Текст уведомления здесь

Мой спектрограф шарит в кофе

В МГУ создали прибор, который может определять вкус кофе или вина

Студенты МГУ создали электронный сомелье — прибор, который по спектральным данным может определить вкус кофе или вина. Корреспондент «Чердака» побывала в лаборатории нанооптики и метаматериалов МГУ, где поговорила с его создателями, которые продолжают дорабатывать свое изобретение.
Добавить в закладки
Комментарии

Казалось бы, где приготовление кофе, а где нанооптика. Все просто: в апреле Игорь Балашов вместе с другими сотрудниками лаборатории — Ильей Новиковым, Юрием Поймановым — и программистами с факультета ВМК МГУ Русланом Габдуллиным и Евгением Бобровым заняли первое место в российском этапе конкурса Microsoft Imagine Cup с установкой, которая на основе спектральных данных кофе или вина делает вывод о вкусе напитка.

На увесистом металлическом столе в лаборатории стоит прототип, принесший им победу: спектрометр, галогенная лампа, кювета для жидкости и коллиматор. В прозрачную кювету наливают кофе или вино, загорается лампа, луч света проходит через емкость с напитком, частично им поглощается, частично рассеивается, а после этого собирается с помощью коллиматора и передается в спектрометр. Полученные данные обрабатываются на компьютере при помощи методов машинного обучения.

Фото: Алиса Веселкова / Chrdk.

Фото: Алиса Веселкова / Chrdk.

— Мы пытаемся найти взаимосвязь между спектрами и вкусовыми параметрами, чтобы на основе спектральных данных делать вывод о вкусе напитка, — поясняет Балашов. За его спиной Новиков вставляет капсулу в кофеварку. Та шипит, булькает, и по лаборатории разносится запах свежесваренного кофе. Шестью секундами позже на экране компьютера появляются данные — две кривые красного цвета. Время анализа определяется временем экспозиции — около 0,5 секунды на одну спектрограмму. Для большей точности ребята записывают 10 спектрограмм или снимают 10 фреймов, поэтому среднее время записи одного образца составляет пять секунд, плюс еще одна секунда уходит на обработку данных.

— Сейчас спектрометр слишком подробный. Мы можем взять диоды, которые будут существенно меньше, у которых есть определенная ширина покрытия, тоже в нанометрах, и тогда покроем весь этот диапазон чуть менее подробно. Это «а» — снизит стоимость и «бэ» — позволит сделать прототип компактным, — говорит Новиков.

Фото: Алиса Веселкова / Chrdk.

Фото: Алиса Веселкова / Chrdk.

— С помощью этого спектрометра мы снимаем 1024 параметра. С помощью метода главных компонент — это классический метод машинного обучения и матстатистики для сжатия данных — мы их сжимаем до двадцати. И этого достаточно, с лихвой. Было бы здорово уплотнить до пяти, — дополняет коллегу программист Руслан.

Игорь же уверен, что после доработки — ребята собираются сделать прототип размером чуть больше фломастера, чтобы опускать его в чашечку с кофе, — аппарат будет снимать меньше данных, а значит, работать быстрее. И на результаты будет меньше влиять окружающая среда, например освещение.

Тем временем на экране появляются две красные линии.

— Ух ты! Ничего себе! — восклицает Новиков. Я думаю: неужели он узнал по этим линиям, что сваренный кофе получился в меру крепким и слегка кислым? Но физик тут же сообщает, что эти данные лишь позволяют увидеть, что один сорт кофе отличается от другого. Как это выражено во вкусе, можно будет понять только благодаря методам машинного обучения.

Фото: Алиса Веселкова / Chrdk.

Фото: Алиса Веселкова / Chrdk.

— Сначала мы набираем базу данных, готовя одним и тем же образом разные сорта кофе. Потом снимаем показания: коэффициент преломления, кислотность. Сейчас мы нашли корреляцию между двумя характеристиками — коэффициентом преломления и кислотностью, — рассказывает Балашов. — Но в дальнейшем мы планируем анализировать и содержание кофеина, горчинку. Например, горчинку будем оценивать с помощью спектрофотометрии. Это более точный спектральный метод, который позволяет найти пики, которые относятся к аминокислотам, кофеину, и распознавать процентное содержание с помощью резонансных методов — флуоресценции или еще как-то. Отсюда мы будем вычленять содержание кофеина, эту самую горчинку.

По словам ученых, точность распознавания сортов кофе или марок вина с помощью их прибора составляет 90—100%.

