May 2022 | 曽我部研究室 SogabeLab 国立大学法人電気通信大学│AI 人工知能 量子
RESEARCH
研究内容
May 2022
Title
A walk through of time series analysis on quantum computers
📄Resource https://arxiv.org/abs/2205.00986
🔎Points
1. 古典的なデータ前処理とARIMAモデルによる予測を、少数の量子ゲートを必要とする簡単な量子演算子を用いて、量子アナログで実現した。
2. 量子重ね合わせの手法を利用して、d×nのデータをn次元の量子状態に減らすことができる可能性がある。
3. 量子コンピュータ上で時系列データを解析する際に必要なステップである、古典的なデータの前処理技術の中で、有名な手法である指数平滑化、ビン化、データ変換の量子的な実装方法の紹介。
💬Questions or comments
1. この論文では、ARIMAモデルでの量子機械学習の予測を行ったと記載があるが、量子機械学習と古典機械学習の同じデータセットでの学習比較を見たいと思った。
2. 今回はARIMAモデルのみデータ処理と予測行っていたので、SARIMAモデルなどの他のモデルではどうなるのか気になった。
3. この論文では自己回帰モデルについて議論していたが、状態空間モデルではどう実装できるのか気になった。
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Title
Synergetic Learning Control Paradigm for Redundant Robot to Enhance Error-Energy Index
M. Hayashibe, S. Shimoda
📄 Resource https://ieeexplore.ieee.org/document/8966298
🔎Points
深層強化学習による運動学習タスクにおいて運動シナジーの発現プロセスが起きていることを初めて定量的に示した。
運動シナジーの発現度合いが運動学習の習熟度と連動しており、特にエネルギーあたりの運動パフォーマンスと高い相関があることを示した。
本研究では、人間の運動学習プロセスと関連のある運動シナジーが、深層強化学習でも発現していることから、人間や生物の運動学習メカニズムの理解にもつながるとしている。
💬Questions or Comments
本研究では、SAC（Soft Actor-Critic)とTD3(Twin Delayed Deep Deterministic policy)の2種類の異なる深層学習アルゴリズムを用いてそれぞれ2次元モデル(Half Cheetah)、重い2次元モデル(Heavy HC)、3次元モデル(Full Cheetah)で深層強化学習を行なっているが、2次元モデルと重い2次元モデルの違いとそれらの結果が何を意味するのかがよく理解できなかった。
現在、深層学習は膨大な計算コストを要するが、本研究で効率的な運動学習における潜在的な方策として運動シナジーを用いることができたら大幅な計算の効率化につなげることができることが明らかになっているため、この分野における新しい深層強化運動学習アルゴリズムの開発の手助けになるのではないかと思った。
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Title
Experimental quantum speed-up in reinforcement learning agents
V. Saggio, et al., Nature v 591,pages229–233 (2021)
📄Resource https://www.nature.com/articles/s41586-021-03242-7
🔎 Points
1 This paper presents an experimental(photonic chip) results to demonstrate quantum speed up in reinforcement learning:
The key points is that in q-learning, we need to find max Q(s’,a) for all the possible action A. It is known that by using Grover algorithm, it can speed up quadratically to find a marked target than its classical counterpart. This is shown in the figure above.
2 This paper design a experimental implementation of Grover algorithm with a hybrid classical algorithm. Classical search algorithm is needed because the Grover algorithm will fail when further search is performed after it reaches the optimal point.
💬Comments and Questions
1 The contents about the reinforcement learning is poorly written and the paper is accepted as a Nature paper maybe mainly due to the experimental demonstration→ 高品質論文:left_right_arrow:実験とAIの融合
2 [The target has to marked , but if you have already marked target, why you need to search it] , this is the biggest weak point for using Grover algorithm. So it is very hard to implement this to realistic problem.
3 The paper mentioned about 10,000 learning agents, there is no explanation regarding the definition of the agent, maybe they the number of test environment ( similar to multiple-armed bandit problem)
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Title
binary dopant segregation enables hematite-based heterostuct ures efficient H2O2 synthesis
📄Resource https://www.nature.com/articles/s41467-022-28944-y
🔎 points
1.過酸化水素生成に適していなかったとされるヘマタイト(赤錆)(酸化鉄)に、スズやチタンなどの金属イオンをドーピングし、焼成することで、高活性な複合酸化触媒を形成することに成功した
2.酸素に代わって、消毒・漂白・土壌改質など、多くの利用方法がある過酸化水素をオンサイトで製造することで、太陽光水素のコスト定価や利用拡大に役立てられる
💬Comments and Questions
3.光触媒の微粒子を精密に並べることで電子と価電子が欠けてできた穴の流れを制御する、メソ結晶技術について、ソルボサーマル法の原理が具体的には理解できなかった。
4.構造変化を観察した大型放射光施設の高輝度放射光を用いたX線吸収、全散乱計測および電子エネルギー損失分光法についてそれぞれで構造のどの部分が明らかになるのかがわからなかった。
Title
Damp heat–stable perovskite solar cells with tailored-dimensionality 2D/3D heterojunctions
Randi Azmi, Esma Ugur, Akmaral Seitkhan et al., Science, 376, 6588, pp.73-77 (2022).
