home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #20 / NN_1992_20.iso / spool / comp / ai / 3423 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-09-11  |  9.6 KB

  1. Path: sparky!uunet!mcsun!uknet!edcastle!edcogsci!holger
  2. From: holger@cogsci.ed.ac.uk (Holger Hank)
  3. Newsgroups: comp.ai
  4. Subject: Artificial Noses (Summary)
  5. Keywords: noses, AI, neural nets, smell
  6. Message-ID: <10699@scott.ed.ac.uk>
  7. Date: 11 Sep 92 10:48:07 GMT
  8. Organization: Centre for Cognitive Science, Edinburgh, UK
  9. Lines: 283
  10.  
  11. Sorry, it took me ages to come up with a summary of the replies to my question"
  12. "What about ARTIFICIAL NOSES?"
  13.  
  14. It's very rough and ready, apologies.
  15.  
  16. Plenty of suggestions as to where they are and could be used. Quite a bit on actual systems, research, papers.
  17.  
  18. I'll sum up replies of the first type, and append the most interesting
  19. stuff about who does what where in the field.
  20.  
  21. More info on artificial noses appreciated. Please email me.
  22.  
  23.  
  24.  
  25.  
  26. * Airpost security is intersted in Artificial Noses to sniff out drugs,
  27. bombs etc.
  28.  
  29. * Wine smelling\testing  systems have been build.
  30.  
  31. * Smoke alarm systems.
  32.  
  33. * Crime forensics, smell the criminal ?!?
  34.  
  35. * In France, they are looking for artif noses to replace expert sniffers
  36. in the perfumery industry.
  37.  
  38. * Artificial noses could be used in food processing, test whether foods
  39. have gone off (Suggest this as a standard for fridges...).
  40.  
  41.  
  42.  
  43. *****
  44.  
  45. PROJECTS, etc. (original messages)
  46.  
  47. To: holger@edinburgh.cogsci
  48. Subject: neural nose !!!
  49. Sender: tony@jp.co.hitachi.crl
  50. Status: RO
  51.  
  52. Dear Holger,
  53.  
  54.    I read with interest your posting on the notice board. In March of
  55. this year, Nick Ryman-Tubb of Neural Technologies, Petersfield, Hampshire
  56. wrote a paper in th"Electronic Engineering" titled "Designing an electronic
  57. wine-taster using neural networks. In this article he developed neural
  58. network hardware which could see, taste and "smell" the wine and could
  59. distingush between white sweet, white dry, red sweet and red dry. Noi[t
  60. an outstanding accomplishment I know. However, he presented all the
  61. circuits we used for the sensors and the network he used. a 3-4-4, not
  62. very large. The electronic dept at Kings Buildings should have the
  63. magazine "Electronic Engineering" and the neural group headed by
  64. Alan Murray should be able to explain the circuits if you are not familiar
  65. with circuits. Hope this is of some help.
  66.  
  67.   Tony Smith
  68.   Hitachi Central Research Labs
  69.   Tokyo, Japan.
  70.  
  71.   ps. I did my PhD in neural nets with Alan Murray in '85. 
  72.  
  73. Subject: Re: Artificial Noses
  74. Date: Mon, 3 Aug 1992 12:16:02 +0200
  75. From: Josef Goeppert <goeppert@de.uni-tuebingen.informatik.peanuts>
  76. Original-Sender: goeppert@de.uni-tuebingen.informatik.peanuts
  77. Status: RO
  78.  
  79.  
  80. Hello Holger,
  81.  
  82.     I am working with a new sensory system, which seems
  83. to be simular to natural smell and taste. The aim is not
  84. to study natural sense, but to devellop cheep sensor 
  85. system for online test of waste water and gas. Different 
  86. gases interact with polimerical membran and change 
  87. thickness and optical properties. By help of optical 
  88. interference technics, these parameters are meshured. 
  89. Recognition of gases and concentration is made by a
  90. self organizing map.
  91.  
