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我的舌头就是石墨烯！

撰文｜黄雨佳审校｜王怡博

小年到了，餐桌上自然少不了年糕和饺子等美食，饮品更是必不可少。其中，可乐无疑是人气最高的选择了。但问题来了，该选哪种可乐？这个看似简单的问题，总能引发网友们的激烈争论。有些人坚信可口可乐更好，有些人则力挺百事可乐，还有一些人干脆表示自己根本喝不出差别。

那么，可口可乐和百事可乐之间到底有区别吗？“能分辨两种可乐”究竟是味觉高手的真本事，还是玄学般的心理暗示？近日，一篇发表于《自然》（Nature）的研究给出了相应的答案。不过，这些科学家可不是靠自己的舌头来品味，而是靠一项新技术——“电子舌头”。

“可乐大师”

品尝饮品的味道时，我们舌头上的味觉感受器会将相应的信号传递给大脑皮层。为了让机器也能像人类一样辨别微妙的味觉差异，科学家构建了一个“电子舌”系统：他们使用离子敏场效晶体管（ISFET）作为“舌头”，人工神经网络（ANN）充当“大脑”。 在这个系统中，根据液体的不同成分和施加的不同电压，流经ISFET传感器的电流会发生变化，将化学信号转化为电信号，继而区分不同饮品的味道。

为了给人工智能（AI）算法构建一个用于识别不同汽水的ISFET测试数据集，研究人员选用了市面上常见的5种可乐：可口可乐、百事可乐、健怡可乐、无糖可乐和无咖啡因可乐。对于每种可乐，他们都准备了400个样本，并用12个ISFET传感器进行了训练。结果，AI算法只需不到一分钟，就能根据ISFET传感器的数据精准判断面前是哪种可乐。

不过，这套“电子舌头”的本领可不止于此。研究人员还让它挑战了其他任务。他们让该“电子舌头”分别品尝不同品类的星巴克咖啡豆（黃金烘焙、苏门答腊、派克市场烘焙、意式烘焙、浓缩烘焙和早餐综合）冲泡的咖啡，不同的奶制品（全脂牛奶、2%牛奶、脱脂牛奶、巧克力牛奶、燕麦奶和杏仁奶），以及不同类型的葡萄酒（红葡萄酒、白葡萄酒和起泡酒）。结果显示，对于这些种类繁多的饮品，AI算法的分辨能力同样令人惊叹。


“电子舌头”能区分不同可乐、咖啡和奶制品（图片来源：原论文）

在许多人看来，要教会计算机分辨不同饮品，似乎需要人为定义每种饮品的特征参数，比如pH值、某种离子的浓度范围等，然后让算法学习这些特征。但是，市面上的饮品种类繁多，成分复杂，其中糖、蛋白质、脂类、维生素和矿物质等的组合千变万化。甚至从饮品生产出来的那一刻起，其中的化学成分就会开始随时间发生变化。在这种情况下，试图为每种饮品定义明确的特征参数，是一项几乎不可能完成的任务。

在这项研究中，科学家使用了一种基于石墨烯传感器的ISFET。其独特之处在于它是非功能化的，也就是说，它并非为检测特定物质专门设计，而是能够捕捉各种化学物质的信号。研究人员根据石墨烯ISFET的性能特点，定义了20种与电流、电压等相关的性能指标（FOM），并将所有数据交给经过训练的AI算法自行分析和判断。结果显示，算法在区分不同类别的饮品时，会灵活选择最重要的参数进行判断。而且，相比于人类，AI算法能关注到数据中更细微的特征。

不只是分类

除了精准区分不同类别的饮品，这套系统还有另一项实用能力——对饮品进行定量分析。例如，在现实生活中，判断饮品是否掺假是一项非常重要的需求，比如判断酒类或乳制品是否被稀释。许多假冒伪劣产品的外观和口感都与正品极为相似，甚至化学性质（如pH值等）也十分接近，普通人往往难以分辨。为此，研究人员利用不同稀释程度的全脂牛奶对算法进行了训练，然后测试样品的稀释程度。结果显示，AI算法能精确评估牛奶样品的稀释比例。

当然，饮品是否掺假固然重要，但大多数人更关心的还是食品的安全性。在这方面，“电子舌头”也展现出了极大的潜力。实验表明，它能以极高的灵敏度检测水中的全氟和多氟烷基物质（PFAS），以及判断果汁的种类（如橙汁、菠萝汁、葡萄汁和西瓜汁）和新鲜程度。其中，“电子舌头”判断果汁新鲜程度的准确率甚至高达99%。

如果这一技术应用于食品安全监管领域，相关从业者将只需使用一种工具，就能完成多项复杂的检测任务。而且，AI算法能综合考虑所有性能指标，因此它能有效避免传感器间误差对读数绝对值造成的影响，也能避免温度、湿度等环境因素变化对传感器读数带来的影响，确保检测结果的稳定性。

与这项研究异曲同工的是，在一篇近期发表于《物质》（Matter）的论文中，南京大学的研究人员也开发了一种用于分析葡萄酒甜度和添加剂的“电子舌头”。不同的是，他们采用的并非基于石墨烯的ISFET技术，而是利用了纳米孔检测技术。这种技术通常用于DNA测序，但如今已经扩展到了多个领域。



与此同时，“电子鼻”也正在悄然崛起，成为科学家研究的另一个热门方向。不同于“电子舌”专注于味觉，“电子鼻”旨在识别和分类气味。近年来，基于机器学习的算法已经能够以相当高的准确度预测单一分子的气味特征。但是，真实世界中的气味往往复杂得多，由多种分子混合而成。例如，威士忌的香气特征来自40多种化合物的组合。

在一篇近期发表于《通讯化学》（Communications Chemistry）的论文中，科学家开发的“电子鼻”就能成功判断混合分子的气味。研究人员训练了两种机器学习算法，它们不仅能以超过90%的准确率分辨面前的威士忌产于美国还是苏格兰，还能评估酒的香味特征，例如花香、果香、焦糖香、木质香或烟熏味等。这些算法在许多方面已经超越了人类品酒专家的感知能力。

从“电子舌头”到“电子鼻”，这些新兴技术对食物和饮品的感知突破了传统的味觉和嗅觉极限。它们不仅为食品安全、质量检测提供了前所未有的工具，还让我们重新思考机器感知世界的无限可能。或许有一天，我们每个人的厨房里都会有一位不知疲倦的“人工味觉大师”，为我们的生活带来前所未有的便利。

参考链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08003-whttps://techxplore.com/news/2024-10-electronic-tongue-subtle-differences-liquids.html

https://www.cell.com/matter/abstract/S2590-2385(24)00600-3

https://www.nature.com/articles/s42004-024-01373-2

https://www.eurekalert.org/news-releases/1068405