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近日，東南大學與新加坡國立大學的聯合科研團隊在Nature Communications期刊發表了一項研究成果，提出了一種AI增強離子淌度質譜與中紅外光譜的協同方法，實現了丙醇的高精度識別。該項研究為氣體混合物的快速響應和準確檢測提供了一種新方法，有望在環境安全及醫療健康領域發揮重要作用。

異丙醇(IPA)是一種用途廣泛的重要化工產品和原料，可用于制藥、化妝品、塑料、涂料、消毒劑等。異丙醇具有一定危險性，長期暴露及吸入可能會出現各種醫療保健問題，例如皮膚刺激、神經系統疾病和呼吸系統損傷。因此，快速準確地檢測IPA分子非常重要。離子淌度和中紅外光譜是常用的精度較高的IPA方法。然而離子淌度需要高壓電源和嚴格的操作環境(例如真空或低壓)，而傳統的中紅外光譜在低濃度鑒定過程中受到響應不佳的限制。這兩種方法在IPA檢測上都有缺點。

為實現選擇性好、響應快、靈敏度高的IPA檢測，研究人員提出了一種利用多開關摩擦電納米發電機輔助的基于IMMS的人工智能(AI)化學檢測方法。自供電的摩擦發電機提供了額外的高壓電源，產生的高壓大大增強了離子淌度在低和環境氣壓下的精確IPA檢測中的使用。同時，中紅外光譜降低了IPA分子隨吸收和反射的響應，從而精確地獲得波長和響應。而摩擦電發電機產生的冷等離子體也增強了異丙醇傳感的中紅外光譜響應

此外，采用人工智能增強方法的數據處理將結合離子淌度傳感和增強的中紅外響應的優勢，從而實現超高精度和寬范圍檢測。通過IPA分子與等離子體放電和中紅外輻射的相互作用，可以準確識別IPA的種類和濃度以及輸出信號響應。然后，從這兩種機制獲得的原始數據被發送到計算機進行進一步分析。在深度學習技術的輔助下，離子放電和中紅外方法協同機制的信息可以以約99%的準確率進行識別，而傳統的IPA識別只能達到50%的準確率。

編輯點評：研究團隊利用摩擦電納米發電機輔助離子淌度和中紅外光譜，解決了這兩種方法在IPA檢測時的缺陷，同時結合AI技術使數據的處理分析更加準確，從而實現了IPA分子的高精度檢測。IPA的廣泛使用使其對人體健康的影響更受重視，IPA分子的高精度檢測可以更好地為人們提供保護。此外IPA也是糖尿病等疾病地生物標志物，該方法在呼出氣檢測中也有一定的應用價值。

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