| 研究課題/領域番号 |
20F20048
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 外国 |
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| 審査区分 |
小区分28030:ナノ材料科学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
長島 一樹 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (10585988)
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| 研究分担者 |
SAMRANSUKSAMER BENJARONG 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 外国人特別研究員
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-24 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
2021年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2020年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
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| キーワード | 人工嗅覚センサ / 異種センサ集積化 / 無機ナノ薄膜 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、環境中の匂い分子群から化学データを収集するために、無機材料を複数傾斜堆積させることで多種多様な異なるセンサ群の集積化を実現し、生体の嗅覚システムの多様性に倣った堅牢な集積化人工嗅覚センサを構築する。更に、当該センサを介して生体ガスセンシングを行い、得られる膨大な化学データを人工知能により解析することで、生体情報モニタリング機能を実証すると共に、センサ種数と生体情報センシング精度との相関性を明らかにする。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、１）分子認識無機材料を複数傾斜堆積させ形成する多元素機能傾斜ナノ薄膜を利用して生体の嗅覚システムの多様性に倣った堅牢な集積化人工嗅覚センサを構築し、２）本センサデバイスを介して得られる膨大な分子センシングデータを人工知能により解析することで生体ガスセンシングによる生体情報のモニタリング機能を実証することを目的としている。本年度は前年度に作製した金属酸化物ナノ薄膜センサにおいて課題となっていた分子センシングにおける電流応答性・応答速度の改善へ向けて、室温アモルファス状態で基板上に堆積された金属酸化物ナノ薄膜のアニール温度/膜厚を変調することによりナノ結晶化プロセスを精密制御に取り組んだ。その結果、結晶粒界の形状と電流応答性・応答速度との相関性を明らかにすると共に劇的な電流応答性の向上に成功した。更に本年度は膨大なデータ群を高速分析するために、画像処理及び機械学習を活用したデータ分析法を構築した。また、構築したデータ分析法を活用して生体呼気分析・センシングにより得られたデータの多次元解析を行い、生体呼気による化学情報を介した個人認証（20名対象）の実証に成功した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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