簡単かつ高精度なpH
Scientific Reports volume 12、記事番号: 22584 (2022) この記事を引用
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10 オルトメトリック
メトリクスの詳細
多くの科学、医療、産業用途では、幅広い pH 範囲をカバーする低コストで高精度の光学式 pH センサーの開発に関心が高まっています。 高精度と費用対効果の開発には真剣に取り組んでいますが、依然として課題が残っています。 この観点から、正確な pH 値を推定するための一般的な pH 紙への機械学習技術の実装を紹介します。 さらに、入手可能な市販の pH 紙を使用して溶液の正確な pH 値を予測するための、機械学習アルゴリズムに基づいた、シンプルで柔軟な無料の正確なモバイル アプリケーションを開発します。 一般的な光条件は、350、200、および 20 ルクスの異なる光強度の下で研究されました。 モデルは、特別な機器制御を行わずに 2689 の実験値を使用してトレーニングされました。 1:14 の pH 範囲は、~0.1 の pH 値の間隔でカバーされます。 結果は、青色との相関性が低いのとは対照的に、pH 値と赤色および緑色の両方との間に有意な関係があることを示しています。 K 近傍回帰モデルは線形性を改善し、最小の誤差と組み合わせて 0.995 という有意な決定係数を示します。 無料で公的にアクセス可能なオンラインおよびモバイル アプリケーションが開発され、一般的な pH 紙の RGB カラー コードの関数として pH 値を高精度に推定できるようになりました。 私たちの発見は、追加の費用と時間のかかる実験作業を必要とせずに、ハンドヘルド pH 検出を使用する高価な pH 機器と、キッチンのシェフを含むすべての人のためのインテリジェントなスマートフォン システムを置き換えることができる可能性があります。
さまざまな溶液の pH 値は、屋外または屋内の用途における産業、生物学、化学、および環境科学の最適化された条件と品質管理を決定するために特に重要なポイントです1、2。 水素イオン濃度 [H+] は 0 ~ 14 の pH スケールで表され、検出にカウントされるほとんどの方法は、微小電極 3、酸ベースの指示薬 4、電位差滴定 1、比色プローブおよび蛍光プローブのアプリケーション 5、6 など、複雑で高価で時間がかかります。 7、8、9、10。 現在、電位差測定は、pH 検出で最も使用されている技術です。 溶液の pH は、電位差測定装置の電極間の異なる電圧の測定によって計算できます11。 従来の電位差測定装置は高精度であるにもかかわらず、操作と校正プロセスがより複雑でコストがかかるため、屋内または屋外の目的には適用できません。 ただし、簡単でアクセスしやすい pH ストリップは視覚的な pH 検出の代替方法として使用されますが、結果の精度は低くなります。
一方、機械学習 (ML) 技術は、人工知能 (AI) を使用した実験から得られたトレーニング データから新しい値を予測する機能をアルゴリズムに与えます。 したがって、目標を達成し、計画に高いパフォーマンスを提供するために、ハイパーパラメーターやメカニズムに依存する ML 用の回帰アルゴリズムや分類アルゴリズムが多数存在します12。 ML は、化学発見 13、分子表現 14、合成化学 15、材料化学 16、水生化学研究 17、18、水質汚染 19 などの化学で使用されています。
ここでは、一般的なストリップ pH 紙の精度を向上させるために ML 技術が使用されました。 ML モデルは、pH 範囲全体をカバーする 2689 件の実験データに基づいてトレーニングされました。 さらに、pH 値を予測するための ML アルゴリズムに基づいたモバイル/Web アプリケーションを開発しました。 したがって、開発されたアプリはモバイル上で動作し、追加コストなしで誰でも (化学者かどうかに関係なく) ポータブル デバイスとして使用でき、応答が速く、さまざまなアプリケーションに適用できます。
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