Künstliche Zunge ersetzt menschliche Tester
Graphenoxid-Sensor des National Center for Nanoscience and Technology zu 98,5 Prozent genau
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Gewürze: Künstliche Zunge unterscheidet zwischen Gewürzen (Foto: Steve Buissinne, pixabay.com) |
Peking (pte013/14.07.2025/11:30)
Wissenschaftler unter der Leitung von Yuchun Zhang vom National Center for Nanoscience and Technology haben eine neue elektronische Zunge auf KI-Basis entwickelt. Sie könnte das subjektive Urteil von Menschen, die sich die Kreationen auf der Zunge zergehen lassen, überflüssig machen.
Sensor im feuchten Milieu
Der Sensor besteht aus mehreren Schichten Graphenoxid. Das Material ist für seine einstellbaren elektrischen Eigenschaften und seine hohe chemische Reaktivität bekannt. Es besteht aus einer einzigen Lage von Molekülen, die bienenwabenförmig angeordnet sind. Die Innovation der Forscher arbeitet in einer feuchten Umgebung und bildet und somit die Bedingungen im menschlichen Mund besser nach als bisherige künstliche Zungen, die eine trockene Umgebung brauchten.
Wie Graphen verändert auch Graphenoxid seine elektrische Leitfähigkeit, wenn es verschiedenen Chemikalien ausgesetzt wird. Die Forscher nutzten diese Eigenschaft, um elektrische Schwankungen im Sensor zu messen, wenn dieser Proben von 160 Chemikalien ausgesetzt wurde, die jeweils mit einem einzigartigen Geschmacksprofil verbunden waren. Anhand dieser Daten konnte ein Algorithmus für maschinelles Lernen ein "Gedächtnis" für Geschmacksrichtungen erstellen.
Vier Geschmacksrichtungen
Dieser Lernprozess ähnelt der Art und Weise, wie das menschliche Gehirn Signale von den Geschmacksknospen der Zunge interpretiert, wenn diese auf Chemikalien in Lebensmitteln reagieren. Lange Zeit sind Forscher davon ausgegangen, dass Menschen fünf verschiedene Geschmacksrichtungen unterscheiden können: süß, salzig, bitter, sauer und umami. 2023 kam mit Ammoniumchlorid ein sechster hinzu, eine Kombination aus bitter, salzig und leicht säuerlich.
Vorerst ist die künstliche Zunge auf die vier Grundgeschmacksrichtungen trainiert. Entsprechende Lebensmittel hat diese mit einer Genauigkeit von 98,5 Prozent erkannt, beteuern die Entwickler. Das System ist allerdings relativ sperrig und hat einen hohen Energiebedarf. Für praktische Anwendungen müsste es also weiter optimiert und vor allem verkleinert werden.
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