— Когда мы говорим о таких параметрах, как TDS (это доля растворенных твердых веществ в сваренном напитке — прим. «Чердака») и кислотность, то мы работаем с непрерывными данными и пытаемся по результатам анализа спектральных данных восстановить непрерывную шкалу. В этом случае успешность нашего подхода характеризует параметр квадратичное отклонение, изменяющийся от нуля — полный провал — до единицы в случае абсолютно точного попадания в численное значение, измеренного непосредственно с помощью рефрактометра или pH-метра. Так вот, в экспериментах нам удавалось добиться определения кислотности и TDS с квадратичным отклонением вплоть до 0,85, — продолжает Балашов.

Исследователи уже собрали данные о 28 видах кофе, приготовленных одним и тем же способом. Один и тот же кофе, который отличается помолом или способом приготовления — например, сваренный в турке или заваренный кемекс, даст разные результаты.

Фото: Алиса Веселкова / Chrdk.

Фото: Алиса Веселкова / Chrdk.

Я спрашиваю, почему именно кофе и вино?

— Потому что это напитки с большим спектром вкусов, — отвечает Балашов.

— А чай разве нет? — удивляюсь я.

— Да. Но мы не очень по чаю. Мы любим кофе, — смеется Игорь.

— А вино… ну, знаете, как-то само пришло, — широко улыбается Новиков.

— У вас, наверное, в лаборатории часто пахнет или кофе, или вином? — интересуюсь я.

— Нас за это постоянно ругают. Когда у нас пахнет вином, говорят, что запах, как в кабаке. Иногда так и есть. Но ничего, сейчас уже относятся с пониманием. А раньше скептически относились, говорили, что это как-то ненаучно, — добавляет Илья.

— Я сам скептически относился, — перебивает его Балашов. — Мы исследуем саму форму спектральной линии. И именно это является необычным для физиков. Я не верил, что это будет работать. И первые месяца два-три на пятничных экспериментах я пытался сделать так, чтобы в результате анализа нам не удалось что-то распознать. Но раз за разом я убеждался, что это работает.

Вино ребята исследовали только красное. Пятнадцать сортов, от сладкого до сухого.

— А есть разница между вином в бутылке у пробки и вином на донышке? — спрашиваю я.

— Да, отличия видны. Когда мы мерили спектр вина с верха бутылки или, наоборот, забирали его снизу, мы видели, как линия немного проседала, — отвечает Новиков.

С вином ученые тоже поставили множество экспериментов. Сравнивали новое и старое (бутылка простояла открытой месяца два) вино одного и того же сорта. И выяснили, что по спектрам они отличаются друг от друга. Или анализировали сорта вина через стенку бутылки. Но стекло ведь будет влиять на данные измерений, предполагаю я.

— Не-а, — качает головой Игорь. — Мы тоже так думали. Оно выступает как фильтр при снятии спектра, но, тем не менее, нам удается различать сорта.

Для этого экспериментаторы взяли пять сортов вин, налили их в разные бутылки (всего девять), в том числе и из зеленого стекла, и перебрали все возможные комбинации, пытаясь определить, в какой бутылке какое вино. Точность распознавания составила порядка 90—95%.

— Распознавание вина через бутылку может быть использовано на таможне для проверки контрафакта без необходимости вскрытия партии и проведения химических анализов. Сейчас приходится держать химическую лабораторию, которая анализирует выборочные бутылки из партии. Это существенно упростит и удешевит поиск контрафактов. Или производитель хочет достичь эталонного вкуса: на производственной линии идут бутылки — мы снимаем с них спектры. Если они будут отличаться от эталонного, это сразу будет видно, — спускается Балашов с небес исследовательских задач на землю рыночных отношений.

Стоимость прибора, по подсчетам ребят, не будет превышать 300 долларов. При этом, говорит Балашов, в хороших кафе сегодня бариста используют рефрактометр стоимостью около 700 долларов, который измеряет только один параметр кофе — TDS — процент растворенных твердых веществ в напитке, характеризующий уровень экстракции кофе. А разработка ученых может измерять 2−4 параметра.

Когда методика распознавания будет отработана на одной жидкости, собрав необходимую базу данных, можно будет использовать прибор для исследования и других жидкостей.

Фото: Алиса Веселкова / Chrdk.

Фото: Алиса Веселкова / Chrdk.