📄Resource https://www.science.org/doi/10.1126/science.abm5784
🔎 points
ペロブスカイト太陽電池は、熱や湿気によってペロブスカイト層が劣化し性能が急激に低下するといった問題がある。最近の研究では3次元ペロブスカイト（3次元的な結晶構造を持つ通常のバルク）層の上に2次元ペロブスカイト（ペロブスカイトの八面体が2次元方向のみに周期構造となっているもの）をパッシベーション層として組み込むことで、変換効率の向上と長寿命化に成功した例があるが、こちらは順構造のペロブスカイト太陽電池での結果である。著者らは逆構造のペロブスカイト太陽電池で、2Dペロブスカイトをパッシベーション層として組み込み、ペロブスカイトの安定化に成功した。
従来手法ではヨウ化ブチルアミン（BAI）を3Dペロブスカイト層上にスピンコートし熱処理を行うことでn=1の2Dペロブスカイト（nは八面体シートの層数）を形成していたが、著者らは室温でオレイルアンモニウムヨウ化物分子（OLAI）による後処理を行うことで、n=1とn=2それぞれの2Dペロブスカイト層を形成することに成功した。
2Dペロブスカイト層を組み込むことで、3Dペロブスカイト層表面におけるトラップ状態に関連する非放射再結合を抑制し、3Dペロブスカイトのみの場合よりも長いPL減衰寿命で強いフォトルミネセンス発光を示した。さらに2Dペロブスカイト層のキャッピング効果により3Dペロブスカイトの耐湿性も向上した。また、従来手法のn=1の2Dペロブスカイトのみの場合では、2Dペロブスカイトの伝導帯最小値が電子輸送層C60の伝導帯最小値よりもはるかに高いが、著者らのn=1とn=2それぞれの2Dペロブスカイト層がある場合は、2Dペロブスカイトの伝導帯最小値が電子輸送層C60の伝導帯最小値に近いため、従来手法と比べて電荷移動の効率が良い。
glass/ITO/2PACz/3D perovskite/2D perovskite/C60/bathocuproine (BCP)/Agの逆構造ペロブスカイト太陽電池を作製し性能を評価したところ、変換効率が最大で24.3%になることを確認した。さらに、1000時間におよぶ温度85℃、相対湿度85%の湿熱テストを行なった結果、初期の変換効率の95%以上を維持していることがわかり、3Dペロブスカイトのみの場合に比べて湿度および熱安定性が高いことを示した。
💬Comments and Questions
実際にペロブスカイト太陽電池の作製を行なっており、特に湿度によって性能が低下するということを経験しているため、非常に興味深い研究だと思った。
著者らはいくつかのPb系ペロブスカイトで実験を行っていたが、Sn系ペロブスカイトはPb系よりもさらに湿度の影響で劣化しやすいため、Sn系ペロブスカイトでも同様に2Dペロブスカイト層を組み込むことで改善が見込めるのか気になった。
Title
Exploration-Exploitation in Multi-Agent Learning: Catastrophe Theory Meets Game Theory
📄Resource
https://arxiv.org/abs/2012.03083
🔎 points
smooth Q-learning(SQL) with softmax exploration has bounded regret in arbitrary games for a cost model that explicitly captures the balance between game and exploration costs and it always converges to the set of quantal-response equilibria.
Catastrophe theory and equilibrium selection are different outcomes of exploration-exploitation. The link between these two distinct fields lies on the properties of the underlying game which, in turn, shape the geometry of the quantal-response equilibria (QRE) surface. As agents’ exploration parameters change, the QRE surface also changes.This prompts dramatic phase transitions in the exploration path that ultimately dictate the outcome of the learning process. Catastrophe theory reveals that such transitions tend to occur as part of well-defined qualitative geometric structures.
💬Comments and Questions
Q-learning has been also extensively studied in the economics and reinforcement learning literature under various names,They are also of independent interest in the limited literature on the properties of the softmax function.
