USA ja Euroopa ehitavad võidu tehisnina

Sensori tööpõhimõtet pressiteates ei täpsustata, ent on teada, et fotoakustilist meetodit rakendatakse näiteks rinnavähi tuvastamisel ja see põhineb erinevate kudede erineval võimel valgust neelata. Lühikesed laseriimpulsid põhjustavad suurema neeldumisega piirkondades mehaanilise häirituse ja see kandub rõhulainena edasi ning võimaldab määrata neeldumispiirkonna kuju.

Sarnaselt põhjustavad valgusimpulsid erinevaid rõhulaineid ka teistes erinevalt valgust neelavates keskkondades. VTT pressiteates märgitakse, et sensor kasutab Soome firmas Gasera hiljuti väljatöötatud MEMS seadet, mille liikuv osa reageerib rõhumuutustele 100 korda suurema nihkega kui harilik mikrofonides kasutatavaga sarnane membraan võimaldaks.

Niisugust liikumist mõõdetakse interferomeetri abil. Euroopas arendatava sensori puhul seatakse eesmärgiks saavutada vähemalt kaks korda suurem tundlikkus võrreldes teiste sama suurte seadmetega, kusjuures tema pikim mõõde ei või ületada 2 sentimeetrit.

USA lähenemine on inspireeritud elusloodusest, täpsemalt loomade võimest lõhnu eristada. Töö põhirõhk on sensoritelt saadava teabe analüüsimisel. Sensorina kasutatakse kaheksat erinevat umbes 100-mikromeetrilise küljepikkusega metalloksiid-pooljuhtplaadikest. Igast tüübist on alusel kaks eksemplari ja igaühte kuueteistkümnest plaadikesest saab eraldi soojendada temperatuurini 500°C. Erinevatel temperatuuridel mõõtmisi teostades saavutatakse nii efektiivseks sensorite arvuks 5600. Väikestest mõõtmetest tulenevalt on plaadikestel suur pindala ja ruumala suhe; seetõttu hakkavad plaadikeste pinnale sattuvad molekulid nende elektrilisi omadusi märgatavalt mõjutama.

Nendelt saadavat kollektiivset infot kasutatakse vastava arvutiprogrammi treenimiseks sarnasel põhimõttel inimese võimega järk-järgult õppida lõhnu ära tundma.

Kui inimene tunneb näiteks jäätise lõhna, siis eristab ta esmalt, kas tegemist on mõne puuviljaga maitsestatud või hoopis šokolaadijäätisega. Tundnud ära, et tegemist on puuviljajäätisega, teeb aju kindlaks, missugune puuvili see täpselt on.

Analoogselt tuvastab programm kõigepealt aineklassi - näiteks teeb kindlaks, et tegemist on süsivesinikuga - ning seejärel tuvastab juba konkreetse aine, näiteks butaani. Sel moel koolitatud programm lubab tuvastada ka niisuguste ainete klassikuuluvust, mida õpetamisel ei kasutatud.