| 研究課題/領域番号 |
20K05345
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分29030:応用物理一般関連
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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 |
今村 岳 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, 独立研究者 (60715754)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 嗅覚センサ / ガスセンサ / 計測インフォマティクス / センサ / 嗅覚 / インフォマティクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ニオイを検知・識別する「嗅覚センサ」は、IoT化が進む現代において様々な分野での応用が期待されている。実用的な嗅覚センサを実現するためには、測定環境に影響されないロバストなセンサシステムを構築する必要があるが、様々な環境下で得られた膨大なニオイ測定データからその指針を得る手法はこれまで確立されていない。そこで本研究では、小型測定機を用いた かざすだけ測定によりニオイ測定データを取得して大規模ニオイ測定データベースを構築し、これにインフォマティクスを適応することで、測定環境（温湿度）の影響を受けない識別モデルの開発、および測定系を最適化する指針の策定を行う。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、温度や湿度等の外乱の影響を受けないロバストな嗅覚センサシステムを構築することを目的としている。本研究では、ニオイを検知するためのセンサプラットフォームとして膜型表面応力センサ（Membrane-type Surface stress Sensor, MSS）を用いた測定系を組み、ハード・ソフトの両面からのアプローチによりロバストな嗅覚センサシステムの構築を行った。研究期間中、インフォマティクスを活用することにより測定法・解析法の最適化を行い、さらに外乱の影響を排除できる新規測定法の開発を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
センサはSociety 5.0を実現するための必須の技術である。特に嗅覚センサは、気相中の化学的な情報を検知する技術として様々な応用が期待されているが、その技術的な難易度の高さからこれまで有効な社会実装には至っていない。その原因となっている重要な課題の一つが、外乱の影響により精度が低下することである。本研究により嗅覚センサのロバスト性を向上させられたことは、実用的な嗅覚センサを実現するために必須の技術であり、これにより社会実装の加速が期待される。
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