鋳型マイクロキャスティング3Dプリントによるマルチマテリアルバイオミメティック電子デバイスの研究 学術的背景 バイオミメティック電子技術の急速な発展に伴い、人間の感覚機能を模倣する電子皮膚（Electronic Skin, E-skin）や柔軟なセンサーがロボット、医療機器、ヒューマンインターフェースなどの分野で広く応用される可能性を秘めています。しかし、既存のバイオミメティック電子デバイスは、材料選択、構造の複雑さ、機能集約化の面で多くの課題に直面しています。特に、材料性能を損なうことなく、多種多様な難成形材料の自由な組み立てと多機能集約化を実現することが、現在の研究におけるボトルネックとなっています。 伝統的な製造方法、例えばエレクトロスピニング、フォトリソグラフィー、転写印刷などは、材...

浮遊式全方向液滴振動発電機：画期的な研究 学術的背景 IoT（モノのインターネット）デバイスが海洋環境監視で広く使用されるにつれ、電力網に依存せずにこれらのデバイスに安定した電力を供給する方法が重要な課題となっています。従来の風力や太陽光などの再生可能エネルギー技術は海洋環境では限界があり、摩擦電気ナノ発電機（Triboelectric Nanogenerator, TENG）はその高い機械エネルギー変換効率から有望な解決策と見なされています。しかし、既存のTENGデバイスの多くは固体-固体界面の摩擦に依存しており、摩耗の問題があるため長期使用が制限されています。また、多くの液滴ベースのTENGは単方向のエネルギー収集しかできず、海洋環境の予測不可能な多方向の波に対応できません。 これらの問...

効率的かつ解釈可能な電子円二色性スペクトル予測：Decoupled Peak Property Learning 学術的背景 電子円二色性スペクトル（Electronic Circular Dichroism, ECD）は、分子のキラリティを研究するための重要なツールであり、特に不斉有機合成や薬品産業において、キラル分子の絶対配置を区別するために使用されます。しかし、既存のECDスペクトル予測手法には、データの不足と解釈可能性の低さという二つの主要な問題があります。これにより、予測結果の信頼性が低下しています。現在のECDスペクトル予測は、分子構造の抽出、立体配座探索、構造最適化、時間依存密度汎関数理論（TD-DFT）計算、ボルツマン重み付けなどの時間のかかる量子化学計算に依存しています。こ...

人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、深層学習は複雑なタスクにおいて顕著な進展を遂げてきました。しかし、深層学習の成功は、大量のラベル付きデータに大きく依存しており、データのラベル付けプロセスは時間がかかる上に、労力がかかり、専門的知識も必要とするため、コストが高いという課題があります。特に、ロボットスキル学習、触媒発見、薬物発見、タンパク質生産最適化などの専門分野では、ラベル付きデータの取得が特に困難で、コストも高くなります。この問題を解決するため、深層ベイジアン能動学習（Deep Bayesian Active Learning, DBAL）が登場しました。DBALは、最も情報量の多いデータを能動的に選択してラベル付けすることで、ラベル付けの効率を大幅に向上させ、限られたラベル付きデー...

形状最適化と形状変形問題のためのプログラマブル環境「Morpho」の開発と応用 学術的背景 ソフトマテリアル（soft materials）は、特にソフトロボティクス、構造流体、バイオマテリアル、粒子媒体などの科学および工学分野において重要な役割を果たしています。これらの材料は、機械的、電磁的、または化学的な刺激を受けると劇的に形状を変化させます。これらの形状変化を理解し予測することは、設計の最適化とその背後にある物理的メカニズムの理解において重要です。しかし、形状最適化問題は通常非常に複雑であり、既存のシミュレーションツールは機能が限られているか、汎用性に欠けるため、研究者はこれらの問題に取り組む際に多くの課題に直面しています。 この課題を解決するために、研究者は形状最適化問題のための汎用...