計測指向機械学習と嗅覚センシングの新展開

鷲尾　隆; 今村　岳; 吉川　元起

あらまし

鷲尾　隆今村　岳吉川　元起

Vol.104 No.1pp.43-48

発行日:2021/01/01

Online ISSN:2188-2355

Print ISSN:0913-5693

種別:解説

専門分野:

キーワード:
計測指向機械学習, 先端計測, 計測過程モデル, 嗅覚センサ, 超小形ロバストセンサ,

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あらまし:
IoT社会の様々なセンシングニーズの高まりとともに，複雑な原理を用いる先端計測技術の開発が盛んである．一方，近年の機械学習・統計的推定は，不完全で複雑な情報から高精度・高信頼な推定を行うことにたけている．これらを背景に，情報科学と先端計測技術の融合に基づく，従来限界を超えた計測の可能性が開けつつある．最近，筆者らはセンサの計測過程モデルから匂いを逆推定する機械学習を用い，入力ガス流量変化に極めてロバストで流量制御が不要な超小形嗅覚センサを実現した．この紹介とともに，計測問題に適した機械学習を探求する計測指向機械学習を論じる．

あらまし

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