Descrizione del progetto
Quel gas «suona» familiare: un sensore di gas acustico che sfrutta la tecnologia dei microrisonatori
I sensori rilevano o misurano le proprietà fisiche in numerosi modi e in un numero virtualmente illimitato di applicazioni. Quando si tratta di rilevare le molecole in un gas, la maggior parte dei sensori attualmente si basa sul rilevamento di segnali elettrici o ottici. Il progetto SmartGas, finanziato dall’UE, prevede di espandere le alternative con un innovativo sensore di gas acustico che sfrutta la tecnologia dei sistemi microelettromeccanici, la risonanza acustica e l’apprendimento automatico. I modelli di risonanza acustica di uno o più gas all’interno della minuscola cavità di un risonatore microelettromeccanico sostituiranno le frequenze ottiche nella spettroscopia. Il progetto prevede di fornire un design brevettato per un sensore di gas universale a basso costo che potrebbe rivoluzionare il mercato del rilevamento del gas.
Obiettivo
I am proposing a novel acoustic MEMS gas sensor with machine learning for the first time that can revolutionize the gas sensing field. Gas sensors targeting only a specific type of gas are developed due to the nature of the existing sensing technologies. Current gas sensors either rely on the detection of the electrical property changes upon the reaction of an active material with the gas or infrared (IR) transmission/absorption characteristics of the gases. I am proposing to couple the acoustic resonance in a cavity with a MEMS resonator and use the coupled resonance and damping as a gas sensor. Acoustic frequency and the damping are a function of the gas inside the cavity, and together can be used to detect any gas with machine learning. Since the frequency and damping change with multiple gases in the proposed approach, machine learning algorithms can extract the gas changes in a smart way. Proposed sensor solves the problems of the current gas sensors. It can be manufactured with standard MEMS fabrication flows, can be used with any gas, does not saturate, and has immediate response time. The sensors will be fabricated in the fully equipped clean room UNAM in Bilkent University. I will apply the sensor on human health by working with a pulmonologist to measure CO in human breath and indoor air quality. My supervisor Prof. Hilmi Volkan Demir will guide me throughout the project and help me to improve my technical and soft skills. I will also be able to improve my network and knowledge during my secondment in Fraunhofer EMFT, Germany. Collaborating with Analog Devices and Fraunhofer will be the key for further product technology development. In summary, this fellowship will establish me as a recognized European leader by demonstrating a proof of concept with interdisciplinary research (MEMS, machine learning, and medical application), by patenting and publishing my innovation, and by enabling the path for low cost universal gas sensor productization.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinatore
06800 Bilkent Ankara
Turchia