这是什么味道？机器可以告诉
今天的计算机相当于人的眼睛、耳朵、嘴巴和四肢。为什么不是鼻子呢？
如果是信息，它可以被数字化。气味也不例外。 Aryballe 是一家法国软件公司，它利用人工智能和机器学习来模仿人类的嗅觉。总体而言，这对企业，尤其是对供应链的影响令人信服。
Aryballe 的技术是仿生学的一个方面，它创建了模拟人体工作方式的系统。在气味分析的情况下，该软件使用 64 个由肽（氨基酸短链）组成的生物传感器来检测和分类香气中存在的气体。
每种气味都有独特的特征，尽管某些类别（例如草和树木）密切相关。 Aryballe 的应用程序并不总是那么敏感——它旨在检测来自食品和饮料、调味品、香水和汽车等行业的客户选择的那些气味。 （在最后一个类别中，汽车制造商努力创造其品牌独有的气味，而这些气味又适合特定市场和世界地区的偏好。）
Aryballe 全球业务发展执行副总裁 Terri Jordan 表示，数字嗅觉技术起源于法国格勒诺布尔的一个实验室，在那里政府资助的研究人员结合了生物化学和半导体方面的专业知识来模仿人类的嗅觉。最初，努力的目标是香精香料行业，但很快扩展到涵盖气味是重要因素的一系列业务。
技术本身无法判断“好”和“坏”的气味；它只能根据客户制定的标准来识别它们。与此同时，Jordan 说，它旨在了解人类的偏好，既可以检测令人愉悦的气味，也可以检测那些让大多数人畏缩的气味。
虽然客户对气味的“品味”是该技术背后的明显驱动因素，但它在企业对企业的世界中找到了更深层次的应用，尤其是在供应链中。 Jordan 以香草供应商为例，Aryballe 可以为此区分原材料类型，包括天然和合成产品。 （说到香草，任何闻过前者的人都可以证明其中的区别。）在此过程中，它可以帮助生产商确定在通常的供应线中断时哪些是可接受的替代品。
传统的香草质量控制措施包括使用紫外分光光度法和气相色谱法。但 Aryballe 表示，这些方法涉及昂贵、笨重且灵敏度不足的设备。他们并不总是能够检测到香草豆提取物香兰素批次之间可能发生的细微变化。
零售货架上的气味检测同样重要。欧洲的一家杂货连锁店正在使用该技术来评估产品的新鲜度，这种能力在今天尤其有价值，因为冠状病毒大流行已经大大减少了可用于执行该任务的人工店员的数量。
自动化系统可能非常敏感； Jordan 说，它能够检测仍在葡萄藤上的甜瓜基因型之间的差异。然而，它无法与人的鼻子相提并论，尤其是在农业、葡萄酒和烈酒等领域训练有素的专家的鼻子。 “人的鼻子有数百个这样的传感器，”乔丹说。 “我们有几十个。”
然而，该技术足以满足许多供应链的需求，对于这些供应链，无论好坏，都是一个关键问题。随着时间的推移，它可能会变得更加有效。 Jordan 表示 Aryballe 仍处于启动模式，计划在 1 月份安装其第一个大规模的、基于云的部署。 “我们将把工程和产品职位的员工人数增加一倍，但我们只是将固态产品推向市场，”她说。
Jordan 希望该公司通过结合专有肽和机器学习的进步，在科学领域取得“持续进步”。她看到了医疗保健领域的未来机遇，能够根据人类呼吸样本诊断疾病。
“如今，核心行业已经有了可靠的应用，”乔丹说，“但我们才刚刚开始看到这项技术的力量。”
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