Как спроектировать надежный датчик для безопасной питьевой воды за 1 доллар

Датчик на основе графена использует искусственный интеллект для обнаружения крошечных уровней вредных бактерий и тяжелых металлов.

По данным Всемирной организации здравоохранения, ежегодно сотни тысяч людей умирают от употребления небезопасной воды. Например, по оценкам, диарея, передаваемая в результате бактериального заражения, ежегодно становится причиной более 500 000 смертей. Токсичные тяжелые металлы в питьевой воде, такие как мышьяк, свинец и ртуть, также представляют огромный риск для здоровья. По мнению ВОЗ, изменение климата только усугубит риски заболеваний, связанных с водой.

Датчики, которые могут точно и быстро обнаруживать такие загрязнители, могут предотвратить многие заболевания и смерти, передающиеся через воду. Теперь инженеры разработали путь к массовому производству высокопроизводительных графеновых датчиков , которые могут обнаруживать тяжелые металлы и бактерии в текущей водопроводной воде. Это достижение, как сообщает Nature Communications , может снизить стоимость таких датчиков всего до 1 доллара США за каждый, что позволит людям проверять свою питьевую воду на наличие токсинов дома.

Датчики должны быть чрезвычайно чувствительными, чтобы улавливать мельчайшие концентрации токсинов, которые могут причинить вред. Например, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США заявляет, что вода в бутылках должна иметь концентрацию свинца не более 5 частей на миллиард.

Датчик основан на полупроводниковом листе оксида графена толщиной в нанометры, который действует как канал между электродами истока и стока в полевом транзисторе; электрод затвора контролирует ток через канал. Листы графена наносятся на кремниевую пластину, затем на листах печатаются золотые электроды, а затем наносится изолирующий слой оксида алюминия нанометровой толщины, чтобы отделить электрод затвора от полупроводникового канала.

Устройство использует матрицу с тремя различными датчиками, по одному на каждый загрязнитель, для измерения концентрации частей на триллион в проточной воде. Алгоритмы машинного обучения помогают различать загрязняющие вещества, говорит Чен. «Его отклик очень быстрый, как и у любого другого полевого транзистора, поэтому вы можете сразу увидеть результаты. Кроме того, это потенциально дешево, поскольку FET — это экономичная и масштабируемая технология, [которая уже используется] в компьютерах, ноутбуках и мобильных телефонах».

«На каждой пластине будут сотни сенсорных чипов», — говорит Чен. «В будущем производстве мы можем ввести этот этап контроля качества, чтобы отсеивать плохие устройства и выбирать устройства хорошего качества».

Сейчас команда пытается коммерциализировать технологию через стартап под названием Nanoaffix Science. «Первый продукт, который мы надеемся представить, — это портативное устройство, которое позволит людям проверять качество питьевой воды прямо из-под крана», — говорит Чен.

Портативное устройство будет иметь сменный одноразовый графеновый датчик. По его словам, хотя сейчас датчик стоит около 10 долларов, при масштабировании он в конечном итоге должен снизиться до 1 доллара. Его команда также изучает способы удаления загрязнений из графена, чтобы сделать датчики многоразовыми. «В принципе, это осуществимо», — говорит Чен. «В будущем вы могли бы представить датчики такого типа на кранах или счетчиках воды для постоянного контроля качества воды».

А если вам еще больше интересна тема ИИ, вы хотите знать больше и не пропускать новинки и обзоры, подпишитесь на канал в тг, мне будет приятно -

#ии #будущее #иибудущее #нейросети #искусственныйинтеллект #вода #чистаявода #фильтрация #здоровье #питьеваявода #датчик #стартап #вред