生物嗅觉系统与基于MOF的人工嗅觉系统比较 生物嗅觉系统与 b) 基于金属有机框架(MOF)的人工嗅觉系统比较。经许可转载[25]。©2025美国化学学会。来源：《材料科学进展》(2027)。DOI: 10.1016/j.pmatsci.2026.101770*
一个研究团队提出了一条开发"人工嗅觉系统"的路线图，该系统利用金属有机框架(MOFs)像人类鼻子一样检测气味并使用人工智能(AI)进行分析。研究团队系统地组织并回顾了电子鼻技术的关键研究趋势，从MOF材料设计到传感器实现以及基于AI的气味模式识别。该研究由大邱庆北科学技术院(DGIST)电气工程与计算机科学系的权赫俊(Hyuk-Jun Kwon)领导。这项工作发表在《材料科学进展》期刊上。
人工嗅觉系统，或称"电子鼻(e-nose)"，是一种技术，其中AI学习和分析多个传感器对气味分子响应时产生的信号模式。尽管它在食品安全、环境污染监测、危险气体检测和疾病诊断等领域具有广泛的应用潜力，但传统传感器材料在选择性、响应速度和操作条件方面面临着限制。
研究团队将MOFs作为克服这些限制的关键材料。MOFs是通过结合金属离子和有机化合物形成的多孔材料，它们可以通过微观孔隙有效吸附气味分子。此外，由于其结构和化学特性可以根据特定目的进行定制，因此它们被认为是新一代传感器材料，能够在室温、低功耗工作条件下灵敏地检测各种气味。
借鉴人类鼻子
特别是，该研究通过借鉴人类嗅觉的基本原理来解释电子鼻技术。人类仅用有限数量的嗅觉受体就能区分无数种气味，因为单一气味会同时激活多个受体，产生独特的信号组合。基于"组合编码"原理，研究团队全面展示了具有不同响应特性的MOF传感器阵列，以及基于AI的信号分析策略。
研究团队将基于MOF的电子鼻技术分为三类：MOFs、MOF复合物和MOF衍生物。MOFs作为具有可定制孔隙率和框架结构的基础平台，而MOF复合物和MOF衍生物则有助于提高灵敏度、稳定性和选择性。当与基于机器学习和深度学习的分析技术相结合时，这些材料能够更准确地分类和解释复杂的气味信号。
权赫俊表示："MOFs提供了一个几乎无限的材料库，可以设计成对不同气味表现出不同响应，就像人类的嗅觉受体一样。这篇论文的意义在于它弥合了材料研究与基于AI的气味识别研究之间的差距，同时为开发针对特定应用的智能电子鼻提供了路线图。"
传感器的潜在应用领域
研究团队预计，基于MOF的电子鼻未来将在更广泛的领域找到应用，包括疾病诊断等医疗保健、空气质量与工业安全监测、智能农业，以及自动驾驶汽车和机器人的化学感知技术。
更多信息：
林亨泰(Hyeongtae Lim)等人，《基于金属有机框架的仿生人工嗅觉系统：从材料设计到智能模式识别》，《材料科学进展》(2027)。DOI: 10.1016/j.pmatsci.2026.101770
提供方：大邱庆北科学技术院
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