- Address
- 305-0044 茨城県つくば市並木1-1 [アクセス]
研究内容
出版物2004年以降のNIMS所属における研究成果や出版物を表示しています。
論文
- Kosuke Minami, Gaku Imamura, Ryo Tamura, Kota Shiba, Genki Yoshikawa. Recent Advances in Nanomechanical Membrane-Type Surface Stress Sensors towards Artificial Olfaction. Biosensors. 12 [9] (2022) 762 10.3390/bios12090762 Open Access
- Kosuke Minami, Kota Shiba, Genki Yoshikawa. Discrimination of structurally similar odorous molecules with various concentrations by using a nanomechanical sensor. Analytical Methods. 10 [30] (2018) 3720-3726 10.1039/c8ay01224e Open Access
- Tomohiro Murata, Kosuke Minami, Tomohiko Yamazaki, Genki Yoshikawa, Katsuhiko Ariga. Detection of Trace Amounts of Water in Organic Solvents by DNA-Based Nanomechanical Sensors. Biosensors. 12 [12] (2022) 1103 10.3390/bios12121103 Open Access
書籍
- 南皓輔, NGOHuynh Thien, 今村岳, 柴弘太, 吉川元起. MSS(膜型表面応力センサ)を用いた嗅覚センサと応用展開. S&T出版, 2018
- 吉川 元起. 嗅覚センサの構成要素と周辺技術の開発動向. 株式会社 技術情報協会, 2020, 10.
- 吉川 元起. 膜型表面応力センサ(MSS). 株式会社シーエムシー出版, 2020, 9.
会議録
- Mahnaz Shafiei, SHIBA, Kota, IMAMURA, Gaku, YOSHIKAWA, Genki, Ian D.R. Mackinnon. Humidity and VOC Sensing Performance of a PVP and PVP/ZSM5 Composite. 2019 IEEE SENSORS. (2019) 1-4
- Kosuke Minami, Kota Shiba, Gaku Imamura, Genki Yoshikawa. Identification of gas species and their concentrations by using sorption kinetics of viscoelastic film. 2022 IEEE International Symposium on Olfaction and Electronic Nose (ISOEN). (2022) 10.1109/isoen54820.2022.9789682
- Takashi Washio, Gaku Imamura, Genki Yoshikawa. Machine Learning Independent of Population Distributions for Measurement. . (2017) 10.1109/dsaa.2017.28
口頭発表
- MINAMI, Kosuke, SHIBA, Kota, YOSHIKAWA, Genki. Pattern Recognition Using Chemical Sensor for Identification of Solid Materials by Responses to Multiple Probe Gases. IEEE Sensors 2023. 2023
- 吉川 元起. 「嗅覚センサ」ー五感センサ最後のフロンティアー. CEATEC 2023. 2023 招待講演
- 南 皓輔, 周 映成, 柴 弘太, 吉川 元起. ナノメカニカルセンサにおける感応膜の粘弾性効果と吸着動力学解析. 第84回応用物理学会秋季学術講演会. 2023
その他の文献
- 多賀谷基博, 柴弘太, 吉川元起. 機能性無機ナノ粒子が起点となったナノ・バイオ表界面研究の新展開. 機能材料. (2014) 46-54
- 南 皓輔, 柴 弘太, ウンゴ ティエン, 今村 岳, 吉川 元起. Nanomechanical Sensors (MSS/AMA) for Odor/Mass Analyses. Journal of the Mass Spectrometry Society of Japan. 66 [1] (2018) 25-29 10.5702/massspec.s18-8 Open Access
- 鷲尾 隆, 今村 岳, 吉川 元起. 計測指向機械学習と嗅覚センシングの新展開. 電子情報通信学会誌. 104 [1] (2021) 43-48
所属学会
応用物理学会, 化学センサ研究会
高分子・バイオ材料研究センター
タイトル
嗅覚とニオイの理解と制御
キーワード
嗅覚センサ,ニオイ,生体ガス,呼気,感応膜材料,機械学習,音響,量子計測
概要
ニオイは膨大な情報を含んでおり、かつ揮発性であるため、非接触・非侵襲・連続・迅速測定が可能である。そのため、医療・ヘルスケア・食品・農畜産業・環境・介護・工業・防災など多様な分野で、これまでにない課題解決手段として期待されている。しかしながら、ニオイ成分は数十万種類以上あると言われており、時間的にも空間的にも絶えず揺らぎ続けている。この複雑なニオイを測定する嗅覚センサの社会実装は、40年以上の歴史を経てなお実現しておらず、単純に思い付くようなセンサやシステムでは歴史を繰り返すだけとなる。本グループでは、これまでの膨大な知見を踏まえ、さらにそれを超える技術体系を構築し、現場で使える嗅覚センサの実現を目指している。
新規性・独創性
● 嗅覚センサMSS:高感度・小型・多様性・高速応答・低消費電力
● 最先端ガス分析装置群によるppt濃度レベルでの多角的検証
● 高感度・高選択性を実現する機能性感応膜材料群
● 科学的・論理的検証に基づく高精度・高再現性ニオイ測定システム
● 最先端機械学習によるさまざまな高精度予測モデル
内容
まとめ
● 牧場や製造現場などの過酷な環境でも、僅かなニオイの変化を再現性良く現場で測定可能であることを実証し、現在事業化を推進中。
● 生体ガスによる医療診断を実現するには、対応する代謝経路の確定など科学的エビデンスの確立が必要。
● 究極の目標は、スマホに搭載されたセンサによる、科学的エビデンスに基づいた高精度な呼気がん診断。
この機能は所内限定です。
この機能は所内限定です。