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留学在线   2023-10-23 16:27:23

致远理工科学术头条分享:

每周为你精选、总结近两周日本院校、教授、研究室有关计算机、电子电气、机械学等专业的精选新闻,带你把握各院校研究室的前沿动态,帮助大家更好完成研究计划书以及把握备考方向~

由于关注方向有限,难免存在疏漏,欢迎留言补充~

本周院校:

·东京大学新領域創成科学研究科

·东京大学工学研究科

·千叶大学工学研究科

·大阪大学大学院理学研究科

·大阪大学工学研究科

·京都大学大学院工学研究科

·広島大学

·東北大学

01

东京大学新領域創成科学研究科

千叶大学工学研究科

柏叶智能城市开始日本首个公共道路示范实验,为电动汽车行驶时供电

东京大学新領域創成科学研究科藤本浩教授和清水修副教授领导的研究小组实施了JST未来社会创建项目,该项目被选为“通过直接向电动汽车供电的未来社会”,并一直在进行动态供电系统的研究和开发。

目前,普利司通株式会社、NSK株式会社、罗姆株式会社、东洋电机精造株式会社、小野测器株式会社、电装株式会社、三井不动产株式会社、SWCC株式会社、Carmate株式会社、与国立大学法人千叶大学共同进行研究。

通过演示实验介绍课题组研发的系统和技术。另外,由于本次示范实验将在公共道路上进行,因此实验将在配备有道路供电系统并有车牌号的车辆上进行。

本次演示实验中使用的电力传输线圈由东京大学设计,其规格可让典型的电动汽车在充电10秒后行驶1公里。

本次演讲主要有以下三点:

可用于多种行驶中车辆的供电系统

为了应对多种车辆的各种情况,需要适当地控制功率。通过适当控制功率,研究小组创建了一种可用于电动汽车和插电式混合动力汽车的动态供电系统。

驱动供电系统走向标准化

如果输电线圈持续通电,当输电线圈上方没有车辆时,就会浪费能量。为了解决这个问题,研究小组正在开发一种新型车辆检测系统,可以在短时间内检测车辆,同时使用尽可能少的待机功耗。通过在公共道路上验证该系统,将为驾驶时供电系统的标准化做出贡献。

高度耐用的预制线圈

为了安全使用它们,有必要开发足够耐用的线圈,可以用作路面,同时还能够传输电力。研究小组正在验证预制卷材的耐用性,将卷材与路面融为一体,以承受公共道路示范测试。

https://www.k.u-tokyo.ac.jp/information/category/press/10514.html

02

东京大学工学研究科

使用铁电晶体管开发非易失性发光移相器-预计应用于光电深度学习处理器

东京大学工学研究科电气工程系的竹中充教授、特聘助理教授唐睿、研究生渡辺耕坪(研究时)、Toprasatpon Kasidit副教授、高木信一教授等,都是JST战略计划的成员,在创意研究推进项目的支持下,设计了一种新方法,使用带有铁电栅极绝缘膜的晶体管来驱动通过将化合物半导体薄膜粘合到硅光波导上而形成的光学相位。

通过使用铁电材料作为存储器,成功地为光学移相器提供了非易失性操作,即使电源关闭,光学相位信息也不会丢失。

通过将大量光学移相器集成到硅光路中并自由控制光路中的光信号,可以进行各种光学操作,因此有望应用于深度学习处理器等。然而,传统的光学移相器在关闭电源时会丢失计算所需的信息,因此必须始终保持电源开启。

即使在不需要计算的待机期间也会消耗电力,这对省电来说是一个障碍。新型非易失性发光移相器的成功开发将使仅在必要时才打开电源的光电集成处理器的创建成为可能。

通过将存储功能集成到光学移相器中,预计将实现存储功能和计算功能相结合的计算方法,这将大大有助于碳中和。

该成果于2023年10月6日(中欧夏令时间)发表在德国科学杂志《Laser & Photonics Reviews》网络版上。

https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2023-10-10-001

03

东京大学大学院工学系研究科

发现利用电子自旋的人工神经网络新工作原理-实现AI硬件实现抗噪声超大规模并行计算

東京大学大学院工学系研究科的小林海翔大学院生和求幸年教授,利用计算物理系统作为人工神经网络,具有抗热噪声能力,发现了一种新的工作原理,使超大规模并行计算成为可能。

