Регистрация / Вход
Прислать материал

14.608.21.0003

Аннотация скачать
Постер скачать
Общие сведения
Номер
14.608.21.0003
Тематическое направление
Рациональное природопользование
Исполнитель проекта
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Название доклада
Разработка нового поколения быстро обучаемых средств нейросетевого распознавания широкого класса химических веществ (высокоинтеллектуального искусственного носа) на основе твердотельных газочувствительных матриц
Докладчик
Чулкова Галина Меркурьевна
Тезисы доклада
Цели и задачи исследования
Целью работы является исследование и разработка комплекса научно-технических и программных решений, направленных на создание нового поколения быстро обучаемых средств нейросетевого распознавания широкого класса химических веществ (высокоинтеллектуального искусственного носа) на основе твердотельных газочувствительных матриц.
Объектом прикладных научных исследований и экспериментальных разработок являются средства и методы селективного обнаружения и распознавания широкого класса химических веществ на основе твердотельных газочувствительных матриц с использованием быстро обучаемого нейросетевого искусственного интеллекта.
Научная проблема, на решение которой направлен проект, состоит в создании комплексного научно-технического задела (методы, технология, макетирование) для производства нового поколения устройств детектирования и распознавания химических объектов, обладающих быстро обучаемым нейросетевым искусственным интеллектом, аналогичным искусственному интеллекту биометрических технологий, в виде однослойных и многослойных нанокомпозитных структур и наноразмерных синтезированных полупроводниковых пленок.
Актуальность и новизна исследования
Актуальность исследования связана с возросшим интересом к созданию эффективной экспертной системы контроля состава газовых смесей типа «электронный нос», которая может различать достаточно широкий спектр запахов и газов в реальных условиях эксплуатации: в медицине (например, качество лекарств, анализ ряда заболеваний), в пищевой (качество продуктов), горнодобывающей промышленности (выбросы метана в шахтах), в системах безопасности людей и объектов (для предупреждения террористических угроз), в космосе и других областях. Такие устройства могут быть использованы при создании малогабаритных и бортовых детекторов экологически опасных частиц, токсичных веществ, взрывоопасных и топливных компонентов, для контроля слабых следов химических и биологических веществ, раннего оповещения при техногенных катастрофах, что позволит использовать данные научные исследования на решение ключевой проблемы – улучшения среды обитания человека.
В рамках проекта будет создана научная база и технологическая основа для производства принципиально новых типов газообнаружительных веществ - сенсорных матриц, применяемых для создания новых портативных приборов, использующих нейросетевые технологии при обработке сигналов, поступающих с датчиков.
Новизна проекта заключается в разработке нового поколения быстро обучаемых средств нейросетевого распознавания широкого класса химических веществ (высокоинтеллектуального искусственного носа) на основе твердотельных газочувствительных матриц.
Описание исследования

Разрабатываемый "Электронный нос" представляет собой аналитическое устройство, предназначенное для анализа состава воздушной среды путем классификации запахов, сочетающее в себе мультисенсорную систему, т.е. массив неселективных сенсоров, обладающих высокой перекрестной чувствительностью и способностью к распознаванию запаховых образов, и многомерную калибровку для обработки данных от такого массива. Основные усилия производителей газочувствительных датчиков сконцентрированы на повышении чувствительности, селективности, снижении потребляемой мощности и габаритных размеров, увеличении стабильности и долговечности в работе газочувствительных датчиков. Тем не менее, при наличии многокомпонентных газовых сред вероятность ложных срабатываний таких приборов возрастает, что в некоторых случаях недопустимо. 

Оценка современного состояния решаемой научно-технической проблемы показывает, что последние достижения нанотехнологий и микроэлектроники при производстве газочувствительных датчиков привели к уменьшению их массогабаритных характеристик и энергопотребления, что позволяет перейти к их изготовлению в виде матрицы, состоящей из отдельных датчиков. Этот уровень интеграции открывает качественно новые возможности создания интеллектуальных приборов – «электронный нос», пригодных для анализа запахового образа вещества, по принципу ассоциативной обработки сигналов в нейронных сетях, что делает их сопоставимыми с органами обоняния живых существ.

В качестве научно-технической основы для разработки мультисенсорных систем предлагается использовать подход, заключающийся в формировании 2-х и 3-х мерных цифровых «образов» компонент газовоздушной смеси и их последующем распознавании микропроцессорными устройствами, использующих оригинальные нейросетевые алгоритмы, причем цифровые «образы» компонент газовоздушной смеси формируются аппаратно-программными средствами от множества планарных газочувствительных сенсоров, изготовленных из широкозонных металлооксидных полупроводников, объединенных  в единой интегральной конструкции. 

Проводимые исследования основываются на нижеследующих принципах.

1)Формирование цифровых «образов» компонент газовоздушной смеси. Распознавание парциальных газовоздушных составляющих, включая их селектирование, достигается с помощью цифровой обработки «образов» запахов, получаемых от множества элементарных твердотельных газочувствительных сенсоров, объединенных в микроэлектронную многоэлементную матрицу. Такая матрица состоит из множества (до нескольких сотен элементов на кристалл) тонкопленочных газочувствительных сенсоров, которые изготавливаются по планарной технологии микроэлектроники.

