持続可能なペロブスカイト発光ダイオードに向けて

世界のエネルギー効率と環境持続可能性への関心が高まる中、発光ダイオード(LED)技術は照明やディスプレイ分野の主流選択肢となっています。しかし、従来のLED技術がエネルギー効率と性能において顕著な進歩を遂げている一方で、その製造過程における希少材料への依存や環境への影響は無視できない問題です。近年、ペロブスカイト発光ダイオード(PeLEDs)は、軽量設計、柔軟性、広色域などの利点から、次世代照明およびディスプレイ技術の有力候補として注目を集めています。しかし、PeLEDsが技術的に急速に進歩しているにもかかわらず、その環境的および経済的影響に関する包括的な評価は依然として不足しており、これが将来の商業化にとって重要な課題となっています。 本研究は、ライフサイクルの観点から18種類の代表的なP...

超薄アモルファス窒化炭素とシリコンの共有結合ヘテロ構造による高性能垂直フォトダイオード

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...

計算言語学を用いたパリ気候公約の内容分析

『パリ協定』は、地球規模の気候変動対策における重要な枠組みであり、各国は国家自主貢献(Nationally Determined Contributions, NDCs)を提出することで、気候行動の目標と戦略を明確にしています。既存の研究は主にNDCsの削減目標の評価に焦点を当てていますが、NDCs文書に含まれる広範なテキスト内容はほとんど系統的に分析されていません。これらのテキスト内容は削減目標だけでなく、国家の背景、実施計画、公平性、透明性など多岐にわたる情報を含んでいます。しかし、NDCsの透明性と比較可能性は不十分であり、特に具体的な政策、資金調達、適応策の詳細が不足しているため、地球規模の気候目標の達成が困難になっています。この問題に対処するため、Ivan Savin、Lewis ...

変換ドメインにおけるオンライン署名の透かし技術

学術的背景 デジタルコンテンツの急速な成長に伴い、デジタル署名が身分認証やコンテンツ認証においてますます重要性を増しています。しかし、デジタル署名の安全性と完全性は深刻な課題に直面しています。署名の真正性を保護し、改ざんを防ぐために、デジタルウォーターマーク技術が登場しました。デジタルウォーターマークは、デジタルコンテンツに不可視だが識別可能な情報を埋め込むことで、データの出所と完全性を効果的に検証できます。近年、変換領域に基づくウォーターマーク技術(例えば離散コサイン変換DCTや離散ウェーブレット変換DWT)は、ロバスト性、不可視性、および認識精度のバランスが取れていることから注目を集めています。 本稿では、オンラインハンドライティング署名におけるマルチビットウォーターマーク埋め込み技術、...

イベントトリガーメカニズムを備えた通信効率の高い分散型Frank-Wolfeオンラインアルゴリズム

学術的背景 現代のビッグデータ時代において、分散学習(Distributed Learning)は大規模なオンライン機械学習問題を解決するための有効な方法となっています。しかし、分散学習における頻繁な通信と射影操作(Projection Operations)は、高い通信コストと計算コストをもたらします。特に高次元の制約付き最適化問題において、射影操作の計算複雑度は非常に高く、アルゴリズムの効率に深刻な影響を与えます。これらの問題を解決するために、本論文ではイベントトリガー機構(Event-Triggered Mechanism)に基づく分散型Frank-Wolfeオンライン最適化アルゴリズムを提案し、通信オーバーヘッドと計算コストの削減を目指しています。 Frank-Wolfeアルゴリズム...

損失関数最適化を用いた改良型生成敵対ネットワークによる雨痕除去

学術的背景 コンピュータビジョン分野において、雨筋(rain streaks)は特に屋外監視、自動運転、インテリジェント交通システムにおいて一般的な干渉要因です。雨筋は画像品質を著しく低下させ、視覚システムの識別および分析能力に影響を与えます。従来の雨筋除去手法は通常、単一の画像に依存して処理を行いますが、雨筋の複雑さと多様性のため、遠距離の雨筋や複雑なシーンを処理する際に効果が限られています。近年、深層学習技術、特に生成敵対ネットワーク(Generative Adversarial Networks, GANs)は画像処理分野で大きな可能性を示しています。しかし、既存のGANベースの雨筋除去手法は、異なる方向、形状、透明度の雨筋を処理する際に課題が残っています。そのため、本研究は、雨筋をよ...