従来の課題 細胞老化や細胞死に至る細胞のダメージを早期に発見することは、さまざまな病気の治療戦略開発の鍵となります。そのためには、発症から終末までの細胞の変化を観察する(細胞イメージング)ことが不可欠です。現行手法の多くが、可視光や紫外光などの細胞に有害な光を用いていること、複数の損傷状態を同時に検出する感度や能力に欠けることなどの問題を抱えています。このため、しばしば、疾病の発見が遅れたり、治療後の細胞運命の全体像が不完全になったり、治療効果に誤った結論が導かれたりします。それらの問題を解決するために、細胞に無害な赤外光〜近赤外...

従来の課題 近年、深層学習や生成AIに代表される機械学習の消費電力が指数関数的に増大しており、深刻な社会問題となっています。この解決に向けて低消費電力かつ高い計算性能を備えた人工知能(AI)デバイスの需要が高まっています。高効率な脳型情報処理であるリザバーコンピューティングを行うAIデバイス「物理リザバー」は、計算負荷(必要な積和演算の数)が小さく省電力であるため注目されていますが、ソフトウェア処理に比べて低い計算性能が課題でした。 成果のポイント 今回、NIMS、...

従来の課題 熱伝導率は固体中で熱がどれだけ効率よく伝わるかを表す指標です。この熱の担い手(熱キャリア)は、金属では電子、半導体や絶縁体では格子振動の準粒子であるフォノンが主役とされています。現在の熱工学では、熱キャリアの輸送特性を解明・制御することで熱伝導率や界面の熱抵抗を制御する取り組みがあり、特にフォノンの輸送・散乱に着目した熱伝導制御はフォノンエンジニアリングと銘打たれて数十年にわたって盛んに研究されています。電子・フォノン以外の熱キャリアの寄与も存在しますが、ほとんどの物質ではその寄与は非常に小さく、観測できたとしても極低...

従来の課題 二硫化モリブデン(MoS2)は数原子層からなる新素材で優れた半導体特性を持ち、次世代電子デバイスの材料として世界的に注目されています。その材料の性能は、ナノメートルレベルで微小に回転(ツイスト)した領域の有無や極性(原子配列の方向)などの微細構造に左右されます。従来技術ではその微細構造を高精度かつ広範囲に評価することが難しく、理想的な材料設計や製造工程の調整が手探り状態でした。今後の革新的な材料開発やデバイス応用を加速させるためには、こうしたツイストや極性をナノレベルで解析できる新しい分析技術が不...

従来の課題 TMR効果は、磁性層/絶縁層/磁性層という薄膜素子において、左右の磁性層の磁化の向きが平行な場合と反平行な場合とで、素子の電気抵抗が異なる現象です。磁気センサーや磁気メモリなど応用範囲の拡大に向けて、電気抵抗の変化率(TMR比)のさらなる向上が求められています。NIMSは近年、TMR比の世界最高記録を更新し、「TMR比が絶縁層の膜厚に応じて振動する現象(TMR振動現象)」の解明がTMR比をさらに高めるための鍵であることを示しました。しかし、TMR振動現象は、過去に多くの研究がなされたにもかかわらず、その起源が20年以上...

従来の課題 材料データは機密性が高く、他機関と共有することが困難です。しかし、取得には多大な時間とコストがかかり、機関を超えた活用が望まれます。特に、発電設備の耐熱材料寿命データは、取得に10年以上かかる場合があり、産学連携が求められています。 成果のポイント NIMSは、データを秘匿したまま各機関で分散して機械学習を行うシステムを開発し、6社2国研のデータをお互いに開示せずに秘匿したまま機械学習を実施。耐熱鉄鋼材料の長期耐久性を予測するモデルを構築しました(図)。...

従来の課題 リチウム空気電池は、リチウムと空気中の酸素を使って放電・充電する二次電池です。リチウムイオン電池と比べて5-10倍の高エネルギー密度化が可能で、電池の圧倒的な軽量化・大容量化を実現する蓄電技術として注目されています。しかしリチウム空気電池の電池反応は非常に遅く、極めて微弱な出力電流しか得られませんでした。リチウム空気電池に蓄電されている大きなエネルギーを活用するには、リチウム空気電池の抜本的な高出力化が必要とされていました。 成果のポイント 今回、研究チ...