| 研究概要 |
本研究では,現在匂いセンサが持っている問題点(ベースラインのドリフトやバックグラウンドの匂い影響など)を解決するために,生物の優れた情報処理機能に着目して,その神経計算メカニズムを匂いセンシングシステムに応用することを目的としている.本年度の成果は以下の3点である.
1.シミュレーションによる嗅球の神経回路モデルの解析
今までに提案されている嗅球の神経回路モデルをシミュレーションにより詳細に解析した.入力パターンのオーバーラップやノイズレベルをパラメータとして神経回路モデルのパターン分離能力を評価した.この解析によりモデルのパターン分離特性をある程度明らかにすることが出来たが,まだ不十分な点があるので,来年度も継続して検討する予定である.
2.嗅覚順応モデルの構築とその応用
匂いセンサにおけるベースラインのドリフトやバックグラウンドの匂いの影響を解決するために,嗅覚順応のモデルを応用することを検討した.嗅覚順応をニューラルネットワークとanti-hebbian learningを用いてモデル化し,その有効性をシミュレーションにより示した.
3.匂い供給装置の開発
本研究では,匂いセンシングシステムを構築し,提案手法を実際の匂いセンサを用いて評価することを計画している.本年度はこのシステムの匂い供給部分を開発し,その動作を確認した.来年度はセンシング部分を開発してシステムを完成させ,提案手法の評価を行う予定である.
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