Descrizione del progetto
Un’innovativa piattaforma di sensori di gas a beneficio del monitoraggio della qualità dell’aria e dell’assistenza sanitaria
I sensori di gas sono fondamentali per il monitoraggio degli inquinanti atmosferici in contesti personali e industriali. Contribuiscono a garantire la qualità dei prodotti nell’industria alimentare e ad analizzare i gas nel settore sanitario. Tali applicazioni richiedono sensori miniaturizzati, a basso consumo e a basso costo con un’elevata selettività rispetto ai gas. Il progetto AMUSENS, finanziato dall’UE, mira a sviluppare una piattaforma flessibile di sensori di gas combinando sensori multi-pixel e intelligenza artificiale. Questo approccio migliorerà la selettività rispetto ai gas e l’adattabilità ad applicazioni mirate. Utilizzando innovative tecniche di produzione additiva, AMUSENS amplierà la gamma di materiali in ossido metallico disponibili, dimostrando la loro sostenibilità nella lavorazione su scala wafer. L’adattabilità della piattaforma sarà dimostrata attraverso applicazioni nel monitoraggio dell’esposizione personale e nella sanità.
Obiettivo
Gas sensors are crucial in the personal and industrial monitoring to analyze personal exposure to air pollutants or to critical gases, to control product quality such as in the food industry, in health care by analyzing gases from human body and using breath analysis combined with wearable sensors for personal stress estimation. These applications require miniaturized low power and low-cost gas sensors with good gas selectivity to be integrated in personal devices, in product packaging or in widely distributed sensor networks.
AMUSENS aims at developing a gas sensor platform with flexible selectivity to different gas environments by combining a multi-pixel approach and artificial intelligence to adapt the data analysis to the targeted applications. It is based on metal oxide sensing materials on micro-hotplate platform, which are already available on the market for low power applications, but suffer from a lack of selectivity. Gas-selective multi-pixel sensors based on different metal oxide materials have been demonstrated, but their industrialization is limited to few industrially available materials. By using original additive manufacturing approaches for local liquid-phase and gas-phase depositions, we aim at extending the choice of available materials and demonstrate their sustainability in wafer-scale processing. Artificial intelligence will be used to accelerate the choice of materials, for data fusion to determine specific patterns in the gas analysis and to optimize sensor calibration through calibration transfer models. Three specific applications targeting personal exposure and health care will demonstrate the adaptability of the platform, based on an analysis of the users' requirements. AI interpretation will be facilitated using model-agnostic interpretability analysis of the AI-based models for calibration transfer and on the use-case models.
The proposed architecture will be adaptable to many applications (i) from the flexibility in choosing the materials, made possible by the local deposition techniques, and (ii) from the programming protocol of the artificial intelligence. This approach of products with on-demand properties will improve the resilience of the gas sensor industry by accelerating the time to market of products with enhanced performances.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- ingegneria e tecnologiaingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informaticaingegneria elettronicasensori
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Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2023-RESILIENCE-01-TWO-STAGE
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HORIZON-RIA -Coordinatore
4362 Esch Sur Alzette
Lussemburgo