Nalaganje ...
Projekti / Programi vir: ARRS

Integrirani večkanalni umetni nos za zaznavanje sledov molekul v parni fazi

Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
2.09.03  Tehnika  Elektronske komponente in tehnologije  Mikroelektronika 

Koda Veda Področje
T171  Tehnološke vede  Mikroelektronika 

Koda Veda Področje
2.02  Tehniške in tehnološke vede  Elektrotehnika, elektronika in informacijski inženiring 
Ključne besede
Detekcija par eksploziovov, kapacitivni mikrosenzorji, strojno učenje, kemijska selektivnost, MEMS, COMB senzor, polja senzorjev, TNT
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Raziskovalci (16)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacij
1.  38444  Daniele Bertocchi  Tehnika  Raziskovalec  2017 - 2020 
2.  33297  Mitja Brlan    Tehnični sodelavec  2017 - 2020 
3.  36635  dr. Helena Brodnik  Kemija  Raziskovalec  2017 - 2020  49 
4.  29523  dr. Anton Gradišek  Fizika  Raziskovalec  2017 - 2020  391 
5.  24914  Carmen Hladnik Prosenc    Tehnični sodelavec  2017 - 2020 
6.  03321  Ivan Kvasić  Fizika  Tehnični sodelavec  2017 - 2020  22 
7.  03494  dr. Marijan Maček  Elektronske komponente in tehnologije  Upokojeni raziskovalec  2017 - 2020  178 
8.  03426  mag. Bojan Marin  Fizika  Tehnični sodelavec  2018 - 2020  93 
9.  09089  dr. Igor Muševič  Fizika  Vodja  2017 - 2020  741 
10.  24326  dr. Aleksander Sešek  Elektronske komponente in tehnologije  Raziskovalec  2017 - 2020  132 
11.  00166  dr. Drago Strle  Elektronske komponente in tehnologije  Raziskovalec  2017 - 2020  244 
12.  12338  dr. Miha Škarabot  Fizika  Raziskovalec  2017 - 2020  247 
13.  18423  dr. Bogdan Štefane  Kemija  Raziskovalec  2017 - 2020  377 
14.  10476  dr. Janez Trontelj ml.  Elektronske komponente in tehnologije  Raziskovalec  2017 - 2020  57 
15.  11035  dr. Aleksander Zidanšek  Fizika  Raziskovalec  2019 - 2020  346 
16.  28235  dr. Erik Zupanič  Fizika  Raziskovalec  2017 - 2020  123 
Organizacije (3)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacij
1.  0103  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo  Ljubljana  1626990  21.905 
2.  0106  Institut "Jožef Stefan"  Ljubljana  5051606000  85.623 
3.  1538  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko  Ljubljana  1626965  26.866 
Povzetek
Projekt odpira povsem novo vrsto znanstvenih raziskav in razvoja, saj aplicira nove metode umetne inteligence na novo razvito 64 kanalno senzorsko matriko za zaznavanje sledi par nevarnih molekul v atmosferi. Na področju razvoja novih metod in platform za umetni nos je v zadnjem času veliko aktivnosti zaradi očitnega razloga preprečevanja terorističnih groženj. V zadnjih desetih letih je bilo razvitih mnogo različnih senzorjev in konceptov za zaznavanje zelo nizkih atmosferskih koncentracij par eksplozivov, kot so TNT, PETN in RDX, z namenom varovanja urbanega okolja pred terorističnimi grožnjami. Trenutna občutljivost najnaprednejših senzorskih sistemov zadošča za zaznavanje zelo majhne koncentracije ciljnih molekul, reda ene molekule na 1012 do 1014  molekul atmosfere. Z uspešno realizacijo številnih raziskovalnih projektov (Strle et al., IEEE Sens. J., 2012) smo pokazali, da mikrokapacitivne senzorske matrike, ki temeljijo na COMS mikrokondenzatorjih in elektroniki za nizkošumno zaznavo, zmožni zaznati tako nizko stopnjo nevarnih par. Občutljivost, ki smo jo dosegli, je na samem robu obstoječe senzorske tehnologije, njene pomanjkljivosti pa so v čisti kemijski selektivnosti senzorske matrike sestavljene iz do sedaj največ 16 kemijsko različno funkcionaliziranih mikrokondenzatorjev. Cilj predlaganega projekta je izboljšati metode procesiranja signalov in prepoznavanja vzorcev z razvojem novega 64 kanalnega senzorskega sistema. S tem bomo storili majhen in pomemben korak proti realizaciji elektronskega nosu z visoko gostoto senzorjev, za katere pričakujemo, da bodo v bližnji prihodnosti vsebovali tisoče vohalnih celic in tako oponašali delovanje pasjega nosu. S predlaganimi raziskavami želimo kot prvi vpeljati koncept uporabe metod umetne inteligence, še posebej strojnega učenja, za izboljšanje kemijske selektivnosti matrike s 63 senzorji. V ta namen bomo razvili nov elektronski nos na podlagi nove senzorske matrice s 64 različno kemijsko funkcionaliziranimi senzorji in opravili veliko število eksperimentov kontroliranega zaznavanja, v okviru katerih bomo napolnili bazo podatkov z odzivom matrice na različne mešanice snovi v atmosferi. Razvili bomo algoritme za umetno strojno učenje, ki se bodo znali odločiti, ali so določene ciljne molekule prisotne v izmerjenem volumnu atmosfere ali ne. Ta projekt bo prvič izvajala interdisciplinarna raziskovalna skupina fizikov, organskih kemikov, inženirjev mikroelektronike, matematikov in strokovnjakov s področja umetne inteligence. Sestavili smo podrobno raziskovalni načrt dela, ki vključuje tudi identifikacijo in odpravljanje tveganj. Verjamemo, da bo uspešna realizacija tega projekta pomembno izboljšala tehnološko pripravljenost umetnega nosu, kar je tudi predmet zanimanja slovenskega MSP podjetja RLS d.o.o., ki močno podpira ta projekt.
