講演情報
[9a-C309-6]植物生体情報の可視化に向けた電気化学インピーダンスセンシングと機械学習解析
〇杉山 睦1,2、吉永 博紀1、梅本 遥介1、大濱 悠希1 (1.東京理科大 創域理工、2.東京理科大 総研)
キーワード：
植物モニタリング、電気化学インピーダンス法、機械学習
本研究では、植物細胞の電気的状態を直接反映する電気化学インピーダンス(EIS)特性に着目し、EIS測定により得られたデータを細胞組織を模した等価回路モデルにより、各種パラメータを抽出した。加えて、得られたEISパラメータより栽培環境を推定する機械学習モデルを構築し、各種ストレス情報の抽出を試みた。