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瑞士联邦理工学院开发的新型传感器系统无需红外光谱仪即可高精度检测和分析分子，并借助人工智能（AI），为基于成像的大规模材料开辟了道路分析

根据 Memes Consulting 的说法，红外光谱是检测和分析有机化合物的基准方法。 然而，它需要复杂的操作程序和大型、昂贵的仪器，因此设备的小型化具有挑战性，阻碍了红外光谱的一些工业和医学应用，以及室外领域的数据采集，如污染物浓度的测量。 此外，其相对较低的灵敏度需要较大的样本量，这从根本上限制了其广泛应用。

为此，来自 EPFL（瑞士联邦理工学院）工程学院（瑞士洛桑）和澳大利亚国立大学（ANU，Australian National University）的科学家开发了一种紧凑、高灵敏度的纳米光子传感器系统，无需使用传统的光谱学 该技术然后识别分子的特征吸收。 他们将该系统用于检测聚合物、杀虫剂和有机化合物。 更重要的是，该技术还兼容CMOS技术。

将分子的特征吸收转化为“条形码”

有机分子中的化学键有其特定的方向和振动方式，影响分子对光的吸收光纤光谱仪报价，使每个分子都有其独特的“指纹吸收”。 红外光谱通过检测样品是否吸收分子指纹的特征频率来检测样品中是否存在给定分子。 然而，此类分析需要笨重且昂贵的实验室仪器。

由 EPFL 科学家开发的系统包括一个工程表面，上面覆盖着数百个称为元像素（超像素）的微型传感器系统，它可以为表面接触的每个分子生成不同的“条形码”。 可以使用人工智能神经网络等高级模式识别和分类技术对这些条形码进行大规模分析和分类。 研究成果发表在今年6月出版的《科学》杂志上。

洛桑联邦理工学院开发的突破性传感器系统不仅灵敏度高，而且微型化； 它使用纳米结构捕获纳米级的光，从而对系统表面的样品具有极高的灵敏度。 “我们想要探测的分子是纳米级的，因此弥合这一尺寸差距是必不可少的一步，”EPFL 生物纳米光子系统实验室负责人、该研究的合著者 Hatice Altug 说。

系统表面的纳米结构被分成数百个超像素组，每个超像素以不同的频率共振。 当分子与系统表面接触时，分子对光的特征吸收会改变它接触的所有超像素的振动。

“这些超像素的排列方式非常重要，可以将不同的振动频率映射到系统表面的不同区域光纤光谱仪报价，”该研究的合著者 Andreas Tittl 说。 这会产生像素化的光吸收图，可以将其转化为分子条形码。 整个过程不需要使用频谱分析仪。

这个新系统的潜在应用是广泛的。 “例如，它可用于创建便携式医疗测试设备，为血液样本中的每个生物标记创建条形码，”研究合著者 Dragomir Neshev 说。

该技术还可以与人工智能相结合，为从蛋白质和 DNA 到农药和聚合物等各种化合物创建和处理分子条形码库，为研究人员提供一种新工具，可以快速准确地从复杂样品中提取信息。 发现了痕量化合物。

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