石墨烯技术推动化学传感新纪元！

【研究背景】

离子敏场效应晶体管（ISFET）是一种重要的化学传感器，因其在环境监测、医疗诊断和工业过程控制等领域的广泛应用而受到关注。与传统的化学传感器相比，ISFET具有高灵敏度、可扩展性强和响应迅速等优点，能够有效地将化学溶液成分的变化转化为电信号。然而，ISFET在实际应用中面临着多个挑战，例如循环到循环、传感器到传感器及芯片到芯片的变异，这些非理想因素会影响其可靠性，因此限制了ISFET在商业化应用中的推广。

近日，宾夕法尼亚州立大学帕克分校的Saptarshi Das教授团队设计并制备了一种基于非功能化石墨烯的ISFET阵列，利用机器学习算法处理传感器生成的大规模数据集，显著提高了传感器的性能和可靠性。他们的研究采用了人工神经网络（ANN）模型，成功识别了食品欺诈、食品变质及食品安全问题，并能够实现对食品的身份认证和掺假量化。这种创新的传感方法不仅减轻了传感器性能的变异性，还扩展了ISFET的应用范围，使其能够在多个领域中无须校准或重新训练模型。

通过此次研究，团队展示了将紧凑、高效且可重复使用的石墨烯基ISFET技术与强大的机器学习算法相结合的潜力，认为这一融合可以为化学传感应用提供快速、数据驱动的解决方案，推动食品供应链及其他领域的发展。该研究的成果为ISFET技术在实际应用中的进一步推广提供了新的理论基础和技术路径。

【表征解读】

本文通过使用Keysight B1500A参数分析仪对ISFET测量进行电气表征，发现了不同果汁和酒类样品在化学组成上的显著差异，从而揭示了基于ISFET传感器的分类能力。这一发现为作者深入理解这些饮品的物理化学特性提供了新的视角。在针对果汁和酒类样品的ISFET测量数据，结合k-NN和ANN等分类算法，作者利用了z-变换方法对数据进行了预处理，确保训练集和测试集的独立性，从而得到了较高的分类准确率，进一步挖掘了不同饮品在多种特征变量下的表现。

在此基础上，采用卷积神经网络（CNN）和全连接神经网络（ANN）对ISFET转移曲线进行特征提取与分类，结果显示，所提出的ANN模型在识别果汁的种类及其陈年状态方面表现优异。通过对多个数据集的训练与测试，作者发现，经过适当的超参数调优和模型架构设计，ANN模型能够有效地捕捉到复杂的非线性关系，尤其是在针对多头分类任务时，能够同时准确识别果汁种类和陈年年龄。这一结果显示了ANN在食品品质监测中的巨大潜力。

总之，经过ISFET测量及其电气表征的深入分析，作者不仅揭示了饮品的化学特性与分类能力，还开发了一种新型的深度学习模型，推动了基于传感器的智能分析技术的发展。通过这些研究成果，作者为饮品质量控制提供了新的技术路径，并展现了ISFET传感器在食品科学与技术领域中的广泛应用前景。

【图文速递】

图1. 石墨烯基ISFETs的pH敏感性，非理想因素，缓解。

图2: 利用人工神经网络理解pH敏感性。

图3: 掺假牛奶的分类到量化。

图4: 机器学习辅助的石墨烯基ISFETs进行食品鉴别 。

图5: 机器学习辅助的石墨烯基ISFETs监测食物新鲜度。

【结论展望】

本文的研究为离子敏场效应晶体管（ISFET）的应用提供了新的视角，尤其是在化学传感领域。通过将机器学习与基于石墨烯的ISFET技术相结合，研究不仅解决了传统传感器在响应一致性和灵敏度上的挑战，还拓展了其在食品安全和环境监测等领域的应用潜力。这种方法有效利用了数据驱动的分析手段，使得传感器能够实时识别和分类化学变化，从而实现快速、精准的监测。

此外，研究表明，机器学习能够挖掘出传统性能指标无法捕捉的特征，提升了对复杂数据的解析能力，推动了传感器设计的智能化和自动化。这一成果强调了跨学科整合的重要性，展现了材料科学、化学传感和计算机科学的协同作用。未来，随着技术的进一步发展，基于石墨烯的ISFET和机器学习的结合有望在食品质量检测、环境保护和健康监测等多个领域发挥关键作用，为社会带来更安全和可持续的解决方案。这一研究不仅为ISFET的商业化应用铺平了道路，也为其他领域的传感器技术创新提供了启示。

文献信息：Pannone, A., Raj, A., Ravichandran, H. et al. Robust chemical analysis with graphene chemosensors and machine learning. Nature (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-08003-w