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J-GLOBAL ID:202202289329564077   整理番号:22A0573224

藻類農場のための無線マルチチャネル低コストラボオンチップ藻類培養モニタAIoTシステム【JST・京大機械翻訳】

A wireless multi-channel low-cost lab-on-chip algae culture monitor AIoT system for algae farm
著者 (5件):
資料名:
巻: 193  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: T0337A  ISSN: 0168-1699  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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藻類は,生物エネルギーおよび農業肥料分野で広く使われる低光合成独立栄養生物であり,これは農業生産における炭素放出を大きく削減できる。したがって,藻類農場における藻類細胞の自動培養と検出は,農業自動化にとって非常に重要である。本論文では,自動温度制御低コストラボオンチップ小型およびインテリジェント藻類培養AIoTシステムを提案し,そして,レンズレスマイクロ流体システムを,携帯リアルタイム追跡および藻類細胞培養の分析を実現するために,画像取得のために使用した。装置の低コストと小型化を実現するために,冷却のための媒体フローの加熱と制御のためのセンサチップに基づく自動温度制御方法を設計した。従来の複合温度制御装置と比較して,この方式における加熱と冷却システムは,非常に単純で,温度制御システムのコストを大いに減らした。さらに,ニューラルネットワークアルゴリズムに基づくWinograde最適化アルゴリズムを提案した。ハードウェア実装をアルゴリズムによって最適化して,それはニューラルネットワークの計算量,回路面積,および電力消費を大幅に減らし,また,回路構造をこのアルゴリズムのために設計した。実験は,この方式がScenedesmus quadricauda培養と分析を十分に完了することができ,そして,プロセス時間消費が55.56%に減少することを示した。精度がint8のとき,回路面積と電力消費は,それぞれ3.19%と11.09%減少した。最後に,S.quadricauda培養取得プロトタイプシステムのマルチチャネル端末培養とセンサノードAIoT無線ネットワーク接続を実現して,それは藻類農場における知的化とラボオンチップの開発を促進した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
生物燃料及び廃棄物燃料  ,  植物組織・細胞による物質生産 

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