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【第一參賽人/留學人員】鐘成
【留學國家】美國
【技術(shù)領(lǐng)域】生物技術(shù)與大健康
【參賽屆次】第5屆
【所獲獎項】入圍
【項目簡介】
對混合氣體中的成分進行實時的感知和識別能力，決定了其對生物體的生理作用、感官體驗和身份識別效果。但至今我們?nèi)匀粺o法將嗅覺進行數(shù)字化處理，不能將這種關(guān)鍵的感知能力納入信息網(wǎng)絡(luò)和虛擬現(xiàn)實中。我們認為，這個領(lǐng)域?qū)俏磥硇畔⒓夹g(shù)發(fā)展的一個重要瓶頸和發(fā)展空間。本項目采用精心設(shè)計的具有差異性響應(yīng)特征的氣敏單元組成傳感器陣列，代替單一傳感器，通過深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以傳感器陣列模式識別來取代單一的電磁信號，使得混合氣體高效在線定量分析成為可能。在前期實驗室開發(fā)中，我們利用MEMS傳感器制造技術(shù)，在單一集成基片上進行納米混合薄膜氣體傳感器陣列的制備，并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對陣列氣敏響應(yīng)數(shù)據(jù)的特征提取能力，找出混合膜層結(jié)構(gòu)與混合氣體敏感性之 間的相互關(guān)聯(lián)，通過海量數(shù)據(jù)機器學習的訓練，最終實現(xiàn)對混合氣體成分的優(yōu)化檢測和分析，并以此為基礎(chǔ)發(fā)展出新一代智能傳感器的應(yīng)用產(chǎn)品。混合氣體在線分析技術(shù)的應(yīng)用前景非常廣闊，在醫(yī)療健康、食品安全、身份識別等諸多領(lǐng)域有著很大的市場潛力，既是當前科學技術(shù)發(fā)展的熱點領(lǐng)域，也符合國家政策大方向。目前的氣體分析技術(shù)，仍然需要依賴大型設(shè)備，無法實現(xiàn)在線實時分析。我們的目標是開發(fā)手持式終端設(shè)備，能夠應(yīng)用于呼出氣體診斷疾病，遠程醫(yī)療和慢性病長期監(jiān)控，有害氣體實時監(jiān)測，以及個人身份識別等領(lǐng)域。
【展開】
【收起】