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研究キーワード:神戸大学における「電子移動」 に関係する研究一覧:2件
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発表日:2025年10月14日
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イオンゲルとグラフェンで、機械学習の計算を劇的に省力化できるAIデバイスを実現
エッジAI向け省エネ技術として期待
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(1)を行うAIデバイス「物理リザバー」(2)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、東京理科大学、神戸大学からなる研究チームは、...
キーワード:コンピューティング/ベンチマーク/AI/アルゴリズム/クラウド/タスク/ディープラーニング/ニューラルネットワーク/プライバシー/機械学習/深層学習/人工知能(AI)/生体信号/微分方程式/パルス/結び目/非線形/非線形応答/カオス/テクトニクス/イオン液体/ナノマテリアル/高分子/酸化還元反応/電子移動/電気二重層トランジスタ/ソフトマテリアル/分子吸着/2次元材料/キャリア/トランジスタ/ニューロモルフィック/メモリ/絶縁体/電界効果トランジスタ/電気二重層/電子デバイス/誘電体/過渡応答/省エネ/還元反応/イオン伝導/ナノワイヤ/電界効果/グラフェン/データ処理/トラップ/ナノスケール/ナノ構造/ニューラルネット/ネットワーク構造/フィードバック/モデル化/異常検知/移動度/光学素子/酸化還元/周波数/低消費電力/電解質/熱伝導/半導体/非線形性/脳型情報処理/神経回路網/極性輸送/リザバーコンピューティング/ニューロン/短期記憶/血液/神経回路/スマートフォン
他の関係分野:情報学数物系科学化学総合理工工学総合生物
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発表日:2025年4月15日
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外部刺激なしで自己修復する光触媒を実証
持続可能な水素製造システムへの応用に期待
本研究では、次世代太陽電池材料として注目されている有機無機ペロブスカイト(CH3NH3PbX3(X = Cl, Br, I)など)をモデル材料として用いました。水素イオンやハロゲン化物イオンを含む水溶液中にペロブスカイトが飽和した条件下において、外部刺激を必要としない自己修復反応を実現しました。さらに、この反応が、水素生成光触媒反応に適用可能であることを実証しました(図2)。有機無機ペロブスカイトは、水素生成光触媒としての応用が注目されていることから、本研究ではまず光照射が結晶の損傷に及ぼす影響を評価しました。蛍光顕微鏡...
キーワード:水素生成/地球温暖化/水溶液/イオン化/ハロゲン/太陽/光触媒反応/高分子/触媒反応/電子移動/ペロブスカイト/持続可能/光照射/チタン/光触媒/太陽電池/電池/化学工学/環境問題/金属イオン/高分子材料/自己修復/水素製造/有機物/結晶構造/温暖化/水素ガス/カルシウム/蛍光顕微鏡/酸化反応
他の関係分野:環境学数物系科学化学工学農学
神戸大学 研究シーズ