大規模マススペクトルデータと機械学習を用いた匂い印象予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 20pm3-PS3-30

グループ名: 【E】第36回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2019/11/12

タイトル(英語): Odor Impression Prediction from Large-Scale Mass Spectrum Data using Machine Learning

著者名: 伊藤 慶祐, 中本 高道(東京工業大学)

要約(日本語): 嗅覚の分野では深層学習を用いることにより発展が期待されている。筆者らは以前に匂いの印象をマススペクトルから機械学習を用いて予測する9層のディープニューラルネットワークの研究を行った。提案手法はデータ入出力部にそれぞれオートエンコーダを用いている。本研究ではデータ入力部のオートエンコーダのみ大規模なデータセットを用いて学習させることで、予測精度の改善を図った。その結果、相関係数Rは向上しR?0.86となった。

要約(英語): Development of machine olfaction is expected to be enhanced by using Deep Learning. The authors have previously studied a 9-layer neural network that predicts odor impression from mass spectra using machine learning. The proposed method uses autoencoders both for data input and output parts. In this study, we attempted to improve the prediction accuracy by training only the autoencoder in the data input part using a large data set. As a result, the correlation coefficient was raised to R?0.86.

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