研究課題
本年度は、ハードウェアとソフトウェアの双方向最適化アプローチの構築と検証を行った。特に、数百種のガスの混合ガスである「ニオイ」を測定対象とし、そこから特定の指標を定量推定することをモデルケースとした。センサ素子としては、これまでの研究で開発に成功している、超高感度と超小型を両立したナノメカニカル膜型表面応力センサ（MSS）に、さらなる飛躍的感度向上と多様な化学選択性を与える有機・無機ハイブリッドナノ粒子を塗布したものを感応膜として利用した。このセンサ素子を用いて、各種の液体を試料とし、それらのニオイを測定することによって大量のセンサシグナルデータを得た。この多次元データを機械学習によって解析することにより、ラベルとして与える客観指標の定量推定を試みた。分析によって得られる推定誤差の値に着目し、これが低くなる場合に共通するハードウェア特性、特に感応膜材料の特性に着目することによって、さらに推定誤差を小さくするためのハードウェア最適化指針を確立した。この指針に沿って最適化されたセンサ素子を用いて測定することにより、極めて高い精度で客観的な特定指標を定量推定できることを実証した。このように、本研究課題の目標であった「ハード・ソフト双方向開発」に関しての基本的な指針の確立と実証に成功した。この一連の最適化スキームは、さまざまなアプリケーションに適用可能であり、特に客観的な連続値の高精度推定が重要となる場合に有効である。これに加え、センサシステムの応用、特にモバイルやIoTといった利用方法が求められるアプリケーションにおいて律速となる、ポンプなどのガス制御系を排除しうるデータ解析方法についても最適化を進め、各種展示会など外乱の多い環境においても、センサ素子のみでニオイを識別するデモが行えるまでになった。
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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