생체모방 후각 칩(BOC)

홍콩과기대(HKUST) 팬 지용(FAN Zhiyong) 교수팀이 개발한 생체 모방 후각 칩(BOC)은 인공 냄새 감지 분야에서 획기적인 발명품이다. 이 작은 칩은 인간과 동물이 냄새를 감지하는 방식을 모방하도록 설계되어 이전 인공 후각 시스템보다 더 정확하고 효율적이다.

각 BOC에는 생물학적 후각 시스템과 매우 유사한 방식으로 배열된 최대 10,000개의 작은 가스 센서가 포함되어 있다. 이 독특한 디자인을 통해 칩은 복잡한 조합으로 혼합된 경우에도 다양한 냄새를 감지하고 구별할 수 있다.

BOC의 주요 특징 중 하나는 칩 전체에 걸쳐 다양한 특수 재료 구성을 사용한다는 것이다. 이러한 그라데이션 디자인을 통해 단일 칩에 다양한 유형의 센서를 통합할 수 있으므로 칩을 작고 컴팩트하게 유지하면서 광범위한 냄새를 감지할 수 있다.

BOC에 사용되는 가스 센서는 매우 민감하며 다양한 가스와 휘발성 유기 화합물(VOC)의 아주 작은 흔적도 감지할 수 있다. 이 센서는 가스가 상호 작용할 수 있는 넓은 표면적을 제공하는 작은 기공이 있는 기판 위에 구축되어 칩의 감도와 응답 시간을 향상시킨다.

이 고급 센서 기술과 인공지능 알고리즘을 결합함으로써 BOC는 가스 센서의 데이터를 처리하고 해석할 수 있으므로 놀라운 정확도로 다양한 냄새를 식별하고 구별할 수 있다.

인공 후각의 과제 극복

인공 후각 시스템을 개발하는 것은 몇 가지 주요 장애물로 인해 연구자에게 어려운 작업이었다. 가장 큰 어려움 중 하나는 효율성을 유지하면서 시스템을 소형화 하는 것이었다. 기존의 전자 코(e-nose)에는 부피가 큰 장비가 필요한 경우가 많아 많은 응용 분야에서 실용적이지 않다. Fan 교수 팀이 개발한 생체 모방 후각 칩은 다수의 가스 센서를 단일 소형 칩에 통합하여 이 문제를 해결한다.

인공 후각의 또 다른 중요한 과제는 특히 복잡한 냄새 혼합물을 처리할 때 시스템의 인식 기능을 높이는 것이다. 실제 시나리오에서 냄새는 종종 여러 가스와 휘발성 유기 화합물로 구성되므로 기존 전자 코 로는 각 구성 요소를 정확하게 식별하고 정량화 하기가 어렵다.

첨단 나노기술과 인공지능을 활용한 생체 모방 후각 칩은 기존 전자 코 보다 가스 센서의 데이터를 더 효과적으로 처리하고 해석할 수 있다. 머신러닝 알고리즘을 사용하면 BOC는 과거 경험을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 냄새 인식 기능을 향상시킬 수 있다. 이러한 적응성으로 인해 BOC는 각 응용 분야와 관련된 특정 냄새를 감지하고 식별하도록 맞춤화 할 수 있으므로 다양한 산업에서 강력한 도구가 된다.

탁월한 성능 및 애플리케이션

주목할만한 시연 중 하나에서 연구원들은 후각 칩을 로봇 개의 비전 센서와 통합하여 후각 및 시각 시스템이 결합된 시스템을 만들었다. 이 독특한 설정을 통해 로봇은 블라인드 박스에 있는 물체를 정확하게 식별할 수 있었고 BOC를 다른 감지 기술과 통합하여 더욱 발전되고 유능한 지능형 시스템을 만들 수 있는 가능성을 보여주었다.

생체 모방 후각 칩의 응용 분야는 광범위하며 여러 산업에 걸쳐 있다. 식품 산업에서 BOC는 품질 관리, 부패 감지 및 식품 안전 보장에 사용될 수 있다. 환경 모니터링은 칩을 사용하여 유해 가스, 오염 물질 및 기타 공기 중 오염 물질을 감지할 수 있는 또 다른 주요 응용 분야이다.

의료 분야에서도 BOC 기술의 이점을 누릴 수 있다. 칩은 환자의 호흡이나 체액에서 특정 휘발성 유기 화합물(VOC)을 감지하여 질병을 진단하는 데 사용될 수 있기 때문이다. 이러한 비침습적 진단 방법은 잠재적으로 다양한 질병의 조기 발견 및 치료로 이어질 수 있다.

산업 환경에서 생체모방 후각 칩은 프로세스를 모니터링하고 제어하여 제품의 안전과 품질을 보장하는 데 사용될 수 있다. 이 칩은 가스 누출을 감지하고 배출물을 모니터링하며 잠재적인 위험을 실시간으로 식별할 수 있어 신속한 대응과 예방 조치가 가능하다.

생체모방 후각 칩의 탁월한 성능과 광범위한 적용은 다양한 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 보여준다. 기술이 계속 발전함에 따라 BOC는 다양한 분야에서 더 많은 용도를 찾아 수많은 프로세스에서 안전성, 효율성 및 품질 관리를 향상시킬 것으로 예상된다.