Может ли машина обонять? Проблема универсального ольфакторного словаря
https://doi.org/10.17726/philIT.2023.1.2
Аннотация
В исследованиях, посвященных технологиям, многое достигнуто в области визуального и аудиального анализа в сравнении с восприятием запахов. В данной статье рассматриваются последние достижения в сфере электронных технологий (E-nose), применяемых для распознавания ольфакторного кода. Все исследования условно можно разделить по целям на: 1) направленные на практическое применение электронных систем в таких областях, как пищевая промышленность, медицина, окружающая среда и т.д.; 2) имеющие целью изучение когнитивных процессов и психоэмоциональных реакций человека при ольфакторном опыте, а также способности машины предопределять реакции человека на различные запахи. В данном случае важную роль играет язык, выступающий в роли репрезентации ольфакторных ощущений. Все более востребованными становятся методы концептуально-семантического анализа в работах, посвященных машинному распознаванию ольфакторного кода.
Об авторе
Л. А. Велис
Пятигорский государственный университет
Россия
Россия
Велис Лолита Андреевна, магистрантка кафедры германистики и межкультурной коммуникации
Пятигорск
Список литературы
1. Electronic Noses: From Advanced Materials to Sensors Aided with Data Processing / W. Hu, L. Wan, Y. Jian [и др.] // Advanced Materials Technologies. – 2018. – Т. 18. – C. 1800488.
2. Новикова Л. Б., Кучменко Т. А. Аналитические возможности систем искусственного обоняния и вкуса. Часть 1. «Электронные носы» // Вестник ВГУИТ. – 2019. – Т. 81. № 3. – С. 236-241.
3. Gongora A. An Electronic Architecture for Multipurpose Artificial Noses / A. Gongora, J. Monroy, J. Gonzalez-Jimenez // Journal of Sensors. – 2018. – Т. 2018, № 2. – C. 1-9.
4. Evolving the olfactory system with machine learning / P. Y. Wang, Y. Sun, R. Axel [и др.] // Neuron. – 2021. – Т. 109, № 23. – C. 3879-3892.e5.
5. Karakaya D. Electronic Nose and Its Applications: A Survey / D. Karakaya, O. Ulucan, M. Turkan // International Journal of Automation and Computing. – 2020. – Т. 17, № 2. – C. 179-209.
6. Zarra T., Cimatoribus C., Naddeo V., Reiser M., Belgiorno V. and Kranert M. Environmental odour monitoring by electronic nose // Global NEST Journal. – 2019. – Т. 20, № 3. – C. 664-668.
7. Detecting and Identifying Industrial Gases by a Method Based on Olfactory Machine at Different Concentrations / Y. Sun, D. Luo, H. Li [и др.] // Journal of Electrical and Computer Engineering. – 2018. – Т. 2018. – C. 1-9.
8. Evaluation of Smart Portable Device for Food Diagnostics: A Preliminary Study on Cape Hake Fillets (M. capensis and M. paradoxus) / M. Castrica, S. Panseri, E. Siletti [и др.] // Journal of Chemistry. – 2019. – Т. 2019. – C. 1-7.
9. Koesoema Wijaya R.A. Novel method to classify varicocele using electronic nose / R.A. Koesoema Wijaya, A. Kusumaatmaja, D. M. Rizal // Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science. – 2022. – Т. 28, № 1. – C. 165.
10. The Electronic Nose in Respiratory Medicine / P. Montuschi, N. Mores, A. Trové [и др.] // Respiration. – 2013. – Т. 85, № 1. – C. 72-84.
11. Kadafi M. Electronic nose (E-nose) design for Arduino nano-based halal haram identification / M. Kadafi, R.A. Putra // Jurnal Neutrino. – 2021. – Т. 13, № 1. – C. 8-12.
12. Lazaro J. B., Ballado A., Bautista F. P. F., So J. K. B., Villegas J. M. J. Chemometric data analysis for black tea fermentation using principal component analysis / AIP Conference Proceedings 6 December 2018; 2045 (1): 020050. https://doi.org/10.1063/1.5080863
13. Tozlu B. H. A new approach to automation of black tea fermentation process with electronic nose / B. H. Tozlu, H. İ. Okumuş // Automatika. – 2018. – Т. 59, № 3-4. – C. 373-381.
14. A recurrent Elman network in conjunction with an electronic nose for fast prediction of optimum fermentation time of black tea / S. Ghosh, B. Tudu, N. Bhattacharyya, R. Bandyopadhyay // Neural Computing and Applications. – 2019. – Т. 31, № S2. – C. 1165-1171.
15. Electronic Nose Technologies in Monitoring Black Tea Manufacturing Process / T. Sharmilan, I. Premarathne, I. Wanniarachchi [и др.] // Journal of Sensors. – 2020. – Т. 2020, № 1. – C. 1-8.
16. Wine quality rapid detection using a compact electronic nose system: Application focused on spoilage thresholds by acetic acid / J. C. Rodriguez Gamboa, E. S. Albarracin, A. J. da Silva [и др.] // LWT. – 2019. – Т. 108, № 2. – C. 377-384.
17. Electronic Noses and Tongues in Wine Industry / M. L. Rodríguez-Méndez, J. A. de Saja, R. González-Antón [и др.] // Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. – 2016. – Т. 4. – C. 71.
18. Quantification of Wine Mixtures with an Electronic Nose and a Human Panel / M. Aleixandre, J. M. Cabellos, T. Arroyo, M. C. Horrillo // Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. – 2018. – Т. 6. – C. 71.
19. Amkor A. An evaluation of machine learning algorithms coupled to an electronic olfactory system: a study of the mint case / A. Amkor, K. Maaider, N. El Barbri // International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE). – 2022. – Т. 12, № 4. – C. 4335.
20. Kowalewski J. Predicting Human Olfactory Perception from Activities of Odorant Receptors / J. Kowalewski, A. Ray // iScience. – 2020. – Т. 23, № 8. – C. 101361.
21. Nozaki Y. Predictive modeling for odor character of a chemical using machine learning combined with natural language processing / Y. Nozaki, T. Nakamoto, H. Matsunami // PLOS ONE. – 2018. – Т. 13, № 6.
22. Predicting natural language descriptions of mono-molecular odorants / E.D. Gutiérrez, A. Dhurandhar, A. Keller [и др.] // Nature Communications. – 2018. – Т. 9, № 1. – C. 429.
23. Гоббс Т. Сочинения в 2 т. Т. 1 / Пер. с лат. и англ.; Сост., ред. изд., авт. вступ. ст. и примеч. В.В. Соколов. – М.: Мысль, 1989. – 622 с.
24. Вайнштейн О. Ароматы и запахи в культуре 1 том / О. Вайнштейн. – М.: Новое литературное обозрение, 2010.
Рецензия
Для цитирования:
Велис Л.А. Может ли машина обонять? Проблема универсального ольфакторного словаря. Философские проблемы информационных технологий и киберпространства. 2023;(1):14-26. https://doi.org/10.17726/philIT.2023.1.2
For citation:
Velis L.A. Can the machine smell? The problem of the universal olfactory dictionary. Philosophical Problems of IT & Cyberspace (PhilIT&C). 2023;(1):14-26. (In Russ.) https://doi.org/10.17726/philIT.2023.1.2
Просмотров: 74
Послать статью по эл. почте 