電子鼻技術原理

核心技術:
Sensor Array 模擬嗅覺神經  +  AI Pattern Recognition 模擬人腦辨識嗅覺
重點: Sensor 越多越好, 才能收集更多資料給AI 學習

AI Nose核心技術


整合奈米材料 + 半導體製程 + AI + Cloud

技術原理

感測器與氣體產生電訊號變化, 透過檢測電訊號的變化,可分辨氣體濃度與種類,再利用AI演算法比對自建的氣體圖譜資料庫 , 進一步提升氣體辨識度

核心技術
• 奈米級感測膜材料:  感測時反應表面積大,達到低濃度氣體檢測, 反應快
• 專利MEMS技術: sensor微小化 + 低耗電,  適合內建手機, IOT 產品
• 系統級封裝 (system in package): 單一模組整合更多sensor
• AI氣體辨識演算法: 自主研發的演算法, 提升sensor氣體辨識能力 +內建MCU可升級功能, 簡化終端設備設計
• “Smell ID” Cloud: 雲端氣體圖譜資料庫, 隨時比對sensor讀取數據, 收集數據越多, 辨識越準


AI Nose 模組

領先同業的功能:『多氣體』, 『低濃度』, 『AI化』 , 『微型化』

AI Nose 功能亮點
•多種氣體選擇: 硫化氫 (H2S)、氨 (NH3)、一氧化碳 (CO)、二氧化碳 (CO2)、酒精 (C₂H₅OH)、甲醛 (CH2O),  氫氣 (H2), Total VOC
•可靈活客製: 可配製 a)多顆同氣體sensor 或 b) 數顆不同氣體sensor
•超靈敏: PPb 級低濃度檢測, 反應快速
•AI化: 模組內建 MCU 和深度學習演算法
•微型化: 4合1模組尺寸只有3 x 3.2 x 1.1mm, 內建 4顆氣體感測器 + 1 MCU
•省電

技術發展方向


願景: AI Nose 成為AI的鼻子

發展重點: 從『聞氣體的感測器』 演進為『聞氣味的電子鼻』
•更好的感測器: 發展多合一模組, 新感測材料 -> 提升精準度和辨識度
•更強的圖譜: 收集更多氣體圖譜 -> 擴充可辨識氣體種類->辨識氣味
•更廣泛的應用:  空氣品質偵測 -> 健康偵測 -> 醫療診斷
•更多元的載體: 手機 -> 穿戴式裝置 -> 家電 -> IoT -> 醫療器材 -> 機器人