| 研究課題/領域番号 |
22K14841
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分38050:食品科学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
田中 航 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (70908300)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2022年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 化学センサ / 揮発性分子群 / フィードバック / 食品 / ガスセンサ / GC-MS / リアルタイム / 食品の熟成 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、ガスクロマトグラフィー質量分析やガスセンサアレイを利用して取得した揮発性分子群の網羅情報を機械学習によって解析することで、食品の熟成度(腐敗度)を判別する研究が進んでいる。しかし、機械学習によって得られた揮発性分子指紋と熟成度の相関情報をフィードバックして、熟成過程を制御した研究は存在しない。本研究では、独自の堅牢なガスセンサアレイを揮発性分子群のリアルタイムモニタリングに適用し、食品の熟成過程を“多成分分子群(匂い)の言葉”で理解した上で、この過程を制御する。
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| 研究成果の概要 |
酸化スズ薄膜を基軸とした4種類の半導体センサをアレイ化したものを作製した。バナナの熟成によって刻一刻と変化する匂い分子群をこのガスセンサアレイによって10日間に渡ってリアルタイムモニタリングした。その結果、バナナの匂いから得られるセンサシグナルから、果物の味の重要な指標となる糖酸比を高精度で推測するモデルを構築することに成功した。しかし、高湿度環境でバナナの匂いを測定し続けることで、センサの抵抗値や感度が測定前から変化してしまい、当初の目的であったフィードバック制御は達成できていない。現在、センサのエイジング方法の最適化などによって、高湿度環境下におけるセンサの堅牢性の改善を図っている。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、匂い分子群の網羅情報を機械学習によって解析することで、人や食品、環境の状態を識別する取り組みが研究・実用両面において活発に行われている。特に食品の揮発性分子群センシングでは、熟成度(腐敗度)の判別への応用が進んでいる。本研究では、申請者らが作製したガスセンサアレイを利用して、果実の熟成度・おいしさをリアルタイムで推測することに成功した。今後、堅牢なガスセンサアレイを作製し、果実の熟成度のフィードバックコントロールに挑戦する。これが達成できれば、個人の好みに合わせた果物の提供や、フードロスの削減など、様々な波及効果が得られることが予想される。
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