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研究キーワード:京都大学における「エネルギーモデル」 に関係する研究一覧:3件
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発表日:2026年4月22日
この記事は2026年5月6日号以降に掲載されます。
1
磁性材料のエネルギー損失に潜む「熱ゆらぎ」を説明可能AIで解明
~エントロピーの効果を世界初で可視化、新材料の設計指針を提示~
この記事は2026年5月6日号以降に掲載されます。
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発表日:2025年7月16日
2
次世代AIで磁性材料のエネルギー損失の原因を解明
~省エネルギーな次世代EV開発への応用に期待~
平岡裕章 高等研究院教授は、谷脇三千輝 東京理科大学修士課程学生(研究当時)、小嗣真人 同教授らの研究グループと、次世代の説明可能AI「拡張型自由エネルギーモデル」を用いて、実際の磁性材料のエネルギー損失の原因を明らかにしました。 電気自動車(EV)の心臓部であるモーターでは、磁性材料が発生する「エネルギー損失(鉄損)」が、大きな効率低下の原因となっています。この損失はモーター全体の約30%を占め、世界規模では年間約6億トンのCO2排出に相当する深刻な課題です。しかしこれまで、その損失のメカニズムは詳しく解明されておらず、材料設計のボトルネックとなっていました。...
キーワード:最適化/自由エネルギー/人工知能(AI)/トポロジー/エネルギー利用/半導体デバイス/省エネ/ボトルネック/熱力学/材料設計/磁性材料/電池/エネルギーモデル/モーター/自動車/省エネルギー/電気自動車/二酸化炭素/半導体/心臓
他の関係分野:情報学数物系科学工学
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発表日:2025年4月9日
3
薄膜生成時の枝分かれ現象を、トポロジー・物理・AIの融合で解明
〜Beyond 5Gを支える基盤技術への応用に期待〜
平岡裕章 高等研究院教授、小嗣真人 東京理科大学教授、大林一平 岡山大学教授、三俣千春 筑波大学教授らの研究グループは、トポロジーと自由エネルギーを活用した機械学習(AI)解析を実施し、薄膜結晶の電気的特性に大きな影響を与える樹枝状構造の枝分かれメカニズムを明らかにしました。これは、高品質な薄膜結晶の作製プロセスにつながる成果であり、次世代の電子デバイスへの応用が期待されます。 Beyond 5G の実現に向けて、現世代の 5Gよりも一桁以上高いテラヘルツ(THz)周波数帯で動作する電荷移動度の高いデバイスが求められています。そこで現在、次世代電子デバイスに使用する極微細なトランジス...
キーワード:AI/ワークフロー/機械学習/最適化/自由エネルギー/情報学/人工知能(AI)/産学連携/ホモロジー/トポロジー/六方晶窒化ホウ素/テラヘルツ/電荷移動度/h-BN/トランジスタ/電子デバイス/半導体デバイス/エネルギーモデル/グラフェン/センサー/移動度/化学工学/周波数/多層膜/電荷移動/半導体/膜構造/ホウ素/ステント
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学化学工学農学
京都大学 研究シーズ