Исследователи создали систему Scentronic: электронный нос распознаёт запах, передаёт данные через интернет, а устройство на другом конце соединения выпускает похожий аромат. В описанном испытании система работала только с пятью запахами: апельсина, торта, кофе, пива и красного вина. 14 добровольцев в среднем правильно определяли переданный запах в 73% случаев. Об этом 21 октября 2026 года сообщила New Scientist, сославшись на работу в Science Advances.

Scentronic не записывает произвольный запах целиком. Система не передаёт полный химический состав аромата, подобно тому как аудиофайл передаёт звуковую волну. Сначала она распознаёт сигналы датчиков, а затем выбирает одну из пяти жидкостей или их сочетание.

Как Scentronic распознаёт и выпускает запах

Электронный нос состоит из массивов датчиков на основе оксидов металлов. Когда газовые компоненты запаха, например этанол в алкогольных напитках или лимонен в цитрусовых, присоединяются к поверхности датчиков, их электрическое сопротивление меняется. Эти изменения превращаются в сигналы, на которых обучают алгоритм.

Чтобы собрать данные для обучения, исследователи сотни раз подвергали датчики воздействию пяти выбранных продуктов и напитков. Затем обученный алгоритм передавал результат генератору Scentronic. Внутри него находятся пять миниатюрных ёмкостей с жидкостями. Над каждой установлен распылитель: под действием электрического сигнала он вибрирует, проталкивает жидкость через хлопковый фильтр и выпускает в воздух мелкие капли.

Представим условный сигнал, который система распознала как запах кофе. Scentronic не создаёт кофе из базовых химических элементов и не восстанавливает все молекулы настоящего напитка. Он включает ёмкость, связанную с кофейным запахом, или смешивает несколько доступных жидкостей, если нужно получить более сложный результат. Поэтому устройство может передать комбинацию компонентов из своей библиотеки, но не любой запах, с которым человек сталкивается в повседневной жизни.

Средний результат в 73% правильных ответов означает, что участники часто узнавали переданный аромат, но ошибались почти в трети случаев. В предоставленных материалах нет разбивки по запахам, числа повторов и сравнения с уровнем случайного угадывания. Поэтому этот показатель нельзя считать общей точностью распознавания запахов. Он относится к 14 добровольцам и конкретному набору из пяти ароматов.

Создатели системы рассчитывают расширить её библиотеку и научиться составлять более сложные ароматы. Однако Марианна Обрист из University College London, которую цитирует New Scientist, отметила: распознать запах, а затем выпустить похожий аромат из ограниченного набора намного проще, чем по-настоящему записать и воспроизвести весь запаховый опыт.

Возможные применения, от запахов в виртуальной реальности до проверки нарушений обоняния, пока остаются направлениями для дальнейшей работы. Полный текст статьи Science Advances и её подробный протокол не представлены в исходном материале. Для подготовки научного разбора результатов существует отдельная услуга по подготовке научных статей, но сама по себе она не заменяет доступ к первичной публикации.

Схема показывает путь запаха от электронного носа через алгоритм и интернет к генератору Scentronic

Фото: doTERRA International, LLC / Pexels