张冲 唐山二中

引言：人工智能味觉系统是借助模拟生物味觉的仿生技术，现阶段，国家正在逐步开展关于人工智能味觉系统的研究，但是大部分研究内容集中在溶液食物的识别检测、饮料成分分析，在水质检测工作中也有一定的应用。这种人工智能味觉系统在应用过程中，不需要对被检测物质进行任何处理，只需要将相应的检测物进行抽样就会检测出味道，因此发展对人工智能味觉系统的分析技术具有十分重要的意义。

一、人工智能味觉系统结构

人工智能味觉系统的基础是人体味觉识别，人体想要实现这种人体味觉识别就要借助于味觉感受器，在味觉感受器的作用下，可以感受到溶解性化学物质的刺激，细胞表层就会出现兴奋信号，当兴奋信号被传输到大脑味觉中枢系统后，经过味觉整合，人体就会出现味觉感知。但是国内外关于生物味觉感知的研究进程还较为缓慢，其中很多核心细胞原理没有较为完善的认知，但是在现阶段已知出的基本原理下，对人工智能味觉系统进行模拟，可以借助传感器模拟味觉感受，也能够收集相应的信号，最终通过电脑模式进行判别，以此能够更好的表达味觉。在对人工智能味觉系统结构进行研究的过程中，主要包括三个方面：交互感应电极与阵列、自学习专家数据库、智能识别模式。实际上人工智能味觉系统和人工智能嗅觉系统原理较为相似，都是通过化学感知原理，利用交互感应电极与阵列形成具体较为基本的识别体系，然后借助传感器、电聚合物、金属氧化物半导体等材料进行安装，然后通过自学习专家数据库对比信号数据，就可以判断排除不同的嗅觉或者味觉。这种基于智能识别模式的人工智能嗅觉系统常见于火线探测和临床诊断中。而人工智能味觉系统的原理相同，利用多电机脉冲进行识别，主要应用于溶液食物，对不同饮料食品进行识别[1]。通过对上述内容的研究，可以让人工智能味觉系统更加的完善，并且应用在未来的水文水质监测、饮用水性能检测等方面，通过对人工智能味觉系统，也能够尽可能的帮助人们规避中毒事件，加强食品安全，保证人们的饮食健康。但是，目前关于人工智能味觉系统构建技术途径相对较少，很多途径中只有理论基础，因此在明确人工智能味觉系统结构的同时，还要对人工智能味觉系统构建技术途径进行分析，才能够让人工智能味觉系统得到真正的落实。

二、人工智能味觉系统构建技术途径

（一）电位法

现阶段人工智能味觉系统的研究，对传感技术应用分为两种，一种为化学传感学，一种为物理学传感学，不同传感技术之间测试方式也存在一定的不同。在电位法人工智能味觉系统下，主要采用的就是薄膜传感器，这种薄膜传感器以高阻抗为主，薄膜可以和被测物质进行都接触。比如，当溶液食物接触到薄膜传感器后，感应膜的电荷数量会发生较大的变化，进而产生电位变化，从而使传感器识别，形成具体的感应机制。以基于类脂聚合物播磨的味觉识别系统，这种人工智能味觉系统下，溶剂挥发后会形成透明薄膜，进行对溶液内部进行检验。

（二）电流法

除了上述两种方法之外，电流法是在电化学基础上形成的一种人工智能味觉系统，通过电流法组件相应的传感器阵列，在人工智能味觉系统的应用中，通常采用微量高速的取样方法，即流动注射。双玻碳电极等工作电极，组建形成一个复合的电极体系，进而形成味觉识别检测系统，通过识别体系接触样品后，对产生的氧化还原电流进行检测，以此识别具体的检测物体，比如葡萄酒识别检测中就是专门使用这种人工智能味觉系统。

（三）物理法

在人工智能味觉系统的过程中，关于物理特性的研究相对较少，大部分研究都是围绕着电化学特性展开，而随着时间的发展，除了化学特性和物质本身之外，物理特性也可以用于人工智能味觉系统中，包括等离子共振、石英晶体微量天平、光吸收、声波传感器、振动传感器以及光学传感器等[2]。因此在未来，人工智能味觉系统还会得到更进一步的发展，以此满足对物理味觉的判别。

总结：综上所述，当今社会人工智能味觉系统的研究还只是冰山一角，还有很大的发展空间，而随着人工智能嗅觉等感官系统研究工作的逐渐成熟，未来人工智能味觉系统也极有可能得到全面的研究和应用。作为当今社会的研究热点和现阶段应用领域中的关键问题，人工智能味觉系统的研究还会得到进一步深入，以此推动人工智能味觉系统不断创新发展，进而促进人工智能技术发展，让国家综合实力不断提升。