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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：

·东京大学先端科学技術研究中心

·大阪大学接合科学研究所

·大阪大学工学研究科

·東京工業大学先端材料研究所

·京都大学分子工学専攻

·广岛大学先進理工系科学研究科

·庆应义塾大学

·富山大学

·静岡大学

01

东京大学先端科学技術研究中心

庆应义塾大学

发现ε近零材料中的增强磁光效应-为新型磁光材料开辟了可能性

磁光效应在实现非互易性方面发挥着极其重要的作用，因此在构建功能光学系统中变得越来越重要。然而，众所周知，磁光效应在光的波长下相当弱。这一直是具有光隔离器的光集成电路小型化的障碍，因为它导致光学器件尺寸的增加。

ENZ 材料被认为是一种增强磁光效应的技术。众所周知，ENZ 介质的介电常数接近于零，并表现出各种光学现象。在红外区域，ENZ效应已在氧化铟锡和铝掺杂氧化锌等透明电极材料中得到证实。

增强的磁光效应是 ENZ 材料预期的独特性能之一。先前在使用光子晶体技术或金属和电介质的复杂组合设计的周期性纳米结构的 ENZ 介质中观察到磁光效应的增强。为了将ENZ材料广泛应用于光学器件，有必要确认连续ENZ材料磁光效应是否增强。

然而，ENZ材料中磁光效应的增强尚未在光电路中使用的通信波长带中得到证实。因此，需要增强可应用于光电路的常见ENZ材料的磁光效应。

電磁材料研究所的池田賢司主任研究员、小林伸聖研究主监、中国科学院的刘天際准教授、慶應義塾大学的太田泰友准教授和東京大学先端科学技術研究中心的岩本敏教授的课题组主要针对氧化铟锡这种介电常数接近于零、被称为ENZ效应的特性，进行了实验分析和数值计算。

结果表明，ENZ材料的磁光效应在光通信波段显着增强。这一成果实现了传统技术难以实现的拓扑光波导。

该研究成果于2023年9月15日（美国东部标准时间）发表在美国科学期刊《先进光学材料》网络版上。

这项研究得到了日本科学技术振兴机构 (JST) 战略基础研究促进项目 CREST“拓扑集成光学器件的创建”、科学研究补助金（B）和科学研究补助金。

https://www.rcast.u-tokyo.ac.jp/ja/news/release/20230921_00001.html

02

大阪大学接合科学研究所

東京工業大学先端材料研究所

富山大学

静岡大学

成功开发出世界最低电压发光的蓝色有机EL-有机EL显示器在节能和延长寿命方面迈出了一大步

東京工業大学科学技術創成研究院分子材料研究所和大阪大学的伊澤誠一郎准教授、富山大学的森本勝大准教授、静岡大学的藤本圭佑助教共同组成的研究小组成功开发出一种蓝色有机EL，只需连接单个干电池。

虽然有机EL已在电视、智能手机显示器等领域投入实际应用，但它面临着高驱动电压和高功耗的问题。尤其是蓝光最难获得，它是红、绿、蓝光三基色中能量最高的，通常需要4V左右的电压。

利用引起该过程的独特发光原理，该课题成功开发了在超低电压下发光的蓝色有机EL。所开发的有机EL器件在1.26V下发出462nm的蓝光，并在1.97V下达到了与显示器相当的亮度。

即使是2014年获得诺贝尔奖的蓝色发光二极管也无法在如此超低的电压下发出蓝光，因此可以说，这是世界上能够在最低电压下发光的蓝色发光器件，即使同时包含有机和无机材料。

三基色中占显示器功耗比例最大的蓝色有机EL的驱动电压可以大幅降低，新技术的发明将降低使用有机EL的显示设备的功耗，例如电视和智能手机。这是一个很大的进步。

该研究主要在JST战略创意研究推进项目的支持下进行，由东京工业大学先端材料研究所副教授井泽诚一郎进行、大阪大学接合科学研究所、东京工业大学先端材料研究所真岛丰教授、富山大学森本克宏副教授、中茂树教授、藤本圭介助理教授静冈大学教授Masaki Takahashi和分子科学研究所Hiramoto合作，由名誉教授Masahiro及其同事进行的这项研究结果于9月20日发表在《Nature Communications》上。

https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2023/20230920_1

03

大阪大学工学研究科

显着降低人工智能和深度学习的准备成本-自动生成不存在的城市图像的合成数据集

在特定条件下准确检测现实世界的建筑物

大阪大学大学院工学研究科的菊池拓哉、福田知弘准教授、矢吹信喜教授的研究课题组正在使用基于程序建模和深度学习的图像转换技术来创建逼真的虚构作品，开发了一种自动生成风景图像的方法。

