Progrès Majeur dans le Développement d'un Système de Goût Intelligent à Base de Graphène Oxide par l'Académie Chinoise des Sciences

Progrès dans le développement d'un système gustatif intelligent par l'Institut de nanoscience de l'Académie chinoise des sciences Récemment, l'équipe dirigée par Yan Yong, de l'Institut national de nanosciences de l'Académie chinoise des sciences (CAS), a réalisé des avancées significatives dans le développement d'un système gustatif intelligent basé sur des dispositifs neuronaux ioniques. Cette recherche s'intègre dans le cadre plus large des travaux sur les systèmes de calcul analogues au cerveau, une voie de recherche essentielle dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). L'objectif est d'élaborer des systèmes capables de combiner perception, stockage et traitement d'informations en imitant les sens humains. Contrairement aux systèmes visuels et tactiles, une architecture neurale gustative intégrée présente des applications uniques dans divers domaines tels que la surveillance environnementale, la sécurité alimentaire, la surveillance de la santé, le diagnostic des maladies et la reconstruction des goûts. La perception gustative nécessite des échanges de substances chimiques ou biologiques et fonctionne généralement dans un milieu liquide physiologique, ce qui rend le processus plus complexe. Par conséquent, la création d'un système gustatif intelligent intégré pose des défis technologiques importants. L'équipe de recherche a développé un nouveau type de dispositif nano-ionique capable de fonctionner en milieu aqueux, en utilisant une structure en films superposés d'oxyde de graphène. Les études sur la cinématique ionique et les simulations théoriques par éléments finis ont démontré que les processus d'adsorption et de désorption à l'interface des feuillets d'oxyde de graphène freinent considérablement la迁移速度（迁移 should be 迁移速率 or simply 速度 here, but considering the context and the need for clarity, I will use a more common French term）vitesse de migration des ions. Cette caractéristique confère au dispositif des propriétés de capteur ionique et de résistor à effet mémoriel (mémorestive). Grâce à cette double fonctionnalité, les chercheurs ont créé une vaste base de données de profils chimiques pour différentes saveurs. Ils ont également exploité les capacités neuronales du dispositif pour construire un réseau de calcul de réserve (reservoir computing network) simulant un système gustatif artificiel. Ce système est capable d'identifier avec précision quatre saveurs de base — acide, amer, salé et sucré — ainsi que des saveurs complexes comme celles du café ou de lacola（这里应该修正为“可乐”，但在法语中应翻译成 "Coca" 或 "soda"）Coca ou du soda. Un aspect crucial de cette innovation réside dans sa capacité à réaliser simultanément les fonctions de capteur et de traitement dans un même dispositif, même dans un milieu physiologique. Cela ouvre la voie à des systèmes gustatifs intelligents entièrement intégrés, adaptés à l'environnement liquide, une étape majeure dans le domaine de l'IA et des neurotechnologies. Les résultats de cette étude ont été publiés dans Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) et ont fait l'objet d'un article de fond dans Nature. Les travaux ont bénéficié du soutien du Fonds national des sciences naturelles de Chine et du Fonds des sciences naturelles du Shandong. Les liens vers les articles de PNAS et Nature sont disponibles en ligne pour ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances sur cette technologie prometteuse. Cette avancée met en lumière la capacité des matériaux nanométriques, notamment l'oxyde de graphène, à transformer le domaine de la perception et du traitement des saveurs dans les systèmes d'IA. Elle ouvre des perspectives fascinantes pour des applications pratiques et pourrait potentiellement améliorer notre capacité à analyser et à comprendre les composés chimiques présents dans les aliments et l'environnement.