自己注意メカニズムに基づいたリスク感受性ロボット制御の探討 研究背景 ロボット制御における運動学と動力学は、任務を正確に遂行するための重要な要素です。ほとんどのロボット制御スキームは、多様なモデルに依存して任務の最適化、スケジューリング、および優先順位制御を実現しています。しかし、伝統的なモデルの動的特性の計算は通常複雑であり、誤差が発生しやすいという問題があります。この問題を解決するために、機械学習や強化学習技術を使用してモデルを自動取得することが可能な代替案として現れました。しかし、実際のロボットシステムに直接適用する際には、急激な運動変化や望ましくない行動出力のリスクが存在します。 研究の出所 本論文はソウル国立大学およびローザンヌ連邦工科大学からのDongwook Kim、Sudon...

研究背景 救援任務において、捜索救助の効率を向上させる新しい解決策として、電子バックパックと昆虫を組み合わせたサイボーグ昆虫（cyborg insects）の利用が注目されています。これらの昆虫は、生物と電子技術の長所を結合し、通信、感知、制御のための追加電子バックパックが装着されています。しかし、追加装置は昆虫のバランスに影響を与え、特に自らを直立させる（self-righting）動作に影響します。昆虫が任務中に落下や事故に遭遇した場合、元の機械装置が原因で転倒し自由に動けなくなる可能性があります。この課題に対処するため、本研究では、ナナホシテントウの自らを直立させる動作を模倣したバイオニック3Dプリント人工肢を導入し、サイボーグ昆虫の複雑かつ予測不可能な条件下での柔軟性を向上させること...

修整螺旋体：一种具高精度，大工作空间和顺应性相互作用的软结构 背景介绍 近年、バイオインスパイアードによって、多くの研究者が伝統的な硬いロボットのパラダイムを離れ、順応性のある材料と構造を含むデザインに移行しています。象の鼻はこの柔軟なロボットのビジョンの典型的な例で、制御力と作業空間において比類のない能力を持ち、その順応性により多目的なツールとして使われます。しかし、これまでの最も優れた軟体ロボットでも、この自然界の性能に完全には匹敵していません、特に1メートル以上の規模のシステムにおいて。 この限界に対処するために、本研究では構築材料（アーキテクチャードストラクチャー）を利用する解決策を提唱します。これらの構造は材料の特性ではなく、幾何学的形状を通じてその物理特性を調整し、内部のマイクロ...

半導体-圧電異質構造における巨大な電子媒介フォノン非線形性 現代科学技術において、情報処理の効率と確定性はその応用潜在能力を左右する重要な要素です。光学周波数上の非線形光子相互作用は、クラシックおよび量子情報処理において大きなブレークスルーを示してきました。一方、射周波数領域では、非線形フォノン相互作用も同様に革命的な変化をもたらす可能性があります。本論文では、異質集積高移動度半導体材料を通じて、確定的な非線形フォノン相互作用を効果的に強化する方法を示しています。 研究背景 この研究が行われた理由は、現在の非線形フォノン相互作用の材料が非常に限られており、材料自体のフォノン非線形性による高効率な周波数変換が実現できないためです。いくつかの材料（例えばニオブ酸リチウム）は電声効果と非線形圧電効...

クリップによる反強誘電薄膜電動機の電応答強化に関する研究 背景紹介 反強誘電薄膜材料は、微小/ナノメートルサイズの電気機械システムにおける潜在的な応用で広く注目を集めています。このようなシステムは、高い電気機械応答を持つ材料を要求しており、電場を加えることで顕著な電気機械変形を生み出します。しかし、従来の電気機械材料（強誘電材料や弛緩強誘電材料など）は、その厚さがサブミクロンレベルに縮小すると、応答が著しく低下します。これは主に、基板の機械的クリップ効果が材料の分極の回転と格子変形を制限するためです。 この制限を克服するために、研究者たちは非伝統的な方法を提案しました。すなわち、電場によって誘導される反強誘電-強誘電相変化と基板の拘束の結合を利用し、反強誘電薄膜の顕著な電気機械応答を実現しま...

リチウムイオン電池の正極材料の構造変化に関する動的および熱力学的研究 学術的背景と研究動機 リチウムイオン電池は、現代の携帯電子機器や電気自動車の重要な動力源であり、従来は層状のLiCoO2正極材料が使用されてきました。しかし、持続的な高エネルギー密度の要求により、科学者たちは新しい高エネルギー密度電極を探求しています。リチウム富化酸化物正極材料（例：Li1.2Mn0.8O2）は、サイクリング中に遷移金属イオンと酸化還元反応の両方を利用できるため、従来の正極材料より高いエネルギー密度を提供します。しかし、これらの材料はサイクリング中にしばしば構造変化を伴い、エネルギー密度に大きく影響を与えます。これらの構造変化と酸化還元挙動との関係を理解することが、リチウム富化正極材料の改良に向けた主要な課...

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...

適応型統合分解とクロスモーダル注意融合に基づく電力網故障診断フレームワーク 研究背景 現代の電力システムの規模が拡大し複雑化する中で、電力網の安定運行はますます厳しい挑戦に直面しています。電力網の故障は自然災害、設備故障、局所的な電力網構造の脆弱性など複数の要因によって引き起こされる可能性があります。これらの故障は電力利用者の正常な業務に影響を与えるだけでなく、大規模な停電を引き起こし、重大な損失をもたらす可能性があります。米国エネルギー情報管理局のデータによれば、米国では年間平均500件以上の電力網故障が発生し、数百万の利用者に影響を与えています。中国では、電力網故障による年間平均電力損失は百億人民元を超えています。このように、迅速かつ正確に電力網故障の種類を検出し診断することは、電力シス...

結合されたニューラルネットワークにおける断続的ランダム摂動下での高速同期制御および暗号化・復号化の応用 一、背景および研究動機 近年、ニューラルネットワークはデータ分類、画像認識、組合せ最適化問題など様々な分野で広く応用されています。ニューラルネットワークの構造と性能に関して、決定論的ニューラルネットワークとランダム性ニューラルネットワークに分けることができます。多くの研究は、ノイズ摂動を加えたランダムニューラルネットワークが決定論的ニューラルネットワークよりも優れた動的特性を示すことを明らかにしています。これは、ランダム摂動を持つネットワークを構築することにより、実際のニューラルネットワークのモデルをよりリアルに模擬することができるためです。しかし、現在の多くのニューラルネットワークの研究...

制約システムの非ゼロ和ゲームにおける適応サンプリング人工・実際制御の応用 背景 現代の工業および研究分野におけるスマート技術と制御システムの急速な発展により、従来の制御方法がシステムの安定性を保証し、エネルギー消費を最小化するという厳しい要求を満たすことが困難になっています。実際のシステムは通常非常に複雑で、少なくとも2つの制御ユニットを含んでおり、コンポーネント間には複雑な競争と協力の関係があります。このような状況では、設計された制御スキームは単一のコントローラーの利益最大化だけでなく、全体の最適化も実現する必要があります。このような問題は通常、非ゼロ和ゲーム（Non-Zero-Sum Games，NZSG）とみなされ、多物理入力の制約条件下でシステムのカップリングダイナミクスを処理するこ...