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Title
Actions Speak Louder Than Goals: Valuing Player Actions in Soccer
Tom Decroos, Lotte Bransen, Jan Van Haaren, Jesse Davis, Proceedings of the 25th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery & data mining. 2019. p. 1851-1861.
📄Resource https://arxiv.org/abs/1802.07127
🔎 points
サッカーでは様々なデータが存在しているが、提供元やリーグの立ち位置によってその内容は様々である。例えば上位リーグチームではトラッキングデータが入手可能なのに対して下位リーグのチームでは入手ができない。またトラッキングデータはリーグを横断しておらずクローズドな情報である
今回は数あるデータのうちどの層のチームでも入手可能なイベントデータを用いた。さらに各チームや提供元によって専門用語の表現方法が異なるためそれらを統一し、プレーヤーのactionの表現方法を提案。また決まった形のデータが取得できるようなpythonパッケージを開発した。
またゲーム中のプレーヤーのactionについて、ポジションに関係なく各プレーヤーの試合への貢献度に基づいた評価方法を提案。
さらにゲーム中の短い時間内での予測モデルも立案した。
💬Comments and Questions
正解ラベルactionの結果（成功・不成功）で定義しているが、それらの値を他の値（例えばゴール期待値など）に変えたらどうなるのか。
予測する近い将来のactionの結果をドメインナレッジから10playと定義しているが、それは具体的にどんな経験則なのか。また次のactionを予測するにあたって有効な過去のプレーは3actionとあるがこの理由も同様に何なのか。
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Title
Online Mixed-Integer Optimization in Milliseconds(2019)
📄Resource https://arxiv.org/abs/1907.02206
🔎 points
混合整数計画法（MILP）は通常、問題サイズが膨らむほど計算に時間がかかるが、それを繰り返し高速で計算するオンライン最適化手法について説明している。
実際に使われているのは機械学習で、問題の初期値と最適化のバイナリ変数の組の関係を学習することでMILPのうち混合整数部分を切り分けて解決している。更に連続変数についてはLPとして高速に解を求めている。
実際の結果では多くの問題でパラメータ数に関わらず同じ速度で解を求めている。ただし目的関数の値では劣り、NNが実行不可能な解を返す可能性についても触れている。
💬Comments and Questions
モデルを学習するために事前に繰り返し最適化する必要があり、また最適とは保証されない、実行不可能な場合もあるなど一般的な最適化には使いづらいです。オンラインでの制御に使われるものです。
全てではなく一部のバイナリ変数の組を機械学習から出力するだけでも計算時間は高速になるように思います。
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Title
Improved water oxidation performance of ultra-thin planar hematite photoanode: Synergistic effect of In/Sn doping and an overlayer of metal oxyhydroxides
📄Resource https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1010603020305803
🔎 points
論文を選択した理由(目的)
具体的な実験についての論文になります。
特に、
光電流(Jph-VRHE),
Mott-Schottky(C-V測定),
吸収係数-波長の関係,
XPS
の結果が掲載されている。
非常に参考になる結果が多く報告されている。
[Abstract]
In,Snドーピング効果とFe,Ni酸化水酸化物で表面を修飾することで
性能を高めることができた。
1)ITO基板
2)酸化水酸化物(FeOOH,NiOOH,FeNiOOH)
InSnの拡散 => 界面での再結合を減少
酸化水酸化物 => 表面酸化反応を促進
[試料]
ITO+silicon dioxide+Glass
[Growth]
10nm Fe fabricated by Physical vapor deposition
annealed in air atmosphere at 500℃ (2-10hours)
overlayer deposition by a solution-based precipitation method
1M NaNO3+0.15M FeCl3・6H2O
1M NaNO3+0.15M N2NiO6・6H2O
heated bath (60 -100℃) duration time (1-15min)
rinsed with water,
dried at room temperature for over 12h
*PCE測定
Electrolyte: 0.1M NaOH(pH=12.9)
Counter : Pt
Ref. : Ag/AgCl at 25℃
VRHE=V(Ag/AgCl)+ 0.059*pH + 0.1976(VAg/AgCl標準)
(Reverible Hydrogen Electrode)
VRHE=V(Ag/AgCl)+0.9587
[実験結果]
*光電流と電圧(VRHE)の関係:Fig.1
熱処理10nmFe/ITOにおいて、、
暗状態は、1.6VRHEから電流が上昇
OneSUNでは、0.7VRHEから電流が増加する。
酸化水酸化物修飾により
電流値が約2倍程度増加(1.4VRHE辺り)、
VRHEの増加開始電圧も減少傾向
*C-V測定:Fig.2～5
酸化水酸化物修飾により
Vfbが減少する。
=>キャリア密度は、増加する。
*吸収係数の実験:Fig.6
酸化水酸化物の影響は小さい
Fe2O3の特徴が支配的
吸収係数
300nmから600nmで吸収
