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智能传感设备已在诸多领域得到应用，但让智能传感设备模拟人类味觉器官感受物质的能力仍面临挑战。
为解决这一问题，中国科学院北京纳米能源与系统研究所王中林院士和吴治峄研究员团队从人类舌头感知味觉的过程切入，开发出一种基于液滴动态形态变化和液-固界面接触起电的智能双感官液体传感系统。通过将液体的摩擦电特征指纹信号和卷积神经网络深度学习算法结合，在5种不同应用场所中，对常见液体预测准确率均高于90%。液体视觉信息的加入可进一步提高智能设备味觉传感系统的感知能力，5种应用场景中，液体识别准确率提高至96.0%。这种综合味觉-视觉双重信息的自供电液体传感系统设计，连同可自主产生摩擦电信号的液滴基味觉传感器，为开发高效、低成本的液体传感，用于液体食品安全管理提供了技术方向。近日，相关工作在《自然-食品》发表。
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