2018年2月15日

五感再現の最難関「嗅覚」を実現する技術

IoTの社会的な浸透に伴い、人や物の動き・状態をデータとして把握、見える化する取り組みが加速しています。また、データの意味理解を促進するため、人や物に加え、周囲の環境や状況を正確に検知・把握することも重要視されてきています。
そうした流れを受け、視覚・聴覚・触覚・味覚・嗅覚といった、人間の感覚の代替になるしくみの開発が進んでいますが、30年以上経っても唯一実用化に至っていないのが「嗅覚」です。
〈ニオイ〉には多くの情報が含まれており、その活用の範囲も広範にわたると期待されています。たとえば、人の呼気からは、その人の食習慣や足りない栄養素、病気の種類までわかることが明らかになっています。
しかし、40万種類以上もあると言われている「ニオイ分子」が混じり合って形成されているニオイを、正確に検知し、かぎ分けることは非常に困難な課題です。
この〈ニオイ〉の認知・識別を可能にしたのが、国立研究開発法人 物質・材料研究機構が中心となって開発している、嗅覚IoTセンサー「MSS（膜型表面応力センサー：Membrane-type Surface stress Sensor）」です。

ニオイデータ分析におけるNECの役割

NECは、MSS（膜型表面応力センサー）を用いた嗅覚IoTセンサーの業界標準化推進に向けた「公募型実証実験活動」を行うMSSフォーラムに、設立7機関の1つとして参加しています。

MSSは、世界ではじめて、単一のデバイスでさまざまなニオイをかぎ分け、多用途に利用できる、超小型・高感度センサーです。これにより、ニオイを人間や機械が理解できる情報（ニオイデータ）にすることができます。
NECは、そのニオイデータと計測条件のデータとをクラウド上に収集し、NEC独自の機械学習技術「異種混合学習」で判別します。異種混合学習は、多種多様なデータから複数の規則性を自動で発見し、条件ごとに判別モデルを作成します。さらに、計測条件や業種などの違いを考慮し、状況に合わせて最適な判別モデルを選択することにより、高精度なニオイ判別を実現します。

ニオイデータ分析の応用例

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