Egについて
約1.9eV bare-hematite
約1.98eV 酸化水酸化物あり
*XPSの結果: Fig.7
X-ray source : AlKα(1.4866keV)
Fe2p(700-735eV)
酸化水酸化物の影響は小さい
O1s(525-540eV)
Fe-Oの結合(529eV)
酸化水酸化物ありには、
Fe-OH結合(532eV)が存在する。
加熱により、Sn,In(3d)信号を確認。
[Key-Word]
*Surface Charge transfer efficiencyについて
0.1M HaOHに、0.3M H2O2の混合溶液中のJphの比率から
効率が計算できる。
過酸化水素(H2O2)の酸化の表面電荷移動は、
100%と考えられることを利用する。
*補充データが公開されています。
SEM,デバイス写真,In,SnのXPSデータがあります。
💬Comments and Questions
10nmFe蒸着したTIO基板を500℃で加熱生成したα-Fe2O3に、Fe(or Ni)酸化水酸化を被服することで、
光陽極の特性が大きく改善された。
*Si基板の場合は、500℃の加熱によりSiが拡散する？
Siの影響が発生する可能性
*表面修飾する酸化水酸化物の膜厚について
不明確である
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Title
Fabrication of a Three-Dimensional Bionic Si/TiO2/MoS2 Photoelectrode for Efficient Solar Water Splitting
APPLIED ENERGY MATERIALS, volume 4, pages730–736 (2021)
🔎 points
1. 半導体電極を用いた水の光分解による水素製造は、エネルギー危機や化石燃料の過剰な消費によって引き起こされる環境問題を解決する手段の一つである。
2. これまでSi, GaInP, InP, Cu2Oなどの禁制帯幅の小さい半導体材料が太陽光を利用する上で有利なため多く研究されてきた。しかしながら、Si光電極の光-水素変換効率は電解溶液中で電極が不安定で有る事や水の分解には多くの電圧が必要となること、電極表面での光反射率が高いことなどからあまりうまくいっていない。これを改善するためにこれまでSi表面にPtや他の貴金属が水素触媒としてコーティングなどが行われてきた。
3. 最近の研究ではこれまで用いられてきた高価なPt, Pdなどの代わりに、良い水素発生触媒として期待される遷移金属の硫化物(NiS, WS, MoS2など)を用いた電極の作製を行っている。本論文で用いられた電極はp-Si/TiO2/MoS2の3D構造を持ち、2で挙げられた欠点を改善した光電極となっている。TiO2はSi基板からMoS2が剥がれ落ちないようにするための緩衝層になっている。Si基板はアルカリ溶液中でエッチングされピラミッド構造にしてあり、光の反射を抑えるよう工夫された。通常は緩衝層を作製するためにALD(Atomic Layer Deposition)法などが使用されるが、高真空が必要とされるなど応用面や費用面から多くの問題を抱えている。そこで本研究では界面欠陥を抑制できる「化学的手法」(Chemical Bath Deposition)が用いられた。これは通常のALD法に比べて非常に安価で信頼性の高い堆積方法で、水性前駆体溶液を用いた薄膜作製法である。
4. 作製された電極は1 sunの光強度下で0V vs. RHEにおいて-0.24 mA/cm2の光電流が得られ、8時間以上安定に動作し、電極の光電気化学的特性が改善されたことが報告されている。
💬Comments and Questions
1. Si/TiO2/MoS2間の界面のエネルギー状態が記載されておらず、それぞれの層内で光励起されたキャリアの動きが不明。
2. 電極を (Si/TiO2/MoS2)三層構造にすることにより光電流密度の増加や電極の寿命を延ばしているが、まだまだ改善の余地が残されている。
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Title
Approximation and Estimation Bounds for Artificial Neural Networks
ANDREW R. BARRON
🔎 points
1. Combining the approximation error (bias) bound and the estimation error (variance) bound for neural networks to give a guide for neural network model selection.
💬Comments and Questions
The approximation error bound was derived by this author in his 1993 paper. The estimation error bound is due to other people. This paper put together these results. It is important to consider approximation-estimation (bias-variance) tradeoff.
2. This work is for single layer NN. The estimation error bounds for deep learning could be found in other references. I am not aware of approximation error bound for deep learning.
3. Both Barron’s result and Cybenco’s universality result (1989) actually rely on translating sigmoid functions into trigonometric polynomial expansions. With quantum circuits, we can actually do high-dimensional trigonometric polynomials directly. I wonder if there is something interesting regarding this observation.