Игорь и Илья задумались об использовании методов машинного обучения для анализа вкусовых данных около года назад. Тогда эту идею им подсказал руководитель их проекта по хемометрике Андрей Грунин. И несколько месяцев ребята в лаборатории, как в свое время нобелевский лауреат Андрей Гейм, проводили пятничные эксперименты. Первоначально опыты проводили с помощью алгоритмов, разработанных выпускником физфака МГУ Дмитрием Пашковым. Убедившись, что метод работает, физики приняли участие в хакатоне, где познакомились со студентами с факультета ВМК Русланом Габдуллиным и Евгением Бобровым. Программисты заново написали программную часть на основе уже собранных спектральных данных. Так и сложилась команда.

— Когда я в первый раз здесь оказался, думал, мне сейчас выдадут халат и перчатки и скажут ничего не трогать, стоять на одном месте. Для меня тут все было удивительно. У математиков максимум, что мы можем пощупать руками, это начинка компьютера, — вспоминает первые впечатления от лаборатории Габдуллин.

К середине апреля ребята собрали прототип и одержали победу во всероссийском финале конкурса Microsoft Imagine Cup.

— К сожалению, в конкурсе могут принимать участие только трое студентов, поэтому в Imagine Cup участвовали только Руслан, Евгений и я. Илья и Юра Пойманов — студент третьего курса, который работает над сбором установки и получением спектров, в заявку на конкурс не попали, — говорит Балашов.

Дальше их ждет международный финал конкурса в Сиэтле (США), где в июле встретятся лучшие команды со всего мира и поборются за приз в 100 тысяч долларов.

Добавить в закладки
Комментарии
Вам понравилась публикация?
Расскажите, что вы думаете, и мы подберем подходящие материалы

Миллиарды в диагностику рака

Что такое ядерная медицина и как устроена инфраструктура вокруг нее

Портфельная компания «Роснано» открыла 11-й центр ядерной медицины в России. Теперь высокоточная диагностика онкологических заболеваний доступна обладателям медицинского полиса не только в столице, но и в десяти российских регионах. Корреспонденты «Чердака» побывали на открытии новых центров в Самаре и Ростове-на-Дону и выяснили, чем радиомедицина может помочь больным раком.
Добавить в закладки
Комментарии

Ежегодно в мире от рака умирает 8−9 миллионов человек. Вероятность наступления этого страшного заболевания напрямую связана с возрастом. В России количество диагностированных онкозаболеваний у женщин начинает экспоненциально расти с 25 лет. Риск практически удваивается каждые четыре года, достигая максимума между 60 и 70 годами. Вероятность появления рака у мужчин нарастает с 35 лет. До 55 лет она примерно на 30 процентов ниже, чем у женщин, в возрасте 55—59 лет сравнивается, а затем с 60 до 70 превосходит женские показатели.

При этом в России отмечено серьезное увеличение заболеваемости онкологией. Так, только в Ростовской области врачи диагностируют более 14 тысяч случаев рака в год, а в регионах с более тяжелой экологической ситуацией и наличием вредных производств цифры могут быть в разы выше. Однако такой диагноз вовсе не приговор: своевременная и точная диагностика может как помочь с выбором метода лечения, так и отследить его эффективность. Во многих случаях пациентам удается добиться ремиссии, а иногда и полного излечения.

Проблемой, особенно в регионах России, остается доступ к эффективной и квалифицированной диагностике онкологических заболеваний. Наиболее точным методом сейчас является позитронно-эмиссионная томография, сопряженная с компьютерной томографией (ПЭТ/КТ): ни ультразвуковые исследования (УЗИ), ни обычная КТ или МРТ не могут с достаточной точностью локализовать опухоль. При этом в ПЭТ/КТ-диагностике используются крайне дорогие в производстве радиофармпрепараты, срок хранения которых не превышает 6—12 часов. Из-за этого долгое время данный вид медицинских услуг был доступен исключительно в Санкт-Петербурге, Москве и Европе. При этом потребность в нем оставалась огромной во всех регионах страны.

