Исследователи из США и Китая создали систему Scentronic для передачи запахов через интернет

Исследователи из Университета штата Огайо (США) и Чжэцзянской лаборатории (Китай) представили Scentronic — IoT-интерфейс, который с помощью ИИ распознаёт запахи в одном месте и воспроизводит их в другом через интернет. Работа вышла 21 октября 2026 года в журнале Science Advances.

Как работает система

Scentronic состоит из двух частей: передатчика и приёмника. Передатчик — электронный нос на базе массива металлооксидных газовых сенсоров. Он анализирует летучие органические соединения в воздухе, а алгоритм машинного обучения определяет, какому запаху они соответствуют.

Передаётся не сам запах и не информация о молекулах, а только метка распознанного аромата. Она уходит через облачный сервер, средняя задержка составляет около 65 мс. Приёмное устройство получает метку и воспроизводит запах локально: внутри находятся резервуары с ароматизированными жидкостями и пьезоэлектрические атомайзеры. По сигналу они выпускают микрокапли.

Будьте в курсе
движения ваших монет

Алерты, котировки в реальном времени и новости рынка — в одном приложении

Наведите камеру телефона, чтобы установить

4,8 на основе 40 К оценок в App Store и Google Play

Что умеет прототип

На данный момент система обучена различать пять категорий запахов:

• кофе;
• пиво;
• красное вино;
• апельсин;
• торт.

Точность классификации электронным носом превысила 96%. С воспроизведением результаты скромнее. В тестах участвовали 14–16 добровольцев: одиночные ароматы они правильно узнавали примерно в 73% случаев, а пары запахов — примерно в 71%.

Форм-факторы приёмника

Разработчики показали несколько вариантов устройства. Браслет оснащён двумя каналами, ожерелье — пятью, которые расположены как бусины на нити. Есть также ручное устройство и кольцо. Отдельно упоминается прототип чашки, которая сочетает запахи со вкусами.

Зачем это нужно

Ведущий автор исследования, докторант Университета штата Огайо Чуньюй Ян (Chunyu Yang), в интервью Reuters 23 октября рассказал, что цель проекта — добавить обоняние к визуальным и аудиальным данным при удалённом обмене. По его словам, это сделает взаимодействие более насыщенным и усилит эффект присутствия.

Среди возможных областей применения — медицина, где систему можно использовать для оценки нарушений обоняния, виртуальная и дополненная реальность, удалённый обмен ароматами еды и онлайн-шопинг.

Пока Scentronic остаётся исследовательским прототипом. Он ограничен пятью обученными категориями, а для расширения набора запахов потребуется заново обучать сенсоры и добавлять в приёмник соответствующие жидкости.

Авторы подтвердили работоспособность всей цепочки: электронный нос распознаёт запах с точностью свыше 96%, данные доходят до приёмника с задержкой около 65 мс, а добровольцы узнают воспроизведённые ароматы примерно в 71–73% случаев.

Дальнейшее развитие проекта связано с расширением набора запахов и переходом от лабораторных тестов к прикладным сценариям в медицине, VR и онлайн-торговле.

Мнение ИИ

С точки зрения машинного анализа данных, Scentronic обходит главную проблему обоняния: у запаха нет универсальной системы координат, как RGB у цвета. Команда Osmo в 2023 году заявила, что её нейросеть описывает запах молекулы точнее медианного участника обученной панели, и назвала свою карту запахов обонятельным аналогом RGB. Scentronic выбирает путь проще: система передаёт не запах, а его название.

Техническое слабое звено такой цепочки — металлооксидные сенсоры. Их показания чувствительны к влажности и посторонним примесям, а реальная кухня или улица далеки от лабораторного воздуха. Метка «кофе» одинаково описывает эспрессо и растворимый порошок, а нос получателя сравнит воспроизведённое с памятью о настоящем. Что важнее для обонятельного интернета: точность датчика или богатство словаря меток?

Источник