随着物联网社会的发展,需要人工智能硬件能够高速、低功耗地处理大量不断变化的输入数据,而不需要大规模的计算设备。

特别是物理储层计算,它允许物理系统进行时间序列信息处理,作为一种新的人工智能实现方法受到了广泛的关注,而磁性材料被认为是高性能物理储层最有前途的候选者之一。

在这项研究中,发现在使用磁性材料的物理储存器中,输入信息通过电子的自旋动力学保留在输入频率分量中,并且开发了一种使用频率滤波器的新操作原理。

这解决了磁性材料物理储层计算装置实际应用的主要障碍——热噪声的脆弱性,并通过将大量并行计算单元集成到单个磁性材料中来实现超大规模并行性。

通过数值模拟,这一成果有望成为加速实现下一代信息社会的契机,作为在个体终端上进行GPU式大规模并行信息处理的实时AI硬件的基础技术。

这项研究结果于2023年10月10日(英国夏令时间)发表在英国科学杂志《科学报告》上,目前也在申请与这项研究相关的专利。

https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2023-10-11-001

04

大阪大学大学院理学研究科

京都大学大学院工学研究科

広島大学

東北大学

发现具有巨大垂直磁各向异性的钙钛矿氢氧化物-氢层和氧层的协同作用

氧化物(陶瓷)自古以来就通过陶器、窗玻璃和颜料等多种功能支撑着我们的生活。近年来,被称为氢氧化物的材料(即带负电的氢共存的氧化物)因其表现出创新的催化功能和离子导电性而备受关注。

京都大学大学院工学研究科博士課程学生難波杜人、同准教授高津浩、同教授陰山洋的研究课题组、大阪大学大学院理学研究科、広島大学、東北大学、物質・材料研究機構、通过与康普顿斯大学和萨拉戈萨大学的研究,成功合成了一种新型钙钛矿型氢氧化物,其中氢层和氧层交替堆叠。

当来自薄膜基板的外部压力施加到这种氢氧化物上时,电子从氢层移动到氧层,从而产生与钕磁铁相当的巨型磁铁。磁各向异性还发现这种各向异性出现在垂直方向,这对于应用很重要。

由于已知各种过渡金属和稀土元素可以掺入钙钛矿结构中,因此预计利用这种氢层和氧层的协同效应将出现多种功能。该成果于9月29日上午9点发表在国际学术期刊《美国化学会杂志》网络版上。

https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2023/20230929_3

05

大阪大学工学研究科

证明晶体失准的传播速度快于声速-超高速X射线成像揭示了半个世纪未解决的问题

大阪大学大学院工学研究科的大学院生片桐健登(現斯坦福大学研究員)和尾崎典雅准教授为中心,斯坦福大学(美国)、综合理工学院(法国)、理化学研究所、劳伦斯利弗莫尔国家实验室亮光科学研究中心(美国)、名古屋大学、日本量子与放射线科学技术研究所和英国原子能管理局(英国)的研究人员组成的国际研究小组发现,晶体中的位错移动速度比材料固有的声速还要快。

证明了可以在 RIKEN 的 X 射线自由电子激光设备“SACLA”中使用 X 射线照相术来传输这种情况。

每个晶体中都存在无数缺陷,称为位错或“晶体结构差异”。当对晶体施加外力时,它会发生变形(塑性变形)而不破裂,特别是在金属中。位错的传播是原子水平上的错位,在这种变形机制中发挥着重要作用,同时保持晶体结构。

因此,阐明位错如何通过晶体传播对于正确理解和控制材料的变形至关重要。然而,一个非常简单的问题仍然没有得到解答:“位错的传播速度是否超过振动穿过材料的速度,即声速?”

这个课题组在超高速下观察了单晶金刚石中堆垛层错的扩展,发现边缘位错在金刚石中的传播速度比横波的声速还要快。已经明确表示。这一研究成果颠覆了位错传播最大速度不超过横波声速的传统观念。

该研究结果于美国东部标准时间 2024年10月5日下午 2:00在线发表,随后发表在美国科学促进会 (AAAS) 出版的学术期刊《科学》上。

https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2023/20231006_2

以上就是今天给大家整理翻译的在9月29日-10月10日期间的日本理工研究相关新闻动态,希望可以帮助小伙伴们快速了解日本理工研究的最新动态,我们下期见!

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