю всех любителей пива! Наконец-то всемрному заговору барменов скоро придет конец!
Британские Испанские ученые сумели решить очень важную проблему по автоматическому распознаванию сортов пива. Созданный ими «электронный язык» демонстрирует точность распознавания 81,9%. Устройство содержит 21 сенсор на ионселективных электродах.
Некоторые из сенсоров избирательно реагируют на наличие в жидкости определенных катионов: аммоний-катионы, катионы натрия. Другие детектируют отрицательно заряженные частицы (анионы): нитрат-ионы, хлорид-ионы и проч. Есть и другие сенсоры для определения специфических пивных ингридиентов. Собрав информацию со всех сенсоров и сравнив показатели с эталонной базой данных, прибор может с определенной вероятностью установить марку пива.
Авторы научной работы из Автономного университета Барселоны использовали самообучающийся алгоритм с учителем, чтобы увеличить точность распознавания, сумев добиться показателя 81,9%.
Появление таких технологий означает, что в будущем могут быть созданы роботы-друзья человека, которые разбираются в сортах пива. Или их можно использовать в пищевой промышленности для дегустации качества продукта.
Научная работа “Beer classification by means of a potentiometric electronic tongue” опубликована в журнале «Пищевая химия».
Британские Испанские ученые сумели решить очень важную проблему по автоматическому распознаванию сортов пива. Созданный ими «электронный язык» демонстрирует точность распознавания 81,9%. Устройство содержит 21 сенсор на ионселективных электродах.
Некоторые из сенсоров избирательно реагируют на наличие в жидкости определенных катионов: аммоний-катионы, катионы натрия. Другие детектируют отрицательно заряженные частицы (анионы): нитрат-ионы, хлорид-ионы и проч. Есть и другие сенсоры для определения специфических пивных ингридиентов. Собрав информацию со всех сенсоров и сравнив показатели с эталонной базой данных, прибор может с определенной вероятностью установить марку пива.
Авторы научной работы из Автономного университета Барселоны использовали самообучающийся алгоритм с учителем, чтобы увеличить точность распознавания, сумев добиться показателя 81,9%.
Появление таких технологий означает, что в будущем могут быть созданы роботы-друзья человека, которые разбираются в сортах пива. Или их можно использовать в пищевой промышленности для дегустации качества продукта.
Научная работа “Beer classification by means of a potentiometric electronic tongue” опубликована в журнале «Пищевая химия».