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物体の成分や特徴，組成を非破壊・非接触で知ることができる分光解析は，食品の産地判別，有害物質の推定，品質確認など，様々な応用が期待される。本研究では，ワイドバンド光の反射・吸収・発光特性のデータに基づく深層学習により少ない物理計測情報量で高い識別精度を実現する知的センシング技術を開発する。深層学習により識別問題に有効な特徴抽出とデータを取得する光学デバイスの設計を同時に行うという発想に基づき，最小限の物理計測情報量から最高の識別精度を達成することができれば深層学習を計測デバイスの開発に活用するという意味においての学術的貢献は高く、技術応用により様々な検査が実現できる点において社会的意義も高い。
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