• Çinli bir araştırma ekibi, insan tat alma sistemini taklit eden elektronik yapay dil sistemi geliştirdi.
• Yapay dil sistemi; tuzlu, ekşi, acı ve tatlı tatları doğru bir şekilde tanıyabiliyor.
• Teknolojinin gıda, alkollü içki, kozmetik ve ilaç gibi çeşitli sektörlerde kullanılması bekleniyor.

DGIST’den Profesör Kyung-In Jang ve KAIST’ten Profesör Jihwan Choi liderliğindeki Çinli bir araştırma ekibi, insan tat alma sistemini taklit eden yapay bir elektronik dil sistemi geliştirdi. Yapay dil sistemi; tuzlu, ekşi, acı ve tatlıları aynı anda ve doğru bir şekilde tanıyabiliyor. Sistem bunun için sensör ve derin öğrenme (deep learning) teknolojilerini bir arada kullanıyor.

Araştırma için önce tat alma cisimciklerinin tat alıcısı olarak işlev gören bir elektronik dil geliştirildi. Dil, maddelerden gelen kimyasal bilginin elektrik sinyallerine dönüşmesi ve daha sonra bir sinir ağı aracılığıyla alınan sinyalin tanımlanmasıyla tadı ayırt ediyordu. Ancak araştırma, derin öğrenme teknolojisinden yoksun olduğu için doğruluk ve güvenilirlik açısından sınırlıydı. Bunun nedeni, araştırmanın daha çok elektronik dilin sensör kısmına odaklanmış olmasıydı.

Profesör Jang ve Choi liderliğindeki araştırma ekibi, sensörleri ve derin öğrenme teknolojisini bir araya getirdi ve başarılı bir elektronik yapay dil sistemi geliştirmeyi başardı. Ekip altı farklı şarabı test etti ve yeni sistemi kullanarak tat profili çıkarma deneyleri yaptı. Ekip, deneyler sonucu derin öğrenme teknolojileri kullanarak altı farklı şarabı %95’in üzerinde bir olasılıkla sınıflandırmayı başardı. Bu sınıflandırma sayesinde mevcut şaraplara benzer şaraplar öneren bir öneri sistemi oluşturan ekip, böylece elektronik yapay dil sisteminin uygulanabilirliğini de kanıtladı.

Bu sistemin gıda, alkollü içki, kozmetik ve ilaç gibi çeşitli sektörlerde kullanılması bekleniyor. Elektronik yapay dil, tatları objektif ve tutarlı bir şekilde değerlendirebildiği için yeni ürünlerin geliştirilmesinde ve kalite kontrolünde etkili bir araç olabilir.

Çalışma, ACS Applied Materials & Interfaces dergisinde yayımlandı.

Derleyen: İsa Arslan