Title
Bae, H.J., Koumoutsakos, P. “Scientific multi-agent reinforcement learning for wall-models of turbulent flows.” Nat Commun 13, 1443 (2022).
🔎 points
Simulations of turbulent flows remain hindered by the inability of heuristics and supervised learning to model the near-wall dynamics.They address this challenge by introducing scientific multi-agent reinforcement learning (SciMARL) for the discovery of wall models for large-eddy simulations (LES).
The method generalizes on LES of a turbulent boundary layer and turbulent channel flow at extreme Reynolds numbers.
💬Comments and Questions
I didn’t know the algorithms used in this paper like ReF-ER or V-RACER. So, I would like to learn more about these algorithms.
It is interesting that the correlations that is produced by author’s method is in contrast to the the correlations obtained by the classical RANS models. And they said that this implies that the policy of the LLWM replicates the natural mechanisms of wall-shear stress control that can be obtained so far only through highly resolved simulations.
Title
Liebing, Simon, et al. “Electronic structure and transport properties of coupled CdS/ZnSe quantum dots.” Journal of Physics: Condensed Matter 33.12 (2021): 125002.
📄Resource https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-648X/abd5f6/meta
🔎 points
1. CdSとZnSeの量子ドットを結合することで、タイプⅡのコアシェル量子ドットのようなHOMOとLUMOの空間的な分離ができた。また、結合の仕方の違いにより様々な相互作用の強さと様々な安定した形状が可能であると明らかにした。
2. 結合した量子ドットに金電極を接続することにより、量子ドット間の結合の強さに伝導率が依存していることを示した。
3. 得られたI-V曲線の非対称性と非線形性から、電子親和力とイオン化ポテンシャルが大きく異なる量子ドットを組み合わせることにより、ドーピングなしで結合ドットを使用して固有のpn接合が作成できることを示した。
💬Comments and Questions
1. 結合した量子ドットのDOSからHOMOとLUMOのバンドオフセットを見積もっているが、小さいピークについては無視して良いのか。また、コアシェルでもこのようにHOMOとLUMOのバンドオフセットを見積もってみたいと思った。
DFT法で得られたHOMO-LUMOギャップに比べて、電子親和力とイオン化ポテンシャルの差から得られたHOMO-LUMOギャップが大きくなり、DFTによるギャップの過小評価という問題を緩和していたので、自身で作成した量子ドットでも検証してみたいと思った。
Title
Monolayer Perovskite Bridges Enable Strong Quantum Dot Coupling for Efficient Solar Cells
BinSun,AndrewJohnston,et.al,Joule cell press(2020),Pages 1542-1556
🔎 points
・ペロブスカイト前駆体を量子ドット溶液に導入するのではなく、CQD固体を形成した後にペロブスカイト層を成長させることで、ドット間結合が増加し、キャリアがトンネルする距離が短くした。
・CQD表面にペロブスカイトの単層を成長させることにより，ハロゲン化物でパッシベーションしたCQD膜に比べて移動度が高く，安定性の高いCQD膜を得ることができた。
💬Comments and Questions
・自分がペロブスカイトを量子ドットのリガンドを作成する際に参考にしたいと思った。また、光吸収係数のデータもあるので、今後の研究の参考データにしていきたいと思った。
・ペロブスカイト層をつけた量子ドットがブルーシフトしていると書いてあったが、実際しているのかと思った。
Title
Alessio Fallani, Matteo A. C. Rossi, Dario Tamascelli, and Marco G. Genoni “Learning Feedback Control Strategies for Quantum Metrology”
PRX Quantum 3, 020310 – Published 14 April 2022
📄Resource https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.3.020310
🔎 points
従来の研究では量子情報プロトコルで利用するための目標状態を準備することが目的であったが、本研究では量子計測のために、リアルタイムフィードバックを最適化するので、パラメータ推定で高精度の制御を実現している。
単位時間あたりのQuantum Fisher Information(QFI)によって、フィードバック戦略そのものを評価している点。
💬Comments and Questions
量子状態制御を行うための一つの手法として考えることができると思ったが、フィッシャー情報量などの分野の勉強が足りてなかったため、この手法を現在の研究に取り入れるには周辺知識をもう一度勉強する必要がありそう。
システムのハミルトニアンとスクイーズのハミルトニアンを用いて、システムのハミルトニアンの周波数推定を行なっていく上で、スクイーズをすることで得られる意味が詳しく書かれていなかったので気になった。
Title
Collaborative Intelligent Reflecting Surface Networks with Multi-Agent Reinforcement Learning Zhang, Jie, et al. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (2022).
