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• 16种类の高分子材料と导电性カーボンナノ粒子の混合物で构成される人工嗅覚センサ（注1）を介して、呼気センシングによる个人认証（注2）の原理実証に成功。
• 人工知能による机械学习（注3）を通して呼気センシングにより得られたデータ群を分析し、20名を対象とする个人认証を97％以上の高精度で达成。
• 膨大な呼気分子群の化学情报を利用する本技术を导入することで、生体认証における情报の偽造防止や窃取した情报による长期的なりすまし防止に期待。

　東京大学大学院工学系研究科応用化学専攻の長島一樹 准教授、柳田剛 教授、九州大学大学院総合理工学府のジラヨパット チャイヤナ 大学院生（研究当時）、名古屋大学大学院工学研究科生命分子工学専攻の安井隆雄 准教授、馬場嘉信 教授、パナソニック インダストリー株式会社 技術本部の花井陽介 主任技師、中尾厚夫 主任技師、中谷将也 課長らの研究グループは、生体呼気から得られる化学情報に基づく個人認証の原理実証に成功しました。
　本研究では、16种类の高分子材料と导电性カーボンナノ粒子で构成される人工嗅覚センサを介して呼気センシングを行い、得られたデータ群を人工知能による机械学习を通して分析することで20人の个人认証を97％以上の高精度で达成しました。従来の物理情报を介した方法と比べて、膨大な种类の呼気分子群を通して得られる化学情报を利用する提案方法は、情报の偽造や窃取した情报による长期的ななりすましが极めて困难であることから、高いセキュリティの生体认証技术の実现に繋がると期待されます。
　本研究成果は、2022年5月20日（英国夏時間）に英国王立化学会が出版する「Chemical Communications」誌のオンライン版に掲載されました。

（注1）人工嗅覚センサ
　化学物质を受容する嗅覚受容体を模した化学センサの集积化デバイス。

（注2）个人认証
　个人が间违いなく本人であることを确认すること。

（注3）机械学习
　机械（コンピューター）がデータから自动で反復学习し、そこに潜むパターンを発见するデータ分析法。

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雑誌名：「Chemical Communications」（オンライン版：5月20日）

论文タイトル：

著者：Chaiyanut Jirayupat, Kazuki Nagashima,* Takuro Hosomi, Tsunaki Takahashi, Benjarong Samransuksamer, Yosuke Hanai, Atsuo Nakao, Masaya Nakatani, Jiangyang Liu, Guozhu Zhang, Wataru Tanaka, Masaki Kanai, Takao Yasui, Yoshinobu Baba, and Takeshi Yanagida

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