Bilim insanları yapay zeka destekli ‘elektronik dil’ geliştirdi: Bozulan proteinlerin tespiti mümkün

Bilim ve teknolojinin sınırı olmadığında bir kez daha gözlerin önüne serildi. Penn State Üniversitesi’nin pek çok sorunu var, sunabileceği çok şey olan bir teknoloji.

‘Elektronik dil’ geliştiren bilim insanları, mutfakta veya başka bir yerde saklanacak olan yiyecek içeceklerin tespitinde bu cihazın kullanabileceği. Özellikle son yıllardaki zehirlenme vakalarından çok sayıda vatandaşın hastanelik yapılması, bu tür teknolojiler büyük bir tanesinin sahibi olacak.

YAPAY ZEKA İLE DESTEKLENİYOR

Örneğin bir ülkedeki eski bir meyvesuyu var ve hala içilip içilmeyeceği konusunda kafanızda soru işaretleri olduğunu düşünün. Elektronik donanımınız yoksa doğru bilgiye ulaşmak için bunları kullanabilirsiniz.

Araştırmacılar yapay zeka destekli bu dili yapmak için, kimyasal iyonları algılayan bir cihaz olan iyona duyarlı alan etkili transistör kullandılar. Sensör yüksek voltaja sahip ve bilgiyi topluyor ve bu bilgilerin bir bilgisayar tarafından yorumlanabilecek bir elektrik sinyaline dönüştürülüyor.

Penn State Üniversitesi’nde mühendis olan ortak yazar Saptarshi yaptığı açıklamada, “Yapay bir dil çalışıyoruz, ancak farklı yiyecekler nasıl deneyimlediğimiz sade ce dilden daha fazlasını içeriyor. Gıda türleriyle etkileşime giren ve biyolojik bir sinir ağı olan tat korteksine gönderen tat reseptörlerinden oluşan dilin kendisinde bulunmaktadır.”

Yeni sistem sensörü dil görevi görürken, yapay zeka da tadı algılamaktan sorumlu beyin bölgesi olan tat alma korteksi rolü üstleniyor. Ekip, sensörün topladığı verileri işlemek ve taramak için sensör, insan beyninin özelliklerini değiştirme yöntemini taklit eden bir makine öğrenme programı olan yapay sinir ağına bağladı.

Das ve meslektaşlarının sinir ağında belirli bir sıvının ne kadar asidik olduğunu bulurken, kullanım için bir avuç parametre verdi. Sinir ağı bu parametreleri kullanarak asitliği yaklaşık %91 doğrulukla belirlendi. Sinir ağının asitlik analizi için kendi izinlerini tanımlamasına izin verdiğinde, doğruluk oranı %95’in üzerine çıktı.

Bu, önceden kolayca test edebileceğiniz anlamına gelir. Sistemin benzer alkolsüz içecekler veya kahve karışımları arasında ayrım yapabildiğini, ürünün sulandırılıp sulandırılmadığını değerlendirebildiğini, myve suyunun ne zaman bozulduğunu ve sudaki zararlı perve polifloroalkil maddeleri (PFAS) tespit edebildiğini buldular.

Teknolojiyle ilgili tüm bilgiler yüksek, enerji çok fazla ve testte kullanılabilir.

Kaynak: Canlı Bilim
Derleme: Ekonomim.com