Araştırmacılar, bu yapay dilin laboratuvar ekipmanlarına entegre edilerek sıvı örneklerin kimyasal analizinde kullanılabileceğini, ayrıca beyin benzeri öğrenme süreçlerini taklit eden “nöromorfik hesaplama” teknolojileri için de önemli bir adım olduğunu belirtiyor.
Grafen oksit zarlarından üretilen cihaz, tatların iyonik versiyonlarını algılayan ve ayırt eden moleküler filtreler gibi çalışıyor.
Bu zarlar iyonların hareketini yavaşlatarak tatların tanınmasını ve “hatırlanmasını” sağlıyor. Sistem, tatlı, ekşi, tuzlu ve acı olmak üzere dört temel tadı yüzde 72,5 ile 87,5 arasında doğrulukla tespit etti. Kahve veya kola gibi karmaşık tat profillerine sahip içeceklerde ise bu oran yüzde 96’ya çıktı.
Yapay dil, iyonların sıvı içindeki doğal hareketini kullanarak veri işleme yapabilen ilk sistemlerden biri. Daha önceki tat algılama sistemlerinde tüm işlem harici bilgisayarlarda yapılırken, bu cihaz hem algılama hem de verinin büyük kısmını sıvı ortamda işleyebiliyor.
Araştırmada, iyon hareketinin 500 kat yavaşlatılmasıyla cihazın yaklaşık 140 saniye boyunca “tat hafızası” oluşturabildiği belirtildi. Bu sayede sistem, tıpkı insan beyni gibi tekrar eden tatları daha iyi ayırt etmeyi öğreniyor. Cihaz, kahve, kola ve karışımlarını yüksek doğrulukla ayırt ederek gelişmiş yapay sinir ağlarına yakın performans sergiledi.
Uygulama alanları arasında hastalıkların tat analizi yoluyla erken teşhisi, ilaçların tat üzerindeki etkilerinin belirlenmesi, tat alma duyusunu kaybetmiş kişilere yardımcı olmak, gıda güvenliği testleri ve su kaynaklarının izlenmesi bulunuyor.
Araştırmacılar, sistemin hâlâ pratik kullanıma uygun olmadığını, tespit hassasiyetinin geliştirilmesi ve enerji tüketiminin azaltılması gerektiğini vurguluyor. Ancak önümüzdeki on yıl içinde sağlık teknolojileri, robotik ve çevresel izleme alanlarında büyük ilerlemeler bekleniyor.