2) Оптимальные математические алгоритмы распознавания запахов в сложных газовоздушных составах и в трудно распознаваемых смесях. Используются новые принципы распознавания запахов: ассоциативное компьютеризированное распознавание цифровых образов (цифровых изображений) компонент газовоздушной смеси, формируемых с помощью оригинальных газочувствительных полупроводниковых сенсорных матриц.

3) Принципиально неограниченные возможности обнаружения запахов без изготовления новых сенсоров. Уникальная возможность обучения и перестройки прибора на обнаружение новых и неизвестных веществ за счет смены прошивки (микропрограммы) управления и сбора данных. Это обеспечивает возможность анализа отдельных компонент в сложных газо-воздушных составах и в трудно распознаваемых смесях.

4) Интеллектуальность процесса детектирования и распознавания. Здесь используются алгоритмы континуально-квантовых вычислений для управления работой газочувствительных сенсорных матриц и цифровой обработки сигналов. Встроены возможности расширения библиотеки известных компонент, а также функции «обучения» прибора - добавление к числу обнаруживаемых реагентов новых, возможность анализа близких по химическому составу запахов и компонент, в т.ч. в трудно распознаваемых смесях.

 

Результаты исследования

За период 2015-2016 гг. получены следующие научно-технические результаты.

На основании материалов аналитической оценки существующих технических решений типа «Электронный нос» и проведенных патентных исследований определены направления проектных исследований, касающиеся создания интегральных мультисенсорных систем обработки многопараметрической информации как о составе, так и о концентрации отдельных компонент в газовых смесях. В сферу исследований включены наиболее значимые с точки зрения практики особенности создания твердотельных газочувствительных матриц и их элементов, элементов управления, снятия и обработки полезного сигнала.

Разработан метод нейросетевого распознавания образов запаха на основе самообучающихся интеллектуальных средств с полупроводниковыми детекторами, а также алгоритмы функционирования устройства типа «Электронный нос» на основе предлагаемых методов детектирования и обучения нейронных сетей в процессе цифровой обработки потоковых данных с датчиков.

Разработан метод статистической оценки вероятности появления ошибок первого и второго рода, возникающих при распознавании многообразия комбинационных образцов запахов. Выполнена программная реализация разработанных алгоритмов цифровой обработки информации распознавания веществ по их запахам. 

Проведена разработка конструкции и технологии сборки газочувствительной твердотельной матрицы (ГЧТМ) , а также конструкции экспериментального образца устройства нейросетевого распознавания широкого класса химических веществ, подготовлена эскизная конструкторская и технологическая документация на газочувствительную твердотельную матрицу и экспериментальный образец устройства (высокоинтеллектуального искусственного носа), проведено их изготовление.

Ожидаемые технические характеристики и параметры устройства нейросетевого распознавания веществ по их запахам типа «электронный нос», разрабатываемого в рамках настоящего проекта, следующие:

  • Время сканирования запаха, секунд       не менее 20 и не более 60;
  • Диапазон напряжений питания, вольт    от 1 до 20;
  • Энергопотребление, мВт                         не более 200 на один датчик;
  • Габаритные размеры ГЧТМ, мм             не более 100*100*20;
  • Масса ГЧТМ, кг                                       не более 0,3

Разработана программа и методики исследовательских испытаний экспериментального образца устройства, для проведения которых изготовлена технологическая оснастка и приобретено аналитическое и измерительное оборудование. 

В соответствии с требованиями проекта представители научного коллектива  приняли участие в конференциях 2016 года:

  1. Научно-техническая конференция «Надежность и качество», Пенза, 23-31 мая 2016 г. 
  2. Всероссийская конференция (с международным участием) «Радиоэлектронные средства получения, обработки и визуализации информации» (РСПОВИ-2016), 26 – 28 октября 2016 г. Москва.
  3. Third International Conference on Digital Information Processing, Data Mining, and Wireless Communications (DIPDMWC2016), July 06-08, 2016.
  4. Международная конференция «Информационные технологии в промышленности и производстве», Томск, Россия. 21-23 Сентября 2016.
  5. XII Международная IEEE Сибирская конференция по управлению и связи (SIBCON-2016). Москва, 12-14 мая 2016 г. 

 

Практическая значимость исследования
Практическая значимость исследований связана с созданием отечественных интеллектуальных систем типа «электронный нос», что позволит обеспечить производство инновационных изделий, востребованных, в том числе, и лучшими зарубежными производителями промышленной и бытовой автоматики, систем безопасности и т.д. Предусматривается, что устройства, оснащенные «электронным носом», найдут самое широкое применение: от разработки военной техники, бортовых устройств авиационных и космических аппаратов до бытовых и коммунальных датчиков-сигнализаторов.
Оценка элементов новизны показывает, что используемые в проекте достижения нанотехнологий и микроэлектроники при производстве газочувствительных датчиков приводят к уменьшению их массогабаритных характеристик и энергопотребления, что позволяет обеспечить изготовление их в виде матрицы. Использование нейросетевых методов распознавания запахов способно обеспечить высокие ключевые показатели прибора в отношении распознавания химических веществ, близкие к мировым.