🔎 points
This model cause high complexity. To tackle high complexity, the MAQ-WP(Wolpertinger method) and MAQ-PG algorithms were proposed to handle the high-dimensional and hybrid action space.
Simulation results demonstrate that the proposed MAQ-WP(Wolpertinger method) and MAQ-PG algorithms can converge faster and achieve data rate improvements of 10.7% and 8.8% over the conventional multi-agent DDPG, respectively.
💬Comments and Questions
I didn’t know much about WP, so I’d like to know more about the usefulness of this method. How much can it be used for other purposes?
Title
Embodied intelligence via learning and evolution
🔎 points
2. Each agent uses Deep Reinforcement Learning during its lifetime, then spawns the next agents with similar architectural traits, but does not pass down the parameters it have learnt.
3. DERL results in diversity of solutions, since only the traits are passed down to the next agent but not the parameters.
4. The algorithm also mimics how agents able to learn faster also passes down their information faster to the next agent.
💬Comments and Questions
2. Can this concept be implemented into other domains as well?
Title
Harnessing Disordered-Ensemble Quantum Dynamics for Machine Learning
Keisuke Fujii and Kohei Nakajima
Phys. Rev. Applied 8, 024030 – Published 30 August 2017
📄Resource https://doi.org/10.1103/PhysRevApplied.8.024030
🔎 points
リザバーコンピュータ (RC) における物理リザバーとして量子物理系を初めて導入し、5～7の量子ビットから成る量子系が、従来の100～500のノードから成るリカレントニューラルネットワークに匹敵する計算能力を持つことを示した。
量子コンピュータとは異なり、量子ゲートなどを用いた高度な設計を必要とせず、量子系が十分豊かで複雑なダイナミクスを持つということを応用した時間学習課題への応用が可能であることを示した。
シミュレーションによりRCの性能検証を行い、そのベンチマークの手法として A. Timer task, B. NARMA task, C. Mackey-Glass prediction task の3つが用いられ、これらの結果と従来のRCでの結果を比較することで量子系におけるダイナミクスが時系列データにおけるタスク処理で如何に有用に働くかを示した。
💬Comments and Questions
短期記憶と非線形性の評価を行っているが、これらの値について他のリザバーコンピュータやリカレントニューラルネットワークのモデルとの比較を行うことが肝になると思った。
今回の論文では実際に実験を行っていないが、すでにこのフレームワークとNMRによるRCを用いた実験による検証が行われており、また、単純な仕組み(異なる量子系の並列処理など)を用いることでより良い性能を発揮することもできると考えられているため、今後にとても期待が持てる。
Title
Hybrid PbS Quantum-Dot-in-Perovskite for High-Efficiency Perovskite Solar Cell
Jianhua Han, Songping Luo, Xuewen Yin et al., Small, 14, 31, 1801016 (2018).
📄Resource https://doi.org/10.1002/smll.201801016
🔎 points
MAIとPbI2を溶かす溶媒（DMFとDMSO）の中に、事前に作成されたQDを分散させておくことで、ペロブスカイトとQDのハイブリッド層を容易に作成することが可能。さらに、ペロブスカイトとQDの混合比の変更も容易。
ハイブリッド層内のPbS QDの濃度が高すぎると、短絡電流が減少し、変換効率も減少することを確認した（論文中では、QD濃度を0mg/mLから0.5mg/mLまで高めると、濃度に比例する形で変換効率が上昇するが、1mg/mLまで濃度を高めてしまうと、ペロブスカイトの結晶化に悪影響を及ぼすため、0mg/mLの時よりも変換効率が悪くなることが示されている）。
QDを入れることで、可視光領域での光吸収度および量子効率の向上に成功した。
💬Comments and Questions
簡単な方法でペロブスカイトとQDを混合できるため、自分でも作成が可能であると思った。
QDを入れることによる近赤外光の吸収度増加については触れられていないため、どのようにすれば実際に近赤外光の吸収度増加が達成できるのか気になった。
Title
New Pb-Free Stable Sn−Ge Solid Solution Halide Perovskites Fabricated by Spray Deposition
📄Resource https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsaem.1c04115?ref=pdf
ACS Appl. Energy Mater. 2022, 5, 3638−3646
🔎 points
An obvious substitute for Pb is Sn, from the same group 14 of the periodic table, which is considered to be much less toxic to humans. Sn is a smaller atom than Pb, and HaP made with Sn has an even wider tunable band gap range than their Pb analogues (1.2−3.7 eV) .
