| 研究課題/領域番号 |
18H03782
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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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| 審査区分 |
中区分21:電気電子工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
林 健司 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (50202263)
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| 研究分担者 |
中野 幸二 九州大学, 工学研究院, 准教授 (10180324)
冨浦 洋一 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (10217523)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
44,330千円 (直接経費: 34,100千円、間接経費: 10,230千円)
2020年度: 9,490千円 (直接経費: 7,300千円、間接経費: 2,190千円)
2019年度: 15,470千円 (直接経費: 11,900千円、間接経費: 3,570千円)
2018年度: 19,370千円 (直接経費: 14,900千円、間接経費: 4,470千円)
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| キーワード | 匂いイメージセンサ / 2次元化学センサ / 化学空間情報 / ビッグデータ / 機械学習 / プラズモニックガスセンサ / 蛍光色素 / 匂い分子ホスト分子 / プロファイル分解 / センサアレイ / ピクセル化匂いセンサ / 匂いセンサロボット / 可視化 / 匂いセンサ / 分子認識 |
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| 研究成果の概要 |
匂いの流れや痕跡を可視化する匂いイメージセンサを開発した。匂いイメージセンサは2次元ガスセンサデバイスで構成されており、化学物質情報を光学情報に変換する局在プラズモン共鳴（LSPR）をトランスデューサとしている。また、サブピクセル構造をマスクレス露光により実現し、匂い識別が可能な匂いイメージセンサを実現した。さらに、蛍光色素-LSPRカップリングを応答機構に持ち、ハイパースペクトルイメージングで画像ビッグデータを生成できるセンサを開発し、機械学習によるガス識別、高速な2次元キャリブレーション技術、匂い可視化画像の要素臭プロファイル分解する技術を実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
要素臭プロファイルへ分解することを匂いセンシングの定義として明確にした。匂いなどの化学物質空間の可視化技術は、新しい価値を持つ情報を生成が可能で、災害現場などでの人の発見、危険物などの漏洩ガス源の発見などに繋がる技術である。また、2次元ガスセンサは化学センサの実用化を阻む根本的な問題を解決できる。すわなち、高速なセンサ特性のキャリブレーション、ビッグデータの取得を通じたデータ駆動型科学の導入を可能とし、化学センサによるサイバーフィジカルシステムを実現できる。
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