2020 Fiscal Year Annual Research Report
Dynamical flow control of nanoparticles by machine learning and its application to single molecule identification technologies
| Project/Area Number |
18H05242
|
|---|
| Research Institution | Osaka University |
|---|
Principal Investigator |
川野 聡恭 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (00250837)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
土井 謙太郎 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20378798)
上原 聡司 大阪大学, 基礎工学研究科, 准教授 (70742394) [Withdrawn]
辻 徹郎 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (00708670)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-06-11 – 2023-03-31
|
| Keywords | 分子流体力学 / ナノ粒子 / 一分子計測 / 機械学習 / MEMS/NEMS |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，イオン，原子，分子および荷電微粒子の電磁場下における特殊流動を統合的に究明し，分子流動科学の利導と機能発現に繋げる新学術構築を目指す．すなわち，従来の流体力学体系に「熱揺動と大偏差原理」「電気泳動，熱泳動および光圧」「機械学習による最適設計と制御」に関する知識と技術を融合する．具体的には，対電極群が付加された流体デバイスによる一分子識別に関し，in situ電流計測，シミュレーションおよびベイズ推定を高速・高精度化し，分子流体力学，ナノテクノロジーおよびAIの援用によるゲノム医療の基盤技術創成に資する．
令和2年度の大きな成果として，microfluidics，光ピンセット，超微小電流計測および信号処理技術を高次融合した，新しい高精度・高スループット粒子識別システムの基本原理が提示された．すなわち，マイクロ微粒子を光学的にトラップし，単独の微小スリットオリフィスをその周囲で振動させることにより，溶媒のイオン電流変化を高精度計測することに成功した．相対的には，マイクロチャネル内のオリフィスにおいて微粒子を往復運動させることになり，一回の試料調製でイオン電流信号を繰り返し取得することができる．微粒子のオリフィス通過時に生じるイオン電流の非定常計測において，このような電流信号を同期加算処理することによって，S/N比を大幅に向上させ，さらに，通常は背景ノイズに隠れている弱い信号を抽出することをも可能とした．これは，システムの収率が大きな障壁となっていた，micro-/nanofluidicsによる粒子識別技術を大きく前進させる基本原理であり，精度の良いビッグデータの獲得とAI解析を大きく前進させることが期待される．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
コロナ禍が深刻化し，大学においても種々の制限が発生したため，Trial and Error，すなわち，挑戦的な試行錯誤に対して，計画通りに進めることは困難であった．その中で，当グループは，3Themeの主担当者とは遠隔コミュニケーションツールを最大限に活用し，議論や情報共有を密にとることを努めた．また，実験室のリモートラボ化にも注力し，例年と同等以上の学術成果を挙げることができた．Theme 1では，大偏差原理に基づく新しい特徴量の抽出や，機械学習への実装について，継続して取り組んでおり，リモート化への尽力によって，ビッグデータ化，効率な解析スキーム，PDCAサイクルの構築が進められた．理論単体での学術的価値や新奇性を国内外にアピールするには至っていないが，実験データの解析・評価という点では，雑音に埋もれた微小電流信号に関する時系列データ処理において，同期加算法のスキームが確立され，新たな実験考察や解析精度の向上には極めて有効に活用されている．Theme 2では，昨年度開発した，非定常かつ局所的な超微小電流計測法をさらに発展させ，micro-/naofluidics，光ピンセットおよび上述の信号処理技術を高次融合した，新しい高精度・高スループット粒子識別システムの基本原理を確立することができた．とくに，光トラップされた微粒子の周囲で検知電極を相対的に運動させ，同期加算信号処理によって熱揺動の影響を効率的に除去する実験系の構築に成功した．Theme 3 では，光圧，特に，光渦と熱泳動力を融合させた新しい選択的ナノ微粒子補足法の模索を開始し，理論の整備とともに，周囲液体との干渉をも考慮にいれた，光―熱―流体力学の連成問題としてのモデル構築を行った．また，超微小電流計測と他電極出力等へのアクティブフィードバック制御に成功し，今後の本プロジェクト研究への応用の礎を築くことができた．
|
| Strategy for Future Research Activity |
Theme 1では，揺動散逸定理の前提を超える拡張型力学量を定義し，再現性のあるレア・確率事象の評価と制御法を大偏差原理に基づき構築する．Theme 2では，ベイズ最適化の導入により，EHD流れのin situフィードバック制御や流路設計法を確立する．また，分子流を起源とするイオン電流とナノギャップ電極間の量子力学的効果であるトンネル電流計測を高速化し，広域流動場と局所イオン濃度場の同時流動計測技術に挑戦する．Theme 3では，局所レーザー照射による光圧とそれに伴う熱泳動力を駆動源とした分子操作技術を，機械学習スキームとともに確立する．以上の目標達成およびその高次融合に向けて，本年度の具体的な研究計画を策定し，以下に列記する．Theme 1において，大偏差原理・非ガウス特性に基づく分子識別の理論を引き続き高度化し，時系列信号処理技術と巧みに融合させ，再現的確率流動現象への適用を目指す．また，機械学習における特徴量として識別システムに取り込み，得られた実験データの大規模解析を行う．Theme 2において，等価直径がO(10)nmの粒子を検出するためのナノギャップ電極を流路内部に精度良く作成し，独創的なnanofluidics技術を確立する．また，レーザー光を用いた分子流3次元制御を実現し，石英ガラス製デバイスにおいて超微小電流の高速・高精度計測を目指す．Theme 3において，熱泳動力で遠方の粒子を引き寄せ，3次元制御の可能な光渦等で捉えるLaser-Induced Multi-Stage Trapping法の高機能化をさらに進める．また，光と熱による粒子への作用だけでなく，近年注目を集めている光と熱の流体への作用，すなわち，thermal optofluidicsの知見も取り入れ，理論並びに実験の両面から，さらなるlong-range化を試みる.
|
