1700応用理学一般 結晶中の強く相関する電子雲の振る舞いを解明
2022-03-25 名古屋大学国立大学法人東海国立大学機構 名古屋大学大学院工学研究科の萬條 太駿 大学院博士後期課程学生、澤 博 教授らの研究グループは、理化学研究所創発物性科学センターの鬼頭 俊介 基礎科学特別研究員、帝京大学、早稲田...
早稲田大学
1700応用理学一般 
0500化学一般 遷移金属酸化物の近藤効果を初めて実証～電子相関物性の設計・探索の新たなプラットホームを開拓～
銅（Cu）とルテニウム（Ru）からなる酸化物（CaCu3Ru4O12）のX線光電子分光を測定し、独自に開発した計算パッケージを用いて、高精度な理論解析を行いました。CaCu3Ru4O12では、遷移金属の酸化物ではほとんど報告例がない近藤効果が実現していることを初めて実証しました
0400電気電子一般 接着剤いらずの超柔軟導電接合～フレキシブルエレクトロニクスの集積化に貢献～
水蒸気プラズマを用いる新しい接合技術（WVPAB）を開発しました。異なる薄膜基板上の金電極同士を配線する際に、接着剤を介さず、電極同士を直接接合できます。接合部の最小曲げ半径は0.5mm未満と非常に柔軟です。WVPAB接合部の抵抗は0.07Ωと極めて低抵抗を達成しました。機械的耐久性も1万回の曲げで電気抵抗の変化が1％未満と優れており、かつ熱安定性にも優れ、100℃で500時間加熱しても酸化による劣化は生じず、むしろ金属結合が促進されることで、電気抵抗が8％改善しました。フレキシブルな有機太陽電池と有機発光ダイオード（有機LED）を、超薄型配線フィルムを介して相互接続することにも成功しました。
1701物理及び化学 人工ニューラルネットワークで明らかになった高温超伝導の隠れた起源
光電子分光データから人工ニューラルネットワーク(ANN)を活用して『自己エネルギー』と呼ばれる物理量を取り出す手法を開発し、高温超伝導解明の鍵となる引力の痕跡を発見しました。
1900環境一般 G20の消費はPM2.5の排出を通じて年200万人の早期死亡者を生む
G20諸国の消費者が購入する製品やサービスの生産によって生じるPM2.5（微小粒子状大気汚染物質）発生量を全球規模で推計し、その曝露により生じる世界各国の早期死亡者（平均死亡年齢よりも前に発生する死亡）は年間約200万人に上ることを解明しました。その中には、約8万人の乳幼児（5歳未満）が含まれます。
0404情報通信 スマートフォンの未来を支える 周波数フィルター用の圧電薄膜の電気機械結合係数の向上とメカニズムの解明
スマートフォン向け周波数フィルター用として、窒化アルミニウム圧電薄膜にイッテルビウムを添加することで、電気機械結合係数が最大約１．４倍に増加することを実験で確認。イッテルビウムをウルツ鉱型窒化アルミニウム中に置換する際に、ランダムに配置するのではなく、チェーン状の構造が形成される状態がエネルギー的に安定することを解明。
1701物理及び化学 機械学習手法により物理の難問「量子スピン液体」を解明
人工ニューラルネットワークの一種である制限ボルツマンマシンと物理分野で用いられる強力な関数を組み合わせて、スピン間の高度な量子もつれを学習させる手法を構築した。スーパーコンピュータ「富岳」などで、2次元正方格子上のフラストレーションのある量子スピン模型を解析した結果、フラストレーションが強くなる領域において、量子スピン液体相の存在の確証を得た。
0505化学装置及び設備 最も分析困難な放射性核種の一つパラジウム-107の簡便な分析に成功
大強度陽子加速器施設(J-PARC)に設置した中性子核反応測定装置(ANNRI)において、即発ガンマ線分析と中性子共鳴捕獲分析という２つの分析技術を組み合わせた飛行時間型即発ガンマ線分析法を開発した。これは化学分析が不要となる簡便な分析法で、複雑な組成を持つ試料中の107Pdに適用したところ、その正確な分析に成功した。
1700応用理学一般 スパースモデリングを用いた高精度ノイズ除去法の開発に成功
周囲の圧力に応じて発光強度が変化する感圧塗料（ＰＳＰ）による機器表面の圧力分布計測（ＰＳＰ計測法）の後処理法として、圧力分布の再構成にスパースモデリングを用いたノイズ除去法を開発した。
1700応用理学一般 電池材料粒子内部の高精細な可視化に成功～多次元イメージング計測とデータ科学の連携～
リチウム電池正極材料の一つであるニッケル−マンガン酸リチウム粒子の1粒に対して、「タイコグラフィ-XAFS法」測定を大型放射光施設「SPring-8」 で行い、計測データを粒子内部のマンガンとニッケルの元素分布や価数分布のデータマイニングと連携させることで、粒子内部の複数の不均一な構造の可視化に成功した。
0109ロボット さまざまな作業現場の自動化をめざし、形状が変わる物体のハンドリングに対応する深層学習型ロボット制御技術を開発
複雑な動作を容易に実現することができる深層学習型のロボット制御技術を開発した。ロボットの手先や対象物の特徴情報を学習により自動抽出することで、形状が変わる物体のハンドリングをプログラミングレスで習得できる。
1604情報ネットワーク プライベートＬＴＥやローカル５Ｇの利用促進のため、無線周波数利用効率を向上する技術を開発
IoT 機器の普及や、そのデータを流通・活用するサービスの拡大に向けて、総務省委託研究「IoT 機器増大に対応した有無線最適制御型電波有効利用基盤技術の研究開発」の技術課題の一つである「有無線ネットワーク仮想化の自動制御技術」において、各機関の開発技術を統合した実証実験を実施した。