【第一參賽人/留學人員】鐘成
【留學國家】美國
【技術領域】新材料
【參賽屆次】第5屆
【所獲獎項】入圍
【項目簡介】
對混合氣體中的成分進行實時的感知和識別能力，決定了其對生物體的生理作用、感官體驗和身份識別效果。但至今我們仍然無法將嗅覺進行數字化處理，不能將這種關鍵的感知能力納入信息網絡和虛擬現實中。我們認為，這個領域將會是未來信息技術發展的一個重要瓶頸和發展空間。 現有的傳感器，大多為單一的分子傳感器，受本身選擇性限制，只能對一類結構近似的分子具有感知能力，但受制于多種干擾因素，無法實現對混合氣體的實時、精確、量化的檢測。我們認為，用不同響應特性的氣敏單元組成的傳感器陣列代替單一傳感器，通過深度學習神經網絡技術，可以讓傳感器陣列對混合氣體的在線定量分析成為可能。 本項目利用MEMS傳感器制造技術，在單一集成基片上進行納米混合薄膜氣體傳感器陣列的制備，并通過神經網絡算法對陣列氣敏響應數據的特征提取能力，找出混合膜層結構與混合氣體敏感性之間的相互關聯，通過海量數據機器學習的訓練，最終實現對混合氣體成分的優化檢測和分析，并以此為基礎發展出新一代智能傳感器的應用產品。本項目將在1年內，以納米傳感器陣列及人工智能算法為核心技術，在呼出氣體診斷、慢性病監控、食品衛生與安全等領域，快速開發市場需要的實際產品，形成現金流和品牌效應。在1-2年內，“數字化嗅覺”數據庫的建立和維護，將是本項目中長期發展的最大目標和“護城河”。通過海量人工嗅覺數據的生成，依靠大數據云處理技術的發展，將會形成獨一無二的數字化嗅覺數據庫，而數據庫的技術服務和軟硬件系統集成，將是項目在3年內的最大利潤增長點。創新團隊核心成員分別在納米材料學、傳感器、人工智能等技術領域有著多年的豐富經驗，先后在軍工國企、上市公司和科研院所擔任重要技術和管理崗位，善于把握技術創新前沿趨勢和產品市場需求，多次創業的經歷能夠保證未來產品開發、市場營銷和技術突破的順利進行。
【展開】
【收起】