ハイパースペクトルストレージの内計算と光周波数コームおよびプログラム可能な光ストレージの応用 序論 近年、機械学習の飛躍的進展によって、医療、金融、小売、車両製造業など多くの業界で革命的な発展が促進されています。これらの変革は、広範囲にわたる行列-ベクトル積（mvm）の需要を急増させ、大規模最適化や深層学習アルゴリズムにおいて極めて重要です。しかし、この増大する計算需要は、記憶装置と処理ユニットを分離する従来のフォン・ノイマン型デジタル電子計算機のアーキテクチャに挑戦を与え、「フォン・ノイマンボトルネック」として知られる、記憶装置とプロセッサ間のデータ転送速度の制限によって全体のシステム性能が制約されています。この性能ボトルネックを解決するために、保存内計算が革新的な解決策として浮上しており...

科研レポート：偏光子の電気制御工学における合成磁場 学術的背景と研究目的 近年、合成ゲージ理論（synthetic gauge theory）は非磁性光子システムにおいて光の伝搬および状態進化を制御する潜在能力を示しています。しかし、これまでの異なるメカニズムを通じて生成された合成磁場は、偏光の制御において明確な成果を上げていませんでした。また、過去に報告された磁場は通常、固定された幾何配置で合成されているため、制御が困難でした。したがって、光子の工学合成磁場は依然として挑戦的な課題です。本研究は普遍的なスピン1/2理論枠組みを提案し、各種の工業化異方性媒質において異なる偏光子の磁化ベクトルを制御するための合成磁場の生成に成功しました。 論文の出典 本論文はGuohua Liu、Zepei ...

インダクタンスリン光感知の閾値とメカニズム 背景紹介 電磁場（Magnetic Field、以下MF）が人間の身体に及ぼす影響は、常に科学研究のホットトピックです。極低周波磁場（Extremely Low-Frequency Magnetic Field、以下ELF-MF）は日常生活に広く存在し、その主な発生源は電力線（50/60 Hz）や家庭電化製品です。これらの磁場は体内で電場と電流を誘起し、脳機能を調整する可能性があります。特定の現象——電磁リン光（Magnetophosphene）は、磁場によって誘発される瞬間的な視覚感知であり、国際的な電磁場暴露ガイドラインの一つの基礎となっています。 電磁リン光現象は1896年にフランスの医師Jacques-Arsène d’Arsonvalによ...

近年、燃料電池は、クリーン且つ再生可能なエネルギー技術として広く注目されています。しかし、燃料電池の広範な応用は、酸素還元反応（ORR）電触媒の安定性問題に直面しています。化学的に秩序構造を持つL10-PTM金属間ナノ結晶（INCs）は、低い形成エネルギー（例：秩序化L10-PTFEの原子形成エネルギーは約-0.232 eV）と高い結合エネルギーにより、無秩序のA1-PTMよりも高い安定性を示し、燃料電池分野で非常に有望な電触媒の一つです。しかし、このような秩序構造を実現するために必要な高温アニール処理（通常>600°C）が深刻な粒子の焼結、形態変化、およびその秩序度の低下を引き起こし、この電触媒の量産を困難にし、燃料電池の実際の応用を制限しています。 研究背景と動機 上述の問題を解決するた...

不確実性を伴う分数階反応拡散メモリスタ神経ネットワークにおけるスライディングモード制御の応用 近年では、さまざまな分野で神経ネットワークの応用が広がる中、その制御と安定性の研究も注目を集めています。分数階(fractional-order, FO)メモリスタ神経ネットワーク(memristor neural networks, MNNs)は、生物の神経シナプスを模倣できるという特徴から、情報処理や学習などの面で独自の優位性を示しています。しかし、MNNsの応用にはシステムの不確実性、信号伝達の遅延、および複雑な時空間進展特性など、さまざまな課題があります。これらの要因はネットワークの不安定性や性能低下を引き起こす可能性があります。したがって、これらの問題を解決するための強いロバスト性を持つ制...

異種ホップフィールド神経ネットワークの研究：適応型活性化関数とメモリスタの結合による動的挙動解析 本研究は神経ネットワークにおける非線形要素がシステム動的挙動に与える影響を探討するものである。特に活性化関数とメモリスタ（memristor）が非線形要素として、カオスシステムの構築やシナプス行動の模擬に用いられることが多い。ホップフィールド神経ネットワーク（Hopfield Neural Network, HNN）は、その独特なネットワーク構造と複雑な脳様動態を生成する能力から、広範な注目を集めている。また、現在の研究は多くが固定活性化関数を使用した神経細胞のシステム動態への影響に集中しているが、異種の活性化関数組み合わせの研究は少ない。 本文は中華 王、春輝 梁、権利 鄧が執筆し、それぞれ湖...

異質共存アトラクター、大規模振幅制御および中央サイクリックメムリスタ神経ネットワークの有限時間同期 学術的背景 メムリスタは、脳のシナプスに似た記憶性と非線形性などの物理特性のため、脳を模した神経ネットワークにおけるカオス動力学の研究において重要な理論的および実際的な意味を持っています。近年、ビッグデータと人工知能分野の発展に伴い、従来の固定神経ネットワークモデルは脳の構造と機能をマッピングする際の限界が徐々に明らかになっており、これは形態学的神経学研究のさらなる発展の主要な障壁となっています。2008年、HPラボが初めて物理的非線形メムリスタを開発して以来、メムリスタは人工神経ネットワーク分野で広く注目されるようになりました。メムリスタ神経ネットワーク（Memristive Neural ...

磁性粒子イメージングに基づく低侵襲イメージングとセンシング方法及び埋め込み式電子回路の応用 学術背景 現代医学において、低侵襲で生体適合性のある埋め込み式生体電子回路は、体内の生理過程を長期に亘って監視するために広く使用されています。しかし、これらのデバイスに関して、体内でのイメージングとセンサー情報を同時に取得する方法は依然として稀少で高コストです。磁性粒子イメージング（Magnetic Particle Imaging、MPI）は、そのゼロ背景信号、高コントラスト、高感度、定量的イメージング能力により、この問題を解決するための理想的な選択肢とされています。組織深度を増しても吸収されない磁信号と異なり、MPIは放射線量を伴わず、安全で効果的なイメージング手段を提供します。 論文の出典 この...