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お酒のニオイからアルコール度数の推定に成功

~超高感度小型センサと機械学習を融合 ニオイから様々な情報の数値化が可能に~

NIMSのグループは、超高感度小型センサ素子 (MSS) 、機能性感応材料、および機械学習を組み合わせることで、ニオイからアルコール度数を推定することに成功しました。

国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 国際ナノアーキテクトニクス研究拠点 (WPI-MANA) ナノメカニカルセンサグループの柴弘太研究員、WPI-MANA量子物性シミュレーショングループの田村亮研究員、若手国際研究センター (ICYS) の今村岳ICYS-NAMIKI研究員、WPI-MANAナノメカニカルセンサグループの吉川元起グループリーダーは、超高感度小型センサ素子 (MSS) 、機能性感応材料、および機械学習を組み合わせることで、ニオイからアルコール度数を推定することに成功しました。本手法は、様々な情報を含む複雑な「ニオイ」から、特定の情報を簡単かつ高精度で定量的に抽出する汎用的な手法として応用が可能であり、果実の成熟度や健康状態の数値化など、様々な分野での利用が期待されます。

「ニオイ」は一般的に数百から数千にもおよぶ化合物からなる複雑な混合気体であることが知られています。そのため、ニオイからその構成成分や濃度など特定の情報を定量的に抽出するには、ガスクロマトグラフィーなどの比較的大きな装置によって個々のガス成分を分離して解析する必要がありました。

今回、研究チームは、超高感度小型センサ素子 (MSS) 、機能性感応材料、および機械学習という3つの要素技術を融合して、ニオイから特定の情報を数値化する新たな手法を開発しました。その一例として、香りの異なる様々なお酒のニオイから、アルコール度数という特定情報を高い精度で推定することに成功しました。具体的には、まずニオイ分子を吸着する様々な材料をMSSの表面に塗布し、ビールやウォッカなど各種のお酒のニオイを吹きかけて、それぞれのお酒に特有の電気信号のパターンを記録します。このパターンとアルコール度数とを関連付けて得られる大量のデータセットを使い、機械学習によって、ニオイの電気信号パターンからアルコール度数を推定する予測モデルを構築しました。さらに、予測精度が改善されるように、機械学習で得られる情報から逆算して、よりお酒のニオイに適した感応材料の選定や、電気信号パターンのどこに注目するか、抽出する特徴量の最適化を行いました。このように双方向的に最適化されたハード (センサ+感応材料) とソフト (予測モデル) を利用することで、学習に使用していないお酒 (赤ワイン、芋焼酎、ウィスキー) のアルコール度数を高い精度で推定することに成功しました。

本手法は、アルコール度数だけでなく、様々な分野でニオイから簡単かつ高精度に特定情報を抽出できる可能性があります。例えば、果実の成熟度や健康状態などを数値化してニオイと関連付けることで、それらを定量的に推定できる可能性があります。この成果に基づいて、今後は食品や農産物の品質管理、健康チェック、環境モニタリングなど一般社会や産業界への展開も推進していきます。

本研究は、国立研究開発法人科学技術振興機構 (JST) CREST (JPMJCR1665) 、科学研究費補助金基盤研究 (B) (課題番号: 15H03588) 、科学研究費補助金若手研究 (B) (課題番号: 16K21602) 、JSTのイノベーションハブ構築支援事業「情報統合型物質・材料開発イニシアティブ」の研究の一環として行われました。

本研究成果は、Scientific Reports誌オンライン版に2017年6月16日 (現地時間) に掲載されます。





本件に関するお問い合わせ

(研究内容に関すること)

国立研究開発法人物質・材料研究機構
国際ナノアーキテクトニクス研究拠点(MANA)

ナノシステム分野
ナノメカニカルセンサグループ
研究員

柴 弘太 (しば こうた)

Tel:029-860-4603

E-Mail:SHIBA.Kota=nims.go.jp
([ = ] を [ @ ] にしてください)

国立研究開発法人物質・材料研究機構
国際ナノアーキテクトニクス研究拠点(MANA)

ナノセオリー分野
量子物性シミュレーショングループ
研究員

田村 亮 (たむら りょう)

Tel:029-860-4948

E-Mail:TAMURA.Ryo=nims.go.jp
([ = ] を [ @ ] にしてください)

(報道・広報に関すること)

国立研究開発法人 物質・材料研究機構
経営企画部門 広報室

〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1

Tel:029-859-2026

Fax:029-859-2017

E-Mail:pressrelease@ml.nims.go.jp
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