嗅覚センサーと機械学習を活用し、臭いのデジタル化に成功

物質・材料研究機構（NIMS）は2021年6月21日、限られた臭いサンプルの中から、基準となる臭い「擬原臭（ぎげんしゅう）」を選定する技術を開発したと発表した。臭いを混合比で表示することでデジタル化が可能になり、色のように臭いの合成、記憶、学習、送信、理解、見える化にもつながる。 光の3原色や味の5原味のように、視覚や味覚は基準となる色や味を混ぜ合わせることで、さまざまな色や味を表現できる。一方、嗅覚は約400種類という受容体があり、全ての臭いを少数の原臭では表現できないことが確認されている。 今回の研究では、全ての臭いを網羅するのではなく、限られた臭いサンプルの中から、擬原臭と名付けた基準となる臭いを選定した。 具体的には、それぞれの臭いサンプルをNIMSが開発中の超高感度小型嗅覚センサー「膜型表面応力センサー（MSS）」で測定。測定結果をML（機械学習）により解析することで、他の臭いか

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嗅覚には約400種類という受容体があるが限られた臭いサンプルの中から擬原臭という基準となる臭いを選定（機械学習で解析、ランキング形式で評価）臭いの混合比を数値で表示できればデジタル化でき色付けで見える化も