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「電解質」 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9月11日
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高効率アルカリ水電解を実現する酸素発生触媒の“反応場”をオペランド観測で解明
フッ素をドープしたニッケル化合物触媒をマイルドに調製して実現
図1：LPD 成膜の概念図と合成した材料像 （1）合成と材料設計本研究では、金属－フッ化物の配位平衡を利用する液相析出（LPD）法※4で、ニッケルフォームなどの多孔質基板上にフッ素を取り込んだ α-N...
キーワード：再生可能エネルギー/X線吸収分光/高エネルギー/水溶液/表面状態/XAFS/軟X線/反応場/電気分解/エネルギー利用/高原子価/貴金属/酸素発生反応/前駆体/金属触媒/持続可能/持続可能な開発/局所構造/材料設計/電子状態/カリウム/フッ素/環境負荷/水素製造/性能評価/多孔質/耐久性/電解質/電気化学/導電性/熱処理/結晶性/SPECT
他の関係分野：環境学数物系科学化学総合理工工学農学