Artificial Tongue, Teknologi Revolusioner untuk Kenali Rasa

ARTIFICIAL tongue atau lidah buatan dapat merasakan dan mengidentifikasi rasa sepenuhnya dalam lingkungan cair meniru cara kerja indra perasa manusia berhasil diciptakan. Pencapaian ini, yang dijelaskan pada 15 Juli di jurnal PNAS, dapat mengarah pada sistem otomatis untuk keamanan pangan dan deteksi dini penyakit melalui analisis kimia.

Teknologi ini juga dapat diintegrasikan ke dalam peralatan laboratorium untuk analisis kimia sampel cair. Para peneliti juga melihatnya sebagai langkah menuju “komputasi neuromorfik” sistem AI yang meniru proses pembelajaran otak.

Lidah buatan ini terbuat dari membran grafena oksida, lembaran karbon ultra-tipis yang berfungsi sebagai filter molekuler untuk versi ionik dari rasa. Alih-alih memisahkan partikel besar, membran ini memperlambat pergerakan ion, sehingga perangkat dapat mengidentifikasi dan mengingat rasa yang dimasukkan ke dalam perangkat.

Dalam studi baru ini, perangkat tersebut mengidentifikasi empat rasa dasar manis, asam, asin, dan pahit dengan akurasi 72,5 persen hingga 87,5 persen, dan akurasi 96 persen untuk minuman dengan berbagai profil rasa seperti kopi dan Coca-Cola.

Akurasi yang lebih tinggi ini disebabkan oleh susunan elektrik campuran minuman yang kompleks, sehingga memudahkan sistem untuk mengidentifikasinya. Menurut studi ini, ini adalah pertama kalinya para peneliti berhasil menggabungkan penginderaan dan pemrosesan informasi dalam satu sistem basah.

“Penemuan ini memberi kami cetak biru untuk membangun perangkat ionik baru yang terinspirasi oleh bio,” ujar Yong Yan, seorang profesor kimia di Pusat Nasional untuk Nanosains dan Teknologi di Tiongkok dan salah satu penulis studi ini, kepada Live Science.

“Perangkat kami dapat bekerja dalam cairan dan dapat merasakan lingkungannya serta memproses informasi sama seperti sistem saraf kita,” tambahnya.

Informasi Cairan

Sistem lidah buatan sebelumnya memproses semua informasi pada sistem komputer eksternal, tetapi sistem baru ini melakukan semua penginderaan dan sebagian besar pemrosesan data dalam cairan. Pendekatan yang utamanya berbasis cairan ini memungkinkan akurasi yang lebih tinggi karena memungkinkan rasa diproses dalam keadaan ionik alaminya, alih-alih diubah agar sesuai dengan sistem pemrosesan kering.

Karena komponen elektronik tradisional mengalami malfungsi dalam cairan, para peneliti harus memisahkan fungsi penginderaan dan pemrosesan. Terobosan ini mengatasi keterbatasan tersebut dengan menggunakan membran oksida grafena yang dapat mendeteksi dan melakukan sebagian besar pemrosesan informasi yang terendam dalam cairan.

“Kami kekurangan komponen yang dapat melakukan penginderaan, pemrosesan logika, dan komputasi neuromorfik secara andal dalam lingkungan cair,” kata Yan. “Penelitian kami mencoba mengatasi masalah kritis ini secara langsung,” ucapnya.

Lidah buatan ini bekerja dengan melarutkan senyawa kimia dalam cairan yang kemudian terurai menjadi ion. Ion-ion tersebut melewati lapisan lembaran karbon khusus yang menciptakan saluran yang sangat kecil, ribuan kali lebih tipis daripada rambut manusia.

Hal ini memungkinkan ion untuk menciptakan pola unik yang menandakan rasa yang diwakili oleh senyawa kimia awal. Sistem kemudian ‘mempelajari’ pola ini dan menjadi lebih akurat dalam mengidentifikasi rasa seiring penggunaan yang berkelanjutan.

Inovasi kunci terletak pada bagaimana para peneliti memperlambat pergerakan ion melalui saluran tersebut menjadikannya 500 kali lebih lambat dari biasanya. Perlambatan ini memberi sistem waktu untuk “mengingat” setiap rasa yang ditemuinya, dengan memori yang bertahan sekitar 140 detik, alih-alih hanya milidetik, tergantung pada ketebalan membran.

Para peneliti membandingkan hasil mereka dengan penelitian terbaru oleh Andrew Pannone dan rekan-rekannya, yang diterbitkan di jurnal Nature pada Oktober 2024. Penelitian tersebut menggunakan jaringan saraf yang berjalan pada komputer solid-state tradisional untuk menganalisis data dari lidah elektronik berbasis grafena.

Sistem ini memproses informasi dalam apa yang disebut para ilmuwan sebagai reservoir yang memungkinkan sistem mempelajari rasa. Jaringan saraf atau bagian pemrosesan dari sistem mengidentifikasi pola dan meneruskannya untuk pemrosesan akhir.

“Kami mengidentifikasi berbagai rasa menggunakan sistem pembelajaran mesin yang lebih sederhana: sebagian komputasi reservoir dan sebagian jaringan saraf dasar,” jelas Yan. “Yang terpenting, perangkat fisik kami benar-benar melakukan sebagian dari pekerjaan komputasi,” imbuhnya.

Hal ini berbeda dengan sistem yang sepenuhnya bergantung pada komputer eksternal untuk pemrosesan. Sistem ini membangun ingatan secara progresif, mirip dengan cara otak kita belajar membedakan rasa. Dengan setiap paparan, sistem ini semakin baik dalam membedakan rasa yang serupa.

“Sistem ini dapat dengan andal membedakan rasa kompleks seperti kopi, Coca-Cola, dan bahkan campurannya menyamai kinerja jaringan saraf canggih Pannone,” kata Yong.

Aplikasi Medis dan Praktis

Teknologi ini dapat memungkinkan deteksi dini penyakit melalui analisis rasa, membantu mengidentifikasi efek obat, dan membantu orang yang kehilangan indra perasa akibat gangguan neurologis atau stroke.

Lidah buatan juga dapat membantu meningkatkan pengujian keamanan pangan, pengendalian mutu dalam produksi minuman, dan pemantauan lingkungan pasokan air. Hal ini dapat dilakukan dengan membantu mengidentifikasi rasa spesifik dalam sampel.

“Inovasi-inovasi ini meletakkan dasar penting untuk berbagai aplikasi, mulai dari diagnostik medis hingga mesin otonom yang mampu ‘merasakan’ lingkungannya,” kata Yong.

Meskipun hasilnya menjanjikan, Yong mengakui masih terdapat tantangan yang signifikan. “Sistem ini masih terlalu besar untuk aplikasi praktis,” ujarnya. “Sensitivitas deteksi perlu ditingkatkan, dan konsumsi daya lebih tinggi dari yang kami harapkan.”

Namun Yong tetap optimistis tentang jangka waktu perbaikan. Setelah ia mengatasi tantangan peningkatan skala produksi, peningkatan efisiensi daya, dan mengintegrasikan berbagai sensor serta mengembangkan perangkat keras neuromorfik yang kompatibel.

“Kami dapat melihat kemajuan transformatif dalam teknologi perawatan kesehatan, robotika, dan pemantauan lingkungan dalam dekade mendatang,” paparnya. hay