| 研究課題/領域番号 |
20K21806
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
中本 高道 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (20198261)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 嗅覚ディスプレイ / 自然言語処理 / 質量分析器 / 深層学習 / 自己組織化マップ / マイクロディスペンサ / 弾性表面波デバイス / 精油 / 香り近似 / 香り提示 / 官能検査 / 香り記述子 / 要素臭 / 逆問題 / 言語表現 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
視聴覚に関するヒューマンインタフェースは既に成熟しており、ユーザは手軽に視聴覚情報をコンピュータ上で扱うことができる。それに対して、嗅覚情報はまだコンピュータ上では扱うことはできない。本研究では、嗅覚を高度情報化社会に取り込みディジタル嗅覚を実現する方法を研究する。香りを自由自在にコンピュータで扱えるようにするには、香り印象の言語表現から実際の香りを生成することをできるようにする必要がある。得られた香りをもとにして”もっと甘く”とか”もっとフレッシュに”という命令をコンピュータに出して所望の香りを生成するスマート嗅覚ディスプレイを本研究で提案する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、嗅覚を高度情報化社会に取り込みディジタル嗅覚を実現するため、香り印象の言語表現から実際の香りを生成することを目指す。本研究ではアンバランスな学習データを用いて、質量分析器データから匂い記述子を予測する方法を提案した。さらに自己組織化マップを使用して、匂い記述子から質量分析器データを予測する方法を示し、官能検査で得られた質量分析器データが妥当であることを示した。それから、香りを提示する嗅覚ディスプレイについて、マイクロディスペンサ駆動方法を工夫して調合比のダイナミックレンジを高く維持できることを示し、言語情報から香りを自動生成する基礎技術を確立した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現代は高度情報化社会と言われているが、すべての感覚情報をコンピュータで扱うことができるわけではない。本研究では嗅覚情報を高度情報化社会に取り込みディジタル嗅覚を実現する。そのために香り印象の言語表現から実際の香りを自動生成する技術を研究する。この技術が実現されると専門的知識を持たなくても香りを作り出すことが可能になり、世の中に嗅覚を取り込んだディジタルコンテンツを普及させていくことができるようになる。
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