Gépi tanulás algoritmusok elektronikus orr esetén

2023-2024 tavasz

Nincs megadva

Téma leírása

Az elektronikus orr technológia a biológiai orr mintájára készítettük. Az eszközünk alapvetően egy MOx alapú szenzor fúziós eszköz. A MOx érzékelő elektromos vezetőképessége (ellenállás / impedancia) attól függően változik, hogy melyik molekula reagál az érzékelő felületével. Ezen kívül az ilyen érzékelőket membránnal vonják be, ami korlátozza azon molekulák körét, amelyek érintkeznek az érzékelő felületével. A piacon kapható szenzorok fizikai jellemzőikben különböznek, így az egyes szenzorok vezetőképessége a ténylegesen kimutatandó molekulától függően eltérően változik. Szenzorfúziós megoldással dolgozunk, ami azt jelenti, hogy több különböző érzékelőt kombinálunk, így az általuk szolgáltatott jelet egyfajta ujjlenyomatként kezeljük.

Különféle alkalmazási területeken dolgozunk, mint például a MedTech (egészségügyi problémák biomarkerek alapján történő észlelése), az Industry 4 (karcinogén jellegű gázok kimutatása), a FoodTech (hús frissessége, mikrobiológiai szennyezettség, romlott élelmiszer), légszennyezettség elemzés.

A konkrét problémák, amelyeken a hallgatók dolgozhatnak, a következők.

  • Keverékek szétválasztása – Jelenleg csak egyes anyagokat mér a készülék. Több anyag egyidejű mérése és a jelek szétválasztására szolgáló algoritmusok kidolgozása.
  • Algoritmusok az érzékelők kalibrálásához - A MOx érzékelők jól ismert problémája a leromlás/elöregedés. Ezenkívül egyes érzékelők gyenge minőségűek, és eltérő torzítási és varianciaparaméterekkel rendelkeznek. A kalibrálás célja a mérések egységesítése.
  • Biomarker alapú személyazonosítás - Anonim leheletminta gyűjtés, feltáró adatelemzés (EDA), osztályozás alapú személyazonosítás.
  • Algoritmusok a háttérlevegő-hatás kompenzálására - A különböző helyszínek eltérő levegő összetételt biztosítanak. Ez azt jelenti, hogy a laboratóriumban mért minták nem használhatók közvetlenül más helyen. Az eszközök alkalmazásához kompenzálni kell az eltérő háttér illatok általi eltéréseket.
  • A hallgatók témát is javasolhatnak.

Maximális létszám: 10 fő