背景紹介 二次元材料（2D materials）は、その独特な物理化学的特性により、ナノエレクトロニクスやオプトエレクトロニクスなどの分野で大きな応用可能性を示しています。しかし、これらの材料のナノスケールでの構造的擾乱（structural perturbations）は、その性能に重要な影響を及ぼします。従来のラマン分光法（Raman spectroscopy）などの手法は、材料の構造情報を提供できますが、その空間分解能は通常、回折限界に制限されており、ナノスケールでの構造変化を正確に検出するのは困難です。この問題を解決するため、研究者たちは、機械学習（machine learning, ML）と分光技術を組み合わせることで、空間分解能を向上させ、ナノスケールの構造的擾乱を明らかにするこ...

学術的背景 地球温暖化問題が深刻化する中、二酸化炭素（CO₂）は最も主要な温室効果ガスの一つとして、その捕獲と貯蔵技術の研究が科学界の焦点となっています。金属有機構造体（Metal Organic Frameworks, MOFs）はその極めて高い孔隙率と表面積から、CO₂を捕獲・貯蔵する理想的な材料とされています。しかし、CO₂の吸着過程は発熱反応であり、材料の温度上昇を引き起こし、その吸着効率に影響を与える可能性があります。そのため、CO₂負荷がMOFsの熱伝導率に及ぼす影響を理解することは、実際の応用における性能を最適化する上で重要です。これまでの研究は主にガス負荷のないMOFsの熱伝導率に焦点を当てており、ガス負荷後のMOFsの熱伝導メカニズムに関する体系的な研究は不足していました。...

学術的背景 グローバルなエネルギー構造が再生可能エネルギーへの転換を進める中、分散型エネルギー貯蔵（decentralized energy storage）の重要性がますます高まっています。従来の集中型エネルギー貯蔵システムとは異なり、分散型エネルギー貯蔵はエネルギー生産と貯蔵プロセスをローカル化し、大規模なシステム障害のリスクを軽減し、エネルギー供給の継続性と柔軟性を向上させます。しかし、分散型エネルギー貯蔵プロジェクトの複雑さとリソースの限界により、企業が戦略的優先順位を決定することが難しく、投資の失敗や非効率性を引き起こす可能性があります。 この問題を解決するため、著者らは人工知能（AI）を駆使した意思決定モデルを提案し、分散型エネルギー貯蔵投資に対する効果的な戦略的ガイダンスを提供...

学術的背景 近年、ナノテクノロジーとモノのインターネット（IoT）の急速な発展により、革命的な分野であるナノモノのインターネット（IoNT）が誕生しました。ナノモノのインターネットは、ナノスケールのデバイスをインターネットに接続し、農業、軍事、マルチメディア、医療などの分野で重要な役割を果たすことができます。しかし、ナノモノのインターネットと機械学習（ML）の両方が著しい進歩を遂げているにもかかわらず、これらをどのように組み合わせるかに関する包括的な研究は比較的不足しています。既存の研究は主にナノモノのインターネットのアーキテクチャ、通信方法、特定の分野への応用に焦点を当てており、機械学習がデータ処理、異常検出、セキュリティにおいて持つ可能性を見落としています。したがって、本論文はこの空白を...

金属ナノクラスター（metal nanoclusters）は分子と金属の間にあるナノスケールの材料で、特に原子構造と物理特性の関係を理解する上で重要な役割を果たしています。近年、有機配体で保護された金属ナノクラスターは、その精密な原子構造、魅力的な幾何学的特徴、そして潜在的な応用可能性から、研究者たちの関心を集めています。特にフラーレン様のトポロジーを持つ多層構造の金属ナノクラスターは、その高い対称性と安定性から研究の焦点となっています。しかし、非炭素元素で構成されるフラーレン構造は、安定性の問題から合成が難しく、関連する研究の進展は遅れていました。 本研究はこの課題に取り組み、新たな銀銅ナノクラスター Ag135Cu60 の合成を通じて、その構造と光学特性を探求し、ナノサイエンスと材料科学...