汎用的な手法として応用できることから、果実の成熟度や健康状態の数値化などさまざまな分野で利用できる可能性があります。「匂い」は一般的に、数百から数千種類の化合物が混じり合った気体であるため、その構成成分や濃度などの情報を定量的に調べるためにはガスクロマトグラフィーなどで個々の成分を分離して解析する必要があります。今回、研究グループは腸管度小型センサー素子と機能性感応材料、そして機械学習の技術を使うことで、匂いから特定の情報を数値かする手法を開発しました。匂い分子を吸着する材料をセンサー素子に塗布し、ビールやウォッカなどさまざまなお酒の匂いを吹きかけてそれぞれのお酒に特有の電気信号パターンを記録。これらのパターンとアルコール度数についてのデータセットを使って機械学習を行い、匂いの電気信号パターンからアルコール度数を推定する予測モデルを構築しました。今回はモデルサンプルとしてお酒を使い下が、この手法は基本的にはどのような匂いに対しても応用することができるため、たとえば食品の成熟度や鮮度、あるいは疾病の程度と匂いとを関連づけて呼気から病気の診断に利用するなどの応用が期待されます。