Computational theory calculations predict that mixed Sn− Ge HaPs with a tunable band gap will have low effective masses (which, other factors being equal, yields high carrier mobility) and better stability in ambient conditions than the corresponding Sn HaPs.
mixed Sn−Ge perovskites uses iodide as the halide. Because iodide perovskites have smaller band gaps than the perovskites with other halides, they absorb more of the sunlight than the bromides or chlorides, but for use in tandem cells with Si or other low band gap primary absorbers, pure iodides are not an optimal choice.
Process
TiO2 Films. Fluorine-doped tin oxide (FTO, KINTEC Company)-coated glass substrates (TEC 15, 72 mm × 72 mm) were cleaned in a sonication bath with soap (Decon 90) and deionized water and then rinsed in deionized water followed by dry ethanol. The substrate was then treated with an Ar ion plasma (Plasma-Preen II-862, Plasmatic Systems, Inc.) for 4 min.
TiO2 blocking layer was deposited by spray pyrolysis then placed on a hot plate heated to 450 °C .
A 100−150 nm thick mesoporous TiO2 scaffold was then spin-coated on the TiO2 blocking layer from the nanoparticle paste (18NR-T Dyesol), diluted with ethanol at a 20:1 weight ratio of ethanol/nanoparticles, and then sintered in air at 550 °C for 1.5 h.
CsSnxGe1−xBr3 (x = 0−1) solutions spray onto the substrate After spraying, the film was annealed at 140 °C for 10 min under N2 (<0.1% humidity).
💬Comments and Questions
Don’t know how weather effects compounds.
Smaller band gap does not always result in the most efficient perovskite.
Title
Using Tracking and Charting Data to Better Evaluate NFL Players: A Review
Eric Eager, George Chahrouri, Timo Riske, Brad Spielberger, LauSze Yui, Zach Drapkin, Tej Seth
MIT SLOAN sports analytics conference (2022)
🔎 points
チャート（playごとのデータ）とトラキングデータ（位置情報やスピード）の両方を用いて各プレーヤー（ポジション）のパフォーマンスに関して予測と評価を行う
それぞれのポジションを評価するためにXGBoostを利用し、どの説明変数が最も重要であったかを評価することによって、各ポジションで求められるスキルや環境的要因を評価する
この指標を今後プロに入団する予定の大学生選手の基礎運動能力に照らし合わせ、各チームの意図する戦術に合わせてどの選手をドラフトすべきかの参考数値になる
💬Comments and Questions
各ポジションのついて、効果的な役割を果たすために必要なスキルが定量的にわかり、また各選手によって得意不得意を評価可能であることは興味深かった。特に興味深かったのは守備選手の評価において試合環境の影響力が小さかったこと、プレー開始前にどこに位置するかが重要であるかがが重要な説明変数として示されていたことである。特に後者は相手の分析などでも着目する点であり、守備プレーヤーの初期位置で、攻撃側が展開しやすいプレーの見当をつけることができる。またこの初期位置を紛らわしくさせたり、プレー開始と同時に瞬時に変化させたりすることが戦術の一種であるため、プレー開始の前後を明確に分割するよりも、プレー開始時間にゆとりを持たせた場合の振る舞いも気になるところであった。
長いパスを投げるときのレシーバー陣のパフォーマンスを評価する項目では何を目的としているのかがいまいち理解できていなかった。そのプレーヤーがターゲットになる状況は少ないかもしれないが、評価をする場合にプレーの成功や、そのときの守備選手と対峙した状況（距離など）が反映されていないように読み取れたため、「パフォーマンス」と謳うのが適切であるのかが疑問であった。
Title
Policy Gradient Method For Robust Reinforcement Learning
Yue Wang, Shaofeng Zou
📄Resource https://arxiv.org/abs/2205.07344
🔎 points
・訓練環境とテスト環境が異なる場合でも取得報酬が悪化しないようワーストケースの性能を最適化することを目的としたロバスト方策勾配法について説明している
・max,min関数を用いるロバスト関数は微分が難しく方策勾配法と合わせにくいが、関数を平滑化することでそれを解消する手法が述べられている
・状態遷移が不確実になる確率Rが高いほどロバストな方策勾配法のほうが非ロバストなものより良い結果が出ることを示した
