| 研究課題/領域番号 |
21K18718
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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21:電気電子工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
野田 俊彦 豊橋技術科学大学, エレクトロニクス先端融合研究所, 准教授 (20464159)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 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 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2022年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2021年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | CMOSセンサ / においセンサ / 機械学習型センシング / ブロードセンシング / 分子ふるい / においセンシング / CMOSガスセンサ / 画像出力型ガスセンサ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
従来型のセンシング技術とは全く異なり，あえて選択性が低い，ブロードな応答特性のセンサを用いて「におい」センシングを実現する。センサのブロードな応答を機械学習によって解析する事で，計測データに埋もれた「におい」の情報をあぶりだしてセンシングする。AIによるデータ解析に適した画像出力型の「におい」センサを開発し，さらに1つのセンサをあたかも複数個のセンサのように動作させる分子ふるい機構を導入することで，センシング精度を飛躍的に向上させる。本手法は多成分の計測に加えて外乱に強いという特徴があり，将来的には「におい」以外の情報も画像データ化して統合した，マルチモーダルセンシングへの発展が期待できる。
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| 研究成果の概要 |
電位計測センサアレイのCMOSセンサチップに「におい感応膜」を成膜し，においを画像情報として出力できる画像出力型においセンサを作製した。このセンサでガス計測を行い，機械学習（Light GBM）でデータ解析を行った。3種類のガス判別を行った結果，1000以上の計測データを98%以上の正答率で判別可能であった。機械学習の効果を高める分子ふるい機構を開発した。Si基板上にアルミ製ストライプをブリッジ状に形成し，ストライプ部をガスが透過可能な構造にしたものを試作した。ストライプ幅や印加電圧によるガス応答特性が変化を確認した。これら成果の組み合わせにより，提案したにおい計測が可能である事を実証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
あえてブロードな特性のセンサを用いることで，さまざまな対象を一括計測を実現するブロードセンシングという計測概念が実証された。ソサエティ5.0では「におい」のデジタル化も求められるが，本技術の中核であるCMOSセンサは様々な機器への組み込みが容易であり，サイバー-フィジカルインタフェースとしての展開が期待できる。
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