  92.     There are quite a lot of parallels with matural 
  93. taste: 1) single sensors are sensible for several gases 
  94. in its specific way. 2) Relation between gas and 
  95. sprectra is extremely non linear 3) evaluation with 
  96. topologie preseving map is desired.
  97.  
  98.     This project is my final work of cognitive science
  99. studies, and I am interessted to contact someone, working 
  100. in this domain to study relation of my system with 
  101. natural smell and taste. 
  102.  
  103.     Curious to your answer, best regards,
  104.  
  105.  
  106.         Josef Goeppert
  107.                 Wilhelm-Schickard-Institut
  108.                 7400 University of Tuebingen
  109.                 Germany
  110.                 tel: (49) 7071 / 295940
  111.                 goeppert@peanuts.informatik.uni-tuebingen.de
  112.  
  113.  
  114. Subject: Re: Artificial Noses
  115. Status: RO
  116.  
  117. holger@cogsci.ed.ac.uk (Holger Hank):
  118. > Just out of curiosity:
  119. > are there any systems around which can *smell* , rather than "see" or "hear"?
  120. > Any info about such systems, research, etc  appreciated. also: What
  121. > would be the use of sniffing computers/robots?
  122.  
  123. At least one water supply company uses an exotic species of fish which
  124. emits electrical impulses (I forget why) in some way proportional to
  125. the concentrations of pollutants and impurities in water.  They are
  126. effectively used as peripherals to a computer system, and are much
  127. more sensitive that fabricated sensors.  Maybe they can be educated
  128. to discriminate between pollutants?  They work in shifts, spending
  129. some of their day in individual cages within the main water flow.
  130. Don't quote me please - this is just a garbled recollection of
  131. something I saw on television a while ago.
  132. Subject: Artificial Noses
  133. Status: RO
  134.  
  135. I know of a group from Naval Lab (NOSC) in San Diego working on 
  136. Garner and Lynch's (sp) Olfactory model. They have implemented
  137. this in VLSI. Need further info.....
  138.  
  139.  
  140. raj patil
  141.  
  142. Organization: University of California at Berkeley
  143. Cc: 
  144. Sender: braver@EDU.Berkeley.magnolia
  145. Status: RO
  146.  
  147. In article <10287@scott.ed.ac.uk> you write:
  148. >Just out of curiosity:
  149. >
  150. >are there any systems around which can *smell* , rather than "see" or "hear"?
  151. >
  152. >Any info about such systems, research, etc  appreciated. also: What
  153. >would be the use of sniffing computers/robots?
  154. >
  155. >please email me, I'll post a summary.
  156.  
  157. What a coincidence:  I just heard on the radio that Sony has created an
  158. artificial smelling system that, according to the radio story, scored
  159. 10 out of 10 on discriminating between different perfumes.
  160.  
  161. -Michael Braverman
  162. braver@cs.berkeley.edu
  163.  
  164. Subject: Re: Artificial Noses
  165. Newsgroups: comp.ai,comp.ai.neural-nets
  166. In-Reply-To: <10287@scott.ed.ac.uk>
  167. Organization: Engineering Design Research Centre
  168. Cc: 
  169. Status: RO
  170.  
  171. Check out the work of George Dodd at ? the University of Warwick.
  172. He has been working in this field for many years and did, at one time, have an
  173. artificial nose comprised of a small number ?3 of semiconductor gas sensor devices.
  174. He used the analogue levels from these to associate a characteristic signature
  175. with a small number of volatiles.
  176. ----
  177. cheers 
  178. Iain Donaldson
  179. Sender: meny@edu.purdue.ecn
  180. Status: RO
  181.  
  182.  
  183. We are building an agricultural harvesting robot which uses smell
  184. as part ofi ts sensory array.
  185. This project is being done at the Agricultural Engineering dept.,
  186. Purdue University, West Lafayette, Indiana, USA in cooperation with
  187. the Institute of Agricultural Engineering, Volcani Center, Israel
  188.  
  189. The objective is to build a robot which can travel down the field, and
  190. selectively harvest only the ripe fruit, which in our case is melons.
