学術的背景 人工知能（AI）の急速な発展に伴い、電子機器は現代生活においてますます重要な役割を果たしています。しかし、これらの機器は稼働中に大量の熱を発生させ、効果的に管理できないと、性能の低下、寿命の短縮、さらにはシステムの故障につながる可能性があります。そのため、熱管理は将来の電子機器開発における重要な課題の一つとなっています。従来の冷却技術は有効ですが、機器の電力密度が増加するにつれて、これらの技術ではニーズを満たすことが難しくなっています。特に、「ダーク・シリコン問題」（Dark Silicon Problem）——熱制限により、チップ内のすべてのトランジスタが同時に動作できない問題——が熱管理の複雑さをさらに増大させています。 この課題に対処するため、上海交通大学と南洋理工大学の研...

微量分析物のリアルタイム検出のための分子アンテナ強化光熱分光技術 学術的背景 環境や安全モニタリングにおいて、リアルタイムで高選択性かつ高感度に微量の気態化合物を検出することは重要な課題です。特に、全フッ素および多フッ素アルキル物質（PFAS）のような新興環境汚染物質の大気中の選択的検出の必要性が高まっています。従来のマイクロ/ナノセンサープラットフォームは感度の点で潜在能力を持っていますが、表面積が小さく、化学的選択性が低く、応答時間が長いため、リアルタイム検出のニーズを満たすことが困難です。光熱分光技術は、中赤外分光の高選択性とマイクロエレクトロメカニカルシステム（MEMS）センサーの高熱感度を組み合わせ、高選択的な検出方法を提供します。しかし、マイクロ/ナノセンサーの表面積が限られてい...

ローラーカム駆動型圧縮エラストカロリック冷却装置：高冷却出力密度のブレークスルー 学術的背景 地球温暖化が深刻化する中、従来の蒸気圧縮（Vapor Compression, VC）冷凍技術は、水素フルオロカーボン（Hydrofluorocarbons, HFCs）などの冷媒を使用しているため、その高い地球温暖化係数（Global Warming Potential, GWP）が問題視されています。この環境問題に対処するため、研究者たちはより環境に優しい冷凍技術の代替案を探求してきました。エラストカロリック冷却（Elastocaloric Cooling）は、固体材料に基づく冷凍技術として、ゼロカーボン排出と高いエネルギー効率の可能性から注目されています。エラストカロリック冷却は、材料の応力誘...

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...

深層学習フレームワークを用いた多体シュレーディンガー方程式のスピン対称性解法研究：新手法の画期的成果 量子物理学および量子化学の分野において、多体電子系の記述は重要な課題でありながらも非常に困難な問題である。電子間の強い相関を正確に特徴付けることは、触媒、光化学、超伝導性などの分野において特に重要な意義を持つ。しかし、広く使用されているKohn–Sham密度汎関数理論（KS-DFT）などの従来の手法では、多参照系における静的相関の記述に不十分な点が残っている。この不足は「対称性ジレンマ」（symmetry dilemma）として知られる問題を引き起こし、物理的でない状態であるスピン対称性の破れた解がより低いエネルギー結果を得ることがある。さらに、波動関数法は静的相関を捉える点では優れているが...