Искусственный язык может распознать ядовитый алкоголь

Прототип этого изобретения представляет собой компактное и легкое устройство, способное анализировать образцы практически мгновенно. В основе устройства лежат генетически модифицированные бактерии, которые позволяют проводить анализ химического состава алкогольных напитков. С помощью этой технологии можно быстро определить, содержит ли напиток нежелательные добавки или даже опасные токсины.

Как работает искусственный язык

Технология, на которой работает устройство, основана на использовании модифицированных бактерий, таких как Mycobacterium smegmatis. Эти бактерии обладают уникальными свойствами — крошечными отверстиями в клеточной мембране, ширина которых составляет всего несколько нанометров.

Исследователи смешивают измененные организмы с жидкостью и прикладывают к раствору небольшой электрический заряд. Молекулы жидкости, проходя через нанопоры M. smegmatis, оставляют уникальные следы, подобно сканированию штрихкодов. Затем программа, обученная с помощью машинного обучения, мгновенно идентифицирует и интерпретирует эти электрические сигналы.

Эта технология изначально использовалась для преобразования подхода генетиков к секвенированию ДНК. Однако недавно исследователи из Нанкинского университета в Китае предположили, что ее можно применить и для анализа алкогольных напитков.

Исследования показывают, что загрязнение алкогольных напитков остается серьезной проблемой во многих странах. В таких странах, как Лаос, алкоголь, содержащий метанол, приводит к сотням смертей в год.

Существующие тесты, такие как жидкостная хроматография, требуют громоздкого и дорогостоящего оборудования, которым управляют обученные специалисты. Прототип, разработанный исследователями, можно сравнить с тестом на антиген COVID-19, который является простым и компактным.

Алкоголь должен быть безопасным

Результаты исследования, опубликованные в журнале Matter, открывают новые горизонты для создания более безопасной и однородной алкогольной продукции.

Исследователи обучили уникальную модель алгоритмического обучения на основе химического состава различных алкогольных напитков, включая виски, бренди, китайский байцзю и белое вино. Затем они нанесли капли каждой жидкости на свое устройство, которое точно классифицировало каждый образец на основе показаний нанопор.

Исследователи считают, что это устройство имеет большое значение для производства алкогольных напитков и обеспечения безопасности пищевых продуктов.

Кроме того, исследователи продемонстрировали, что устройство может легко определить добавление сахарозы и D-винной кислоты. Хотя на данный момент база данных устройства ограничена, исследователи уверены, что расширение его возможностей — это лишь вопрос времени и усилий.

Эта инновация приносит существенные изменения в области обеспечения безопасности алкогольных напитков, особенно в развивающихся странах, где отсутствие технологий и ресурсов часто приводит к трагическим последствиям. Простота использования и портативность устройства позволяют его широкое распространение и применение, от фабрик по производству алкоголя до точек розничной продажи, где покупатели смогут незамедлительно проверить качество продукции.

— Это может обеспечить количественный стандарт для продукта, а также легко выявлять поддельные алкогольные напитки, — сказал Шуо Хуан, соавтор исследования, в интервью New Scientist.

Хуан также отметил, что портативное и простое в использовании устройство может помочь спасать жизни, выявляя вредные или смертельные добавки, включая метанол.

Потенциал искусственного языка

Однако потенциал этой технологии выходит далеко за рамки только лишь алкогольной индустрии. Модифицированные бактерии и основанная на них технология могут быть адаптированы для анализа широкого спектра жидкостей, включая питьевую воду и напитки, не содержащие алкоголь. Это открывает возможности для роста в направлении универсальных тестов, способных обеспечить безопасность различных видов продукции.

Тем не менее, существуют и вызовы, которые предстоит преодолеть. Расширение базы данных устройства и улучшение алгоритмических процессов — лишь часть из них. Важным шагом будет интеграция устройства с существующими системами контроля качества и безопасности пищевых продуктов, что потребует дополнительных исследований и разработок. Но учитывая стремительное развитие технологии и продолжение научных усилий, очевидно, что данное устройство обладает значительным потенциалом для революции в сфере пищевой безопасности в ближайшем будущем.

Ранее мы писали, что ученые определили строение сорбатов калия (Е202), кальция (Е203) и натрия (Е201) в твердом состоянии, установив их устойчивость к нагреванию и УФ-облучению, что подтверждает их безопасность и устойчивость в качестве консервантов. Подробности в материале 56orb.