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電子工学：グラフェン化学センサーと機械学習を用いたロバストな化学分析
Nature 634, 8034 doi: 10.1038/s41586-024-08003-w
イオン感応性電界効果トランジスター（ISFET）は、化学センシング用途において不可欠なツールとして浮上している。ISFETは、化学溶液の組成変化を電気信号に変換することによって動作するため、環境モニタリング、ヘルスケア診断、工業工程制御に理想的なものとなっている。機能化された多重化アレイや先進的なデータ解析法を含め、ISFET技術の最近の進歩により、その性能は向上している。今回我々は、機械学習アルゴリズムを組み込んで、分類と定量の両タスク用にISFETセンサーによって生成された広範なデータセットを用いて予測モデルを構築することの利点を説明する。この統合からはまた、人間の専門知識だけから得ることのできるものを超えたISFETの働きに新たな光が投げ掛けられる。さらには、これによってサイクル間、センサー間、チップ間のばらつきに付随する実用上の課題が軽減され、ISFETを商用にさらに幅広く採用する道が開かれる。具体的には我々は、グラフェンを用いた機能化されていないISFETアレイによって生成されたデータを使用して、食品不正、食品腐敗、食品安全上の懸念の事例を識別する非凡な能力を有する人工ニューラルネットワークを訓練した。小型でエネルギー効率に優れ再利用可能な、グラフェンを用いたISFET技術と、ロバストな機械学習アルゴリズムの融合は、微妙な化学的変化や環境変化の検出を一変させる可能性を秘めており、幅広い用途にわたって適用可能なデータ駆動型の知見を速やかに提供すると我々は予想する。
