Artificial Odor Sensor System using Multielement Composition Gradient Nano Films

使用多元素组合梯度纳米薄膜的人工气味传感器系统

基本信息

批准号：
20F20048
负责人：
長島一樹
金额：
$ 1.47万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-24 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20F20048/
关键词：
人工嗅覚センサ異種センサ集積化無機ナノ薄膜

项目摘要

本研究では、１）分子認識無機材料を複数傾斜堆積させ形成する多元素機能傾斜ナノ薄膜を利用して生体の嗅覚システムの多様性に倣った堅牢な集積化人工嗅覚センサを構築し、２）本センサデバイスを介して得られる膨大な分子センシングデータを人工知能により解析することで生体ガスセンシングによる生体情報のモニタリング機能を実証することを目的としている。本年度は前年度に作製した金属酸化物ナノ薄膜センサにおいて課題となっていた分子センシングにおける電流応答性・応答速度の改善へ向けて、室温アモルファス状態で基板上に堆積された金属酸化物ナノ薄膜のアニール温度/膜厚を変調することによりナノ結晶化プロセスを精密制御に取り組んだ。その結果、結晶粒界の形状と電流応答性・応答速度との相関性を明らかにすると共に劇的な電流応答性の向上に成功した。更に本年度は膨大なデータ群を高速分析するために、画像処理及び機械学習を活用したデータ分析法を構築した。また、構築したデータ分析法を活用して生体呼気分析・センシングにより得られたデータの多次元解析を行い、生体呼気による化学情報を介した個人認証（20名対象）の実証に成功した。

在这项研究中，我们将1）构建一个强大的集成人工嗅觉传感器，通过使用由多种分子识别无机材料分级沉积形成的多元素功能分级纳米薄膜来模拟生物嗅觉系统的多样性，2）目的是通过利用人工智能分析该传感器装置获得的大量分子传感数据，展示生物气体传感的生物信息监测功能。今年，我们的目标是提高分子传感中的电流响应能力和响应速度，这是前一年制造的金属氧化物纳米薄膜传感器中的一个问题，我们尝试通过调节退火温度/薄膜厚度来精确控制纳米结晶过程。。结果，我们阐明了晶界形状与电流响应/响应速度之间的相关性，并成功地显着提高了电流响应。此外，今年我们开发了一种利用图像处理和机器学习的数据分析方法，以便快速分析大量数据。此外，利用开发的数据分析方法，对通过生物呼吸分析和传感获得的数据进行多维分析，并成功演示了利用生物呼吸的化学信息进行个人认证（针对20人）。

项目成果

期刊论文数量（9）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Odor/Bio-gas Sniffing Sensors -from Nanomaterial Design to AI-based Data Analysis-

气味/沼气嗅探传感器 - 从纳米材料设计到基于人工智能的数据分析 -

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
長島一樹
通讯作者：
長島一樹

Breath odor-based individual authentication by an artificial olfactory sensor system and machine learning

通过人工嗅觉传感器系统和机器学习进行基于呼吸气味的个人身份验证

DOI：
10.1039/d1cc06384g
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
4.9
作者：
C. Jirayupat; K. Nagashima; T. Hosomi; T. Takahashi; B. Samransuksamer; Y. Hanai; A. Nakao; M. Nakatani; J. Liu; G. Zhang; W. Tanaka; M. Kanai; T. Yasui; Y. Baba;T. Yanagida
通讯作者：
T. Yanagida

「次世代のセンシング材料」ー堅牢な分子認識界面の創製ー

“下一代传感材料” - 创建强大的分子识别接口 -

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
23.長島一樹; 高橋綱己; 細見拓郎; 柳田剛
通讯作者：
柳田剛

研究代表者ホームページ

研究代表主页

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

Image Processing and Machine Learning for Automated Identification of Chemo-/Biomarkers in Chromatography-Mass Spectrometry

用于色谱-质谱分析中化学/生物标记物自动识别的图像处理和机器学习

DOI：
10.1021/acs.analchem.1c03163
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
7.4
作者：
C. Jirayupat; K. Nagashima; T. Hosomi; T. Takahashi; W. Tanaka; B. Samransuksamer; G. Zhang; J. Liu; M. Kanai;T. Yanagida
通讯作者：
T. Yanagida