| 研究課題/領域番号 |
15H03588
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
応用物理学一般
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| 研究機関 | 国立研究開発法人物質・材料研究機構 |
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研究代表者 |
吉川 元起 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 国際ナノアーキテクトニクス研究拠点, グループリーダー (70401172)
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| 連携研究者 |
鷲尾 隆 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (00192815)
柴 弘太 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 国際ナノアーキテクトニクス研究拠点, 主任研究員 (20638126)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
14,820千円 (直接経費: 11,400千円、間接経費: 3,420千円)
2017年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2016年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2015年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
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| キーワード | olfactory sensors / MSS / nanomechanical sensors / receptor materials / nanoparticles / data analysis / machine learning / 嗅覚センサ / データサイエンス / ナノメカニカルセンサ / ビッグデータ解析 |
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| 研究成果の概要 |
呼気などのように、多くの成分が混合された複雑なニオイを的確に識別するためには、化学選択性の異なる複数のセンサからなるハードウェアと、そこから得られる超多次元データを解析するソフトウェアの両面の最適化が重要となる。本研究では、センサの感応膜材料を中心にセンサシステム要素の開発を進めると同時に、データの基本的な解析方法についても詳細な検討を行った。さらに、超多次元データを機械学習によって解析し、その結果を元にセンサの最適化を行うことによって、複雑なニオイの判別精度を大きく向上させることができることを実証した。このように本研究では、センサをハード・ソフト双方向で最適化する指針の確立に成功した。
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