近日，韩国大邱庆尚国立科学技术院（DGIST）权赫俊教授团队在《材料科学进展》期刊发表研究，系统提出基于金属有机框架的AI人工嗅觉系统发展路线图。该团队借鉴人类嗅觉的组合编码原理，利用金属有机框架材料高度可调的微观孔隙结构，有效突破传统电子鼻在选择性、响应速度及环境适应性方面的技术瓶颈。此类材料可在常温低功耗条件下高效吸附并精准捕捉复杂气味分子。研究将相关技术划分为基础材料、复合材料与衍生材料三大类，并结合机器学习与深度学习算法，实现多维传感器信号的高精度模式识别。团队负责人表示，该工作成功弥合了前沿材料开发与人工智能气味解析之间的技术鸿沟，为开发面向特定场景的智能电子鼻提供了明确路径。展望未来，该技术将加速拓展至疾病无创诊断、生态环境监测、工业安全预警、智慧农业及自动驾驶感知等多元化领域，全面赋能下一代智能传感网络。