ИСТИНА

Широкое внедрение машинного обучения привело к появлению новых подходов к анализу сложных биологических и иных многокомпонентных смесей, которые по своей доступности, простоте и скорости превосходят традиционные методы, такие как массспектрометрия. Один из таких подходов основан на использовании электрохимических многоэлектродных сенсоров «электронный язык» (e-tongue) с последующей классификацией образцов или определением концентрации компонентов сложной смеси при помощи искусственного интеллекта. Нами предложена новая архитектура коммерчески доступных сенсоров «электронный язык» на основе металлорганических координационных полимеров. Они успешно протестированы в задаче классификации различных образцов чая по сортам при помощи построенной сверточной нейронной сети.