神戸大学 研究シーズ|
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研究キーワード：神戸大学における「キャリア」 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3日
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昼夜に発電可能な熱放射発電素子構造を提案
持続可能なエネルギー供給に期待
通常の半導体では価電子帯と伝導帯の間のバンドギャップ内で電子は存在できませんが、半導体量子構造や不純物などがバンドギャップ内に形成するエネルギー準位を中間バンドとして用いることで、バンドギャップエネルギーよりも低エネルギーの遷移を熱放射や光吸収で利用できるようになります。本研究では、高温での動作が期待できる、中間バンド構造を導入した熱放射発電素子における発電特性を解明し、伝導帯から価電子帯、伝導帯から中間バンド、中間バンドから価電子帯の3つの遷移を利用することで発電密度が向上することを明らかにしました（図１）。これまでに、3つの遷移が可能なエネルギーに重なりが無い場合、中間バンド構造を導入する...
キーワード：産学連携/バンド構造/赤外線/太陽/太陽光/キャリア/バンドギャップ/光吸収/半導体量子構造/量子構造/カーボンニュートラル/持続可能/高温環境/太陽光発電/太陽電池/電池/カーボン/電磁波/二酸化炭素/半導体
他の関係分野：複合領域数物系科学総合理工工学