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 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...

炭素窒化物（Carbon Nitride, CN）は、2次元n型半導体材料として、その優れた光触媒活性と安定性から、光駆動エネルギー変換や環境応用において大きな可能性を示しています。しかし、CNが光触媒分野で優れた性能を示す一方で、光電子デバイス、特にシリコン（Si）ベースの光電子デバイスへの応用は制限されてきました。その主な理由は、高品質で均一かつ加工可能なCN薄膜を大規模に合成する方法が不足していることです。既存の合成方法、例えばナノシート分散コーティング、液-固界面合成、高温アニーリングなどは、ある程度CN薄膜の作成を実現していますが、ウェハーレベルの均一性、表面粗さ、およびシリコンとの界面結合強度において依然として課題を抱えています。これらの問題により、CNとシリコンの異種界面に多く...

学術的背景 金属ハライドペロブスカイト（Metal Halide Perovskites, MHPs）は、その独特な光電特性により、光電分野で注目を集めています。近年、これらの材料は発光ダイオード、レーザー、光検出器、スピントロニクスなどの分野での応用も広く研究されています。しかし、溶液法（solution-processed）で作製されたペロブスカイト薄膜においては大きな進展が見られる一方で、気相法（vapor-phase deposition）によるペロブスカイト薄膜のエピタキシャル成長（epitaxial growth）に関する研究はまだ少ないです。エピタキシャル成長は単結晶薄膜を成長させる技術であり、材料の基本的な物理特性を理解し、高性能デバイスを開発する上で重要です。本研究では、パ...