Research Project
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
近年、フローサイトメトリーに機械学習と深層学習を統合することでデータ解析の精度と速度が向上してきた。一方で、エネルギー消費量の増加が深刻な課題となっている。本研究では、この問題を解決するために、マイクロ流路内でリザバー演算が実行可能な新規システムを開発する。具体的には、微粒子を含む溶液を流路内に流し、電極アレイと微粒子の相互作用により動的なリザバーを形成する。これらの多次元出力信号を用いたリザバー演算により、従来のFCのエネルギー消費問題を解決し、より効率的で高性能な分析を実現する。
