2022-05-20 東京大学,九州大学,名古屋大学,パナソニック インダストリー株式会社,科学技術振興機構
ポイント
- １６種類の高分子材料と導電性カーボンナノ粒子の混合物で構成される人工嗅覚センサーを介して、呼気センシングによる個人認証の原理実証に成功。
- 人工知能による機械学習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名を対象とする個人認証を９７パーセント以上の高精度で達成。
- 膨大な呼気分子群の化学情報を利用する本技術を導入することで、生体認証における情報の偽造防止や窃取した情報による長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種類の高分子材料と導電性カーボンナノ粒子で構成される人工嗅覚センサー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機械学習を通して分析することで２０人の個人認証を９７パーセント以上の高精度で達成しました。従来の物理情報を介した方法と比べて、膨大な種類の呼気分子群を通して得られる化学情報を利用する提案方法は、情報の偽造や窃取した情報による長期的ななりすましが極めて困難であることから、高いセキュリティーの生体認証技術の実現につな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す。
本研究は、科学技術振興機構「さきがけ（課題番号：ＪＰＭＪＰＲ１９Ｊ７）」、「ＣＲＥＳＴ（課題番号：ＪＰＭＪＣＲ１９Ｉ２）」、科研費「基盤研究（Ｓ）（課題番号：ＪＰ１８Ｈ０５２４３）」、「基盤研究（Ｂ）（課題番号：ＪＰ２０Ｈ０２２０８）」「国際共同研究強化（Ｂ）（課題番号：ＪＰ１８ＫＫ０１１２）」「特別研究員奨励費（課題番号：ＪＰ２０Ｆ２００４８）」の支援により実施されました。
＜論文タイトル＞
- “Breath odor-based individual authentication by an artificial olfactory sensor system and machine learning”
- ＤＯＩ：10.1039/d1cc06384g
＜お問い合わせ先＞
＜研究に関すること＞
長島 一樹（ナガシマ カズキ）
東京大学 大学院工学系研究科 応用化学専攻 准教授
柳田 剛（ヤナギダ タケシ）
東京大学 大学院工学系研究科 応用化学専攻 教授
＜ＪＳＴ事業に関すること＞
前田 さち子（マエダ サチコ）
科学技術振興機構 戦略研究推進部 ＩＣＴグループ
＜報道担当＞
東京大学 大学院工学系研究科 広報室
九州大学 広報室
東海国立大学機構 名古屋大学 広報室
パナソニック インダストリー株式会社 経営企画部 広報課
科学技術振興機構 広報課