За семь лет национальная сеть центров ядерной медицины «ПЭТ-Технолоджи» создала при поддержке УК «РОСНАНО» и лично Анатолия Чубайса уже 11 диагностических центров в Москве, Курске, Белгороде, Екатеринбурге, Уфе, Липецке, Орле, Тамбове, Тольятти, Самаре и Ростове-на-Дону. Компанией построены также два производственных центра в Уфе и Ельце. Они оборудованы циклотронными комплексами, лабораториями синтеза радиофармпрепаратов, оборудованием для их упаковки и доставки в регионы авиа- и автотранспортом. Общая сумма инвестиций в проект уже превысила 4,4 миллиарда рублей. Как результат, спрос на ПЭТ/КТ-диагностику теперь будет во многом удовлетворен, причем для большинства пациентов по полисам ОМС. [ ... ]

Читать полностью

Передача данных с помощью света

Зачем переходить от электроники к оптике и как это сделать

Мы храним и передаем каждый день огромное количество информации. Как это делать быстрее и эффективнее? Перейти от классических электронных устройств к оптическим, т. е. передавать и хранить данные с помощью света. Решением этой задачи занимаются в лаборатории гибридной нанофотоники и оптоэлектроники. Аспирант физико-технического факультета Университета ИТМО Георгий Зограф рассказывает о том, как научиться передавать свет и создать оптическую коммуникацию, чем занимается нанофотоника, что такое адресная доставка лекарственных средств и при чем здесь свет.
Добавить в закладки
Комментарии

Георгий ЗОГРАФ, аспирант физико-технического факультета Университета ИТМО:

— Глобальная цель нанофотоники как такого раздела оптики — это переход от классических электронных устройств хранения и передачи информации к оптическим.

Вызвано это двумя причинами: во-первых, в природе ничего быстрее света не распространяется. Соответственно, если мы научимся передавать, хранить и распространять сигналы при помощи света, мы добьемся максимально возможных скоростей и производительности. Вторая причина — это классические электронные приборы. Устройства у нас греются. Вы же знаете — по проводам течет ток. Он заставляет проводники греться. Это вызывает всякие периодические эффекты, от которых сложно потом избавиться. В принципе оптика может решить все эти проблемы, но возникают сложности: если, скажем, в качестве сигнала в классических компьютерах и телефонах у нас выступает ток — соответственно, носителем, переносчиком тока являются заряженные частицы (в частности, электроны), то в данном случае нам для перехода на оптическую коммуникацию и способы хранения данных нужно научиться передавать особым образом свет. [ ... ]

Читать полностью

Как создают стекло для телескопов

Репортаж с завода оптического стекла

В XVII веке Галилей первым направил зрительную трубу в небо и превратил ее в телескоп. Сейчас мы получаем сигналы из далеких галактик, открываем новые звезды и изучаем темную материю. «Чердак» побывал на Лыткаринском заводе оптического стекла холдинга «Швабе» и выяснил, как создают оптическое стекло для телескопов и не только. На заводе производят стекло для лазерных комплексов, аэрокосмического мониторинга, медицинской техники и научных приборов. Чем отличается оптическое стекло от обычного, из чего состоит, как отливается и что происходит на следующей стадии обработки, смотрите в репортаже.
Добавить в закладки
Комментарии

Михаил Гулюгин, начальник бюро варки оптического стекла:

— Оптическое стекло занимает определенную нишу в производстве всех стекол вообще, и очень важную, потому что без производства оптического стекла, без изделий, в которых оно применяется, у нас не обходится практически ни одно производство. В частности, вся телевизионная аппаратура, фотоаппаратура, компьютерная техника — везде используются элементы с применением оптического стекла.

В отличие от обычного стекла, которое широко применяется у нас в строительстве, в быту, оптическое стекло обладает рядом специфических требований для своих свойств. Оно имеет высокое пропускание, высокие требования по качеству стекла, то есть отсутствие каких-либо посторонних включений, которые могут повлиять на изображения, получаемые нами из изделий оптического стекла. Сам процесс производства всех стекол вообще (и оптического стекла в том числе) начинается не в данном цехе, а далеко отсюда. Он начинается еще на месторождениях, где добываются исходные материалы, из которых мы потом получаем стекло. В производстве оптического стекла используется наиболее чистый компонент, минерал, который содержит оксид кремния. Это жильный кварц. В дальнейшем он проходит переработку, и мы получаем либо кварцевую крупку, либо кварцевую муку. Мы можем получать уже готовый такой материал (в виде кварцевой крупки или кварцевой муки). Кроме кварцсодержащего сырья используются другие материалы. Например, это может быть сода (карбонат натрия). Это могут быть углекислые соли, такие как карбонат кальция, мел. Может быть карбонат магния и другие компоненты. Также материалы, содержащие оксид алюминия (Al2О3), глинозем и так далее. Но в производстве оптического стекла используются, как правило, особо чистые материалы — высокой чистоты. Исходная смесь этих сырьевых материалов называется «шихта». Вот из этой шихты впоследствии мы получаем стекло. [ ... ]

Читать полностью