人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Networks, ANNs）は多くの分野で顕著な成果を上げています。しかし、従来のニューラルネットワークのトレーニング方法、特にバックプロパゲーション（Backpropagation）アルゴリズムは、ハードウェア実装において多くの課題を抱えています。バックプロパゲーションアルゴリズムはソフトウェアでは効率的ですが、ハードウェアで実装する場合、計算パスが可逆であること、各ニューロンに大量のメモリが必要であること、活性化関数の導関数を計算する必要があることなど、これらの条件をハードウェアで満たすことは困難です。さらに、従来のCMOS（Complementary Metal-Oxide-Sem...

学術的背景 情報時代の到来に伴い、集積回路（Integrated Circuits, ICs）は技術進歩を推進する中核的な力となっています。しかし、従来の集積フォトニクスプラットフォーム（シリコン、窒化シリコンなど）は材料特性に多くの制限があります。例えば、シリコンの間接バンドギャップはレーザーアプリケーションでの使用を制限し、シリコンの近赤外波長域での強い二光子吸収は非線形光学アプリケーションでの性能を制限しています。これらの制限を克服するため、研究者たちは優れた光学特性を持つ二次元材料（2D Materials）をフォトニックチップに統合することを探求し始めました。グラフェン（Graphene）、遷移金属ダイカルコゲナイド（Transition Metal Dichalcogenides...

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...

複数量子化最小誤差エントロピーと基準点の理論及び応用：モデル回帰における突破 学術的背景 機械学習と信号処理の分野において、非ガウスノイズの存在はモデルの性能に不利な影響を与えることが多い。伝統的な平均二乗誤差（Mean Squared Error, MSE）は理論的および計算的に単純であるが、非ガウスノイズに対してはその信頼性が大きく低下する。この問題を解決するため、研究者たちは様々な最適化基準を提案しており、その中でも最小誤差エントロピー（Minimum Error Entropy, MEE）は、インパルスノイズや外れ値の抑制における優れた性能から注目を集めている。しかし、元のMEEアルゴリズムは誤差サンプルの二重和を必要とするため、計算複雑度が高く、大規模データセットへの応用が制限され...

確率メモリオートエンコーディングネットワークを用いた監視カメラ映像の異常行動検出研究 学術的背景 インテリジェント監視システムにおいて、異常行動検出は、テロ対策、社会の安定維持、公共の安全確保など、極めて重要な機能です。しかし、異常行動検出には核心的な課題があります。それは、通常の行動データと異常行動データの極端な不均衡です。通常の行動データは大量に入手可能ですが、異常行動データは少なく、予測が困難です。この不均衡により、従来の教師あり学習手法では効果的なモデルの訓練が難しくなっています。そのため、大量の通常行動データを活用して通常行動の分布をモデル化し、それに基づいて異常行動を検出する方法の研究が重要な方向性となっています。 近年、深層学習に基づく手法が異常行動検出において顕著な進展を遂げ...

pth根圧縮遅延和積分ビームフォーミングのパッシブキャビテーションイメージングへの応用に関する研究 学術的背景 パッシブキャビテーションイメージング（Passive Cavitation Imaging, PCI）は、超音波治療中の気泡活動を監視する技術であり、薬物送達や組織破壊（例：ヒストトリプシー、Histotripsy）などの治療シーンで広く使用されています。しかし、既存のPCI技術には、特に遅延和積分（Delay, Sum and Integrate, DSI）ビームフォーミングアルゴリズムを使用した場合、軸方向解像度が低いことやサイドローブアーチファクトが顕著であるといった問題があります。PCIの性能を向上させるために、研究者たちは計算複雑性を大幅に増加させることなく画像品質を改善...

マイクロ波誘導熱音響イメージングにおける受動的ビームフォーミングメタサーフェスに関する研究 学術的背景 マイクロ波誘導熱音響イメージング（Microwave-Induced Thermoacoustic Imaging, MTAI）は、マイクロ波と超音波イメージングの利点を組み合わせた新しい医療イメージング技術です。この技術では、マイクロ波パルスが生体組織に照射されると、組織は電磁エネルギーを吸収して熱膨張を起こし、これにより超音波（すなわち熱音響信号）が生成されます。これらの信号は組織内部の形態および機能情報を含んでいます。MTAIは非侵襲性で高解像度、深部浸透性、高コントラストといった利点があり、そのため乳がんスクリーニング、脳画像、関節画像などの分野で広く応用されています。しかし、イメ...

オンライン表面筋電図信号分解の二重ソース検証に関する研究 学術的背景 表面筋電図（Surface Electromyogram, SEMG）は筋肉活動を表す重要な指標であり、運動リハビリテーション、ロボット制御、ヒューマンマシンインタフェースなどの分野で広く応用されています。しかし、SEMG信号は低SN比、高い類似性、波形の重なりが顕著なため、分解が困難です。近年、電子技術とセンシング技術の進歩により、高密度表面筋電図（High-Density SEMG, HD SEMG）の収集が可能となり、盲源分離技術（Blind Source Separation, BSS）として知られる手法、例えば畳み込みカーネル補償（Convolution Kernel Compensation, CKC）や漸進型...

微コーム技術の学際的進展：物理学と情報技術をつなぐ架け橋 学術的背景 光学周波数コーム（Optical Frequency Comb, OFC）は、光周波数領域を一連の離散的かつ等間隔の周波数線に分割する技術であり、精密測定、光通信、原子時計、量子情報などの分野で広く応用されています。しかし、従来の周波数コーム装置は通常、大規模で複雑であり、現代科学や技術が求める携帯性や集積化のニーズを満たすのが困難です。近年、マイクロコーム（Microcomb）技術はそのコンパクトさ、高効率、多機能性により注目を集めています。マイクロコームは、光学マイクロキャビティ内の非線形効果を利用して生成され、チップレベルで周波数コームの機能を実現できるため、多くの分野に革命的な変化をもたらしています。 マイクロコー...

超容量完全ベクトル渦ビームの実現 研究背景と問題提起 光学渦（Optical Vortex）は、その独特な軌道角運動量（Orbital Angular Momentum, OAM）特性により、光学多重化、粒子操作、イメージング、ホログラフィックディスプレイ、光通信、光学暗号化などの分野で大きな応用可能性を示しています。しかし、従来の渦ビームは通常、グローバル位相変調方式を使用して生成され、その位相荷（Topological Charge, TC）が単一で強度分布が均一であるため、空間情報のさらなる活用が制限されています。また、偏光などの自由度を導入して情報容量を増やそうとする試みもありますが、局所的な空間強度情報は依然として十分に探索されていません。 この制限を突破するため、清華大学深セン国...