Группа машинного обоняния занимается развитием методов применения газовых сенсоров для решения прикладных задач. Подходы к повышению чувствительности сенсоров, их селективности и стабильности, а также расширению диапазона определяемых концентраций, связанные с математической обработкой исходного сенсорного отклика и построением нелинейных адаптивных моделей, были впервые предложены еще в 90-х годах прошлого столетия. Выйти на передний край развития современной сенсорной индустрии сегодня им позволило грандиозное увеличение вычислительных мощностей и снижение их стоимости. Это позволяет открывать новые области применения газовых сенсоров, связанные как с бытовыми повседневными задачами, такими как контроль качества продуктов питания или воздуха в жилых или рабочих помещениях, так и со специализированными применениями в промышленности, медицине, различных сферах технологического контроля и экологической безопасности.

Работа группы посвящена разработке подходов к предварительной обработке данных, позволяющих исключить амплитудные флуктуации и дрейфовые эффекты из регистрируемого сенсорного отклика, определить выпадающие точки данных, устранить шумы и т.д.. Адаптивные модели сенсорного отклика строятся в первую очередь на базе нейросетевых алгоритмов. Используются также деревья принятия решений и другие методы. На сегодняшний день интересы группы сфокусированы на вопросах длительной непрерывной стабильной работы модели, переносе и адаптации моделей на большие тиражи сенсоров и сенсорных массивов с минимальными затратами на дополнительные калибровочные процедуры.