这可以用作训练深度学习模型的大型数据集，这些模型可以从真实的城市景观图像中单独检测建筑物。尽管这些研究能够基于数据进行讨论，但针对个体建筑的高清模拟或分析案例并不多。

提供高性能的深度学习模型需要大量的训练数据，而创建此类数据集的高成本是一个瓶颈。

到目前为止，用于深度学习的数据集大多由人类手动创建，成本高昂。因此，近年来，人们提出了将图像与虚拟对象或3D数字孪生模型相结合的数据集生成方法。

然而，虽然这些现有方法可以自动生成数据集，但它们需要提前准备实际的城市数据，并且存在可以创建的数据的变化有限的问题。

因此，为了解决这些问题将能够生成不存在城市的真实3D模型数据的程序建模与能够生成真实图像的深度学习图像转换技术相结合，综合数据开发了一种自动生成方法。

只需输入想要生成的城市的参数，就会生成3D城市模型，作为生成学习数据的基础，并基于该模型生成大量的学习数据。目标是使用生成的大量训练数据来训练深度学习模型，以从现实世界图像中检测对象。

下图显示了针对设置的输入参数在每个步骤生成的结果示例：

步骤1：输入定义城市特征的参数，自动生成3D城市模型。

步骤2：输入步骤1中生成的3D城市模型和图像尺寸等设置，并生成在游戏引擎上生成注释数据和景观图像数据所需的分割图像对。

步骤3：使用图像转换技术将步骤2中生成的分割图像转换为真实的训练图像。

步骤 4：将注释数据与训练图像相关联。

基于这些结果，将使用所提出的方法生成的数据集训练的实例分割模型与使用真实世界图像手动创建的数据集训练的模型进行比较，可以看出获得了相同或更好的检测结果。

https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2023/20230921_3

04

京都大学分子工学専攻

开发一种仅在一个方向选择性地进行自旋的手性金属电极材料-有望实现节能装置并提高氢能生产效率

分子工学専攻的辺智芸博士課程学生、筒井祐介同助教、関修平同教授、須田理行准教授的研究小组在称为二硫化钛 (TiS 2）的层状化合物的层之间引入了手性分子，开发了一种新型插层材料，称为“手性TiS 2 ”，并揭示了”只有具有特定方向自旋的电子几乎都选择性地通过了该材料，它具体取决于插入的手性分子的手性。”

每个携带电流的电子都具有称为自旋的微观磁体的特性，但在正常电流中，每个自旋的方向不同，因此它不携带磁信息。

一种通过将自旋方向对准某一特定方向而具有磁信息的电流被称为“自旋极化电流”，这种磁信息可用于节电设备和生成电化学氢能。

就潜在的应用而言，目前还没有能够在室温下实现接近100%自旋极化的电极材料的报道，因此限制于实际应用。

在这项研究中发现在室温下，只需使电流通过手性TiS ，就可以产生自旋极化率约为95%的自旋极化电流。

此外，证明可以使用与电极相同的材料来制造高性能磁阻元件，并提高使用水电解池的氢气生产效率。这一结果预计将成为下一代电子和能源生产的创新电极设计指南。

该成果于2023年9月11日在线发表在德国国际学术期刊《Advanced Materials 》上。

https://www.t.kyoto-u.ac.jp/ja/research/topics/20230921-3

05

广岛大学先進理工系科学研究科

大阪大学工学研究科

虽然很混乱，但一切都井然有序？-违反常理结构的π共轭聚合物使环保有机薄膜太阳能电池转换效率提升1.5倍

高分子化学専攻的大北英生教授、広島大学大学院先進理工系科学研究科的尾坂格教授、斎藤慎彦助教、大阪大学大学院工学研究科的佐伯昭紀教授的联合研究小组正在开发一种名为π的发电材料。揭示OPV的能量转换效率。

OPV是下一代涂层薄膜型太阳能电池，作为实现碳中和的重要太阳能发电技术，近年来备受关注。与涂层薄膜型类似的钙钛矿太阳能电池在发电层中含有铅等重金属，而OPV在发电层中仅使用有机材料，因此对环境友好。

提高能量转换效率是OPV实际应用的主要挑战之一。为此，提高π共轭聚合物的结晶度被认为是实现高效率的关键。

然而，广岛大学的一个研究小组现已开发出一种具有独特结构的π共轭聚合物，其中聚合物链虽然是无定形的，但仍具有高度平面性，从而将转换效率提高了1。成功地将其值提高到了5倍，并且达到了与结晶 π 共轭聚合物相似的值。

这项研究成果于2023年9月21日星期四下午6点（日本时间）在线发表在Springer Nature出版的科学期刊《Communications Materials》上。

https://www.t.kyoto-u.ac.jp/ja/research/topics/copy10_of_20230630-1

以上就是今天给大家整理翻译的在9月11日-9月21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！