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这些发现在自动化的环境毒性、恶臭监测以及香料工业中的快速气味筛选方面都具有重要的应用，同时还能为神奇的传感技术——数字化地传递气味 ——提供关键性的组成部分。在过去十年间，俗称为“电子鼻”（eNoses）的电子设备已经发展到能够检测和识别气味的程度。电子鼻的主要构成部分是一个化学传感器阵列。当一种气味经过电子鼻时，该气味的分子特性将以一种特殊的方式刺激传感器，并产生一种能够识别特定气味的独特电学模式——或称为“气味指纹”。就像嗅探犬一样，电子鼻首先也需要通过气味样本进行“训练”，以建立一个气味参考数据库。然后电子鼻就能够通过与数据库中包含的“气味指纹”进行比较来识别新的气味样本。

但是与人类鼻子不同的是，如果给电子鼻闻一种数据库中没有记录其气味指纹的陌生气味时，电子鼻将无法识别这种气味。所以魏兹曼研究所的一组科学家，由拉菲·哈达德博士（Dr. RafiHaddad）领衔，决定从另一个不同的角度来解决这个问题。不再训练电子鼻去识别特定的气味，他们训练电子鼻在一个特定的感觉轴上去估计气味。他们选择的感觉轴是气味的愉悦性。换言之，他们训练电子鼻去预测某种气味闻起来是愉悦的还是令人不快的，还是处于这两个端点中间的任何一点。

为了实现这一点，这组科学家首先让一组以色列的本地人对一个选定的气味数据库的愉悦性进行评分，从“非常令人不快”（0分）到“非常愉悦”（30分）。这样他们就开发出了这个数据库的“气味愉悦性”算法，然后他们就可以将这个算法编入电子鼻。其后，这组科学家让电子鼻去预测一组不包含在之前数据库中的全新气味的愉悦性，并与另一组完全不同的本土以色列人所进行的评分进行比较。这组科学家发现电子鼻能够对其之前从未闻过的陌生气味的愉悦性进行归类与评分，而且它们的评分与人类的评分具有大约80%的相似性。此外，如果电子鼻仅需进行是“愉悦”还是“不快”这样的简单分类，而不是在一个30分的渐进量表上进行评分的话，那么它们的准确性将能达到99%。