日本企業搶占嗅覺數字化商機

把裝在容器里的兩種潤滑油別離接近日立制作所的氣味傳感器，它會判別出一個是普通產品，另一個是過期產品。

日立的傳感器充分使用了氣味分子經陽光照耀就會振動的特性。其作業原理是，使用人工智能剖析振動產生的弱小聲波，測定出氣味的品種和濃度。這種傳感器最早將于2024年完成商業化。它可望用于食物工廠的品質管理和檢測工廠煤氣泄漏等。

人類是通過鼻子中的受體來感知氣味成分的。構成氣味成分的化學物質品種巨大，并且許多狀況下是多種氣味混合在一起。因為這種復雜性，與視覺、聽覺等其他感覺相比，嗅覺的數字化研發起步較晚。

最近，相關服務不斷走向實用化，這得益于捕捉分子的傳感器技能以及剖析分子的人工智能性能的進步。依據查詢公司全球訊息有限公司的數據，到2026年，氣味的數字化相關市場將比2020年擴展50%，到達15億美元。各家公司正結合本身技能，競相進步檢測準確度。

旭化成開端使用清酒的氣味數據，供給制造援助服務。目前正與清酒制造商吉乃川(新潟縣長岡市)聯手進行驗證試驗。

旭化成在微電子機械系統上使用了安裝有多個吸附氣體就會變形“感應膜”的傳感器，能夠剖分出釀酒時產生的氣體品種和濃度等多種數據。

在釀酒工序中，嫻熟工匠會依據氣味確認發酵的狀況，每天都要打開一切的儲罐聞滋味，常常需要花4個小時。假如使用氣味傳感器及其數據的話，工匠的作業強度有望減輕。并且，即便不是嫻熟工匠也能釀出好酒，有助于解決人手短缺等問題。

太陽誘電公司的目標是，充分使用自行式氣味傳感器來檢查工廠設備等，并方案最快在2023年投入商用。例如，裝有傳感器和照相機的機器人能夠進入到設備內部，檢測螺絲的腐蝕和線路的焦臭等氣味。公司讓人工智能對數據進行學習，以判別出不同的氣味最接近哪種形式。