  191. The robot is called 
  192. VIP ROMPER: Volcani Institute-Purdue, Robotic Melon Picker
  193.  
  194. One of the main problems in selective harvesting is the determination
  195. of the ripeness stage of the fruit. We have built an artificial nose
  196. which is mounted on the end effector, and can determine fruit ripeness
  197. by the amount of aromatic volatiles emitted by the fruit
  198. (nose-in-hand as opposed to eye-in-hand).
  199.  
  200. The prototype executive controler and vision sensors are currently
  201. being evaluated in field studies, and the nose will be incorporated
  202. later this year.
  203.  
  204. I believe this is the first smelling robot in existence, except for
  205. one experimentally used in the car industry for detecting leaks in
  206. car bodies - filling them with some  detectable gas first.
  207.  
  208. Our robot is taught to recognize different varieties of melons since
  209. the aromatic composition differs for the different varieties.
  210.  
  211.   Meny Benady
  212.   Agricultural Engineering Dept.
  213.   Purdue University
  214.   West Lafayette, Indiana 47907
  215.   USA
  216.  
  217. p.s. If you indeed distribute a summary, I would appreciate if you
  218. could send me one directly, to: meny@ecn.purdue.edu
  219.  
  220.  
  221. To: holger@edinburgh.cogsci
  222. Subject: Re: Artificial Noses
  223. Newsgroups: comp.ai,comp.ai.neural-nets
  224. References: <10287@scott.ed.ac.uk>
  225. Status: RO
  226.  
  227. In comp.ai you write:
  228.  
  229. >Just out of curiosity:
  230.  
  231. >are there any systems around which can *smell* , rather than "see" or "hear"?
  232.  
  233. >Any info about such systems, research, etc  appreciated. also: What
  234. >would be the use of sniffing computers/robots?
  235.  
  236. >please email me, I'll post a summary.
  237.  
  238. Malcolm Haskard at the U of Adelaide (microelectronics centre) has
  239. built an artificial nose which is Hebbian.
  240.  
  241. Tomasso.
  242.  
  243.  
  244.  
  245. Subject: Re: Artificial Noses
  246. Status: RO
  247.  
  248. I know that a guy at:
  249.  Department of Instrumentation and Analytical Sciences (DIAS)
  250.  University of Manchester Institute of Science and Technology (UMIST)
  251.  Manchester
  252.  England
  253. has built an artificial nose. A friend of mine who studied there told me.
  254. But I have been unable to contact him. I suggest you write to the head of
  255. this group. And if you get any information (on this nose or any other)
  256. please forward this information to me.
  257.  
  258. Sjur J. Vestli
  259.  
  260.  
  261. Subject: Artificial Nose
  262. To: holger@edinburgh.cogsci
  263. Date: Fri, 7 Aug 92 13:56:28 EST
  264. Sender: lindley@au.csiro.dit.syd.ditsydh
  265. Status: RO
  266.  
  267.  
  268. Hello Hank,
  269.  
  270. Here in OZ, members of our knowledge base systems program have
  271. recently been discussing a collaborative project with the CSIRO
  272. Division of Food Technology (DFP) in the application of neural nets,
  273. machine learning, or statistical classifiers in an artificial nose
  274. project. The Sensory Research Centre belonging to DFP has a project
  275. which they call the "artificial nose", in which they are developing
  276. a multisensor system to detect various volatiles and aromatics given
  277. off by different food types. The aim is to develop a system for use
  278. in food processing to detect when food has gone bad, etc.. The sensor
  279. is intended to be faster and cheaper than other methods, such as gas 
  280. chromatography. 
  281.  
  282. regards, Craig Lindley
  283.  
  284.  
  285. --------------------------------------------------------------------
  286. Craig Lindley       ( lindley@syd.dit.csiro.au )
  287. CSIRO Division of Information Technology, Sydney, Australia.
  288. PO Box 1599, Macquarie Centre, North Ryde, NSW, Australia, 2113
  289.  
  290. Aust. p: 02-887-9441
  291.       f: 02-888-7787
  292.