Pomen za razvoj znanosti
Predlagamo zelo ambiciozen raziskovalni projekt, katerega cilj je izboljšati kemično občutljivost zaznavanje sledi par nevarnih snovi v atmosferi. Osredotočili smo se na dva izziva: (i) povečati število kemijsko različno funkcionaliziranih mikrosenzorjev v matrici 64 senzorjev, (ii) uporabiti metode strojnega učenja za procesiranje podatkov, pridobljenih iz matrice senzorjev. Uspešno izveden projekt bo premaknil meje zaznavanja in občutljivosti trenutno najnaprednejših senzorskih sistemov in hkrati dodal manjkajočo komponento obstoječih sistemov, to je kemijsko občutljivost. S tem se bo odprla povsem nova vrsta možnosti na področju molekularnega prepoznavanja z združevanjem najnaprednejših mikroelektronskih rešitev za senzorske matrike in umetne inteligence. Kolikor nam je znano, ni še nihče do sedaj poskušal uporabiti strojnega učenja za nadzor in izboljšanje kemijske selektivnosti senzorskih matrik, saj taki senzorji še niso na voljo. Kombinacija visoke občutljivosti, širokega dinamičnega dosega in kemijske selektivnosti, ki temelji na umetni inteligenci in strojnem učenju, bo odprla nova obzorja na področju kemijskega prepoznavanja, saj bo omogočila razločevanje posameznih podrobnosti senzorskega odziva celotne matrike v kompleksnem merilnem okolju. Gre za multidisciplinaren projekt, ki ga bo izvedla dobro organizirana ekipa fizikov, organskih kemikov, strokovnjakov za mikroelektroniko, matematikov in specialistov za umetno inteligenco. Skupina že dolgo časa uspešno sodeluje, prvič pa bodo vključene tudi metode umetne inteligence in strojnega učenja. Razlog za to je dejstvo, da se je merilna tehnika razvila do tako kompleksne mere, da je sodelovanje strokovnjakov s področja strojnega učenja za izboljševanje kemijske selektivnosti sistema senzorjev primerno.
Pomen za razvoj Slovenije
Predlagani raziskovalni projekt ima izrazito povezovalno vlogo in povezuje tri različne raziskovalne skupine iz treh znanstvenih disciplin: fizika, kemija in mikroelektronsko inženirstvo. Raziskave na vsakem od teh področij imajo v Sloveniji dolgo in plodno tradicijo, vendar so skupni projekti izjemno redki. Omenjene tri raziskovalne skupine so v preteklosti uspešno sodelovale na zaupnem projektu UNos, ki ga je financiral MORS, rezultati tega projekta pa so na vrhunski svetovni ravni. V skoraj sedmih letih skupnih raziskav so se spletle tesne vezi med osrednjimi raziskovalnimi organizacijami, Institutom J.Stefan, Fakulteto za elektrotehniko in Fakulteto za kemijo in kemijsko inženirstvo, ki so pomembno pripomogle k dvigu kvalitete skupnih raziskav v sam svetovni vrh. Na osnovi tako pomebnih dosežkov je predlagani projekt pomembno nadaljevanje v smeri vrhunskih, mednarodno relevantnih raziskav, ki pomembno pripomorejo k družbeno-ekonomskem razvoju države. Vrhunske in relevantne raziskave, vpete v trdno in dolgoročno mednarodno sodelovanje, so pomemben garant dolgoročne in vzdržni kvalitetne rasti. Posebej je pomembna mednarodna komponenta v predlaganem projektu, ki se izkazuje v načelni podpori tujih podjetij, ki jih zanimajo visokotehnološke rešitve projekta. To lahko pomembno pripomore, da se predlagani projekt razvije v prihodnji evropski projekt ali kakšno drugo obliko mednarodnega sodelovanja. Predvideni rezultati predlaganega projekta bodo osnova za razvoj različnih vrst miniaturiziranih senzorjev z uporabo na različnih področjih. Zaradi teh razlogov so podjetja Infineon Technologies Austria AG, ST Microelectronics Italia in Thales Group Francija izrazila interes za rezultate tega projekta. Poleg tega je izrazilo interes tudi nekaj majhnih domačih podjetji, premogovnik Velenje in mednarodni investitorji, ki bi bili pripravljeni investirati v nadaljno komercializacijo raziskovalnih rezultatov.  Omeniti moramo tudi, da ta projekt močno podpira RLS merilni instrumenti d.o.o., ki sodi med najhitrejše rastoča mala podjetja v Sloveniji. Njihovo pismo podpore je priloženo prijavi. Z uspešno realizacijo projekta bodo lahko nekatera pomembna tehnološka podjetja obdržala svoj zagon na svetovnem trgu. Direktni vpliv predlaganega projekta se bo lahko izkazal na domačo ekonomijo, če bo projekt financiran, uspešno končan in rezultati preneseni v prakso. To lahko kreira nova delovna mesta z veliko dodano vrednostjo, na katerih se zaposlujejo visoko izobraženi kadri s področja naravoslovja in tehnike, kar je gotovo v korist ekonomskega razvoja Republike Slovenije.
Najpomembnejši znanstveni rezultati Vmesno poročilo, zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati Zaključno poročilo
Zgodovina ogledov
Priljubljeno