💬Comments and Questions
・ロバスト性を評価できる不確実な環境を用意するために状態遷移が不確実になる確率Rを設定するR-Contaminationという方法？が紹介されている。そちらも参考にしたい。
・R>0でロバストな手法の方が優位なだけでなくR=0で同じ結果になることも示している。
・比較に用いている環境のうちタクシー問題についてはopen ai gymで公開されているがgarnet problemについては詳細がわからない。
Title
Recent trends in development of hematite (a-Fe2O3) as an efficient photoanode for enhancement of photoelectrochemical hydrogen production by solar water splitting
📄Resource https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0360319920326860
International Journal of Hydrogen Energy 46(2021)23334-23357
🔎 points
論文を選択した理由(目的)
Hematite(α-Fe2O3)の光電気分解実験について、
最近の論文をまとめている内容である。
[Abstract]
最新研究傾向について
以下の5分類で紹介している
1)ナノ構造
急激な電荷収集
低い再結合による電解質とhematite界面での輸送
2)ヘテロ接合構造
Hematiteと半導体接合 => バンド位置改善
Chargeキャリアの分離と輸送
3)表面に水酸化触媒の使用
反応速度の促進
=>電荷キャリア再結合の減少
4) Hematiteにドーピング
Chargeキャリア密度増加による電気伝導度の増加
光生成された電子正孔対の寿命を促進
5)Composite Formation(複合の構造)
Chargeキャリア輸送を促進するため
安い、持続可能、環境に優しいenergyの発展に、
さらなる努力が必要である。
[内容について]
*Hematite特徴
Eg=2.1[eV]
400nmより長い波長を吸収
実用上の問題点
1)吸収係数が小さい
2)電気伝導度が小さい(～10^-2cm2/Vs)
3)正孔拡散長が小さい(～2-4nm)
4)反応速度が小さい
以上の問題点を解決するために、
以下の5分類で研究内容の紹介している。
1)Nanostructuring
nanoflake,porous,
snowflake, hexagonal shape
nanotube, nanowire, cauliflower-like
多くの形状について紹介
[作製方法]
APCVD(Atompshere Pressure Chemical Vapr Deposition)
スプレー法
Chemical Bath deposition(化学的浴堆積法)
etc.
2)Heterojunction
バンド配置について3種類を紹介
Ece1:材料1の伝導帯端,Eve1:材料1の価電子帯端
Ece2:材料2の伝導帯端,Eve2:材料2の価電子帯端
Type-I => Ece1<Ece2, Eve1>Eve2
Type-II => Ece1<Ece2, Eve1<Eve2
Type-III => Ece1<<Ece2, Eve1<<Eve2
ナノスケールヘテロ接合の利点
1)キャリア輸送と分離
2)光吸収の増強
3)電子正孔対寿命の拡大
TiO2,BiVO4,BiV1-xMoxO4,WO3,Cu2O
pn-junction例 : NiO/α-Fe2O3
3)Surface/Interface modification
Co,Fe,Ru,Ir:Metal
Noble metal Oxide
NiOOH
FeOOH
最近の注目
bioinspired cobalt phosphate complex(Co-Pi)
リン酸コバルト複合体
=>バンドベンドを増強して、
正孔を表面に移動
or
表面状態のPassivation
=>触媒作用の増強
4)Elemental doping
Dopants:
Ti,Sn,Zn,Mn,Ni,Pt
Si,Cu,Cr
複数Doping
C-Co-Fe2O3
=>ドープ密度増加で、
電気伝導度も増加
電子正孔対生成の寿命の増加
5)Nanocomposites
rGO nanosheets(還元型酸化グラフェン)
( Reduced Graphene Oxide)
Ni Foam substrate
αFe2O3-WO3
amorphous TiO2 and Au-nanoparticles
multi-layer structure
Using organic sacrificial agent: ethanol,glucose
Agents act as hole scavenger(再結合の減少を引き起こす)
💬Comments and Questions
Q1)多くの提案が示されるているが、どの組合せが最適であるのか？
単純な構造・方法では、過電圧の減少や変換効率増加は不可能である。
Q2)我々の研究の対象における問題点は何か？
=>基板として、Siliconを使用した研究調査が必要。
Title
Efficient and Stable MoS2/CdSe/NiO Photocathode for Photoelectrochemical Hydrogen Generation from Water
Chem. Asian J., Vol.10, pp1660-1667 (2015)
Juming Dong, Yanmel Chen, Pingping Jiang, Guangli Wang, Xiuming Wu, Ruixian Wu, and Chi Zhang
📄Resource https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26011705/
🔎 points
1. 水素は燃焼して出来る物は水のみで環境汚染のないクリーンなエネルギー源として注目されている。半導体電極を用いた水の光分解による水素製造は、エネルギー危機や化石燃料の過剰な消費によって引き起こされる環境問題を解決する手段の一つである。
2. 水の光分解に用いられる電極は光陽極と光陰極の2つある。光陽極では酸素、光陰極では水素が発生する。 しかしながら現在まで光陰極はコストの問題、効率の問題、寿命の問題などで成功していない。
3. 本論文で用いられているNiOは広い禁制帯幅(Eg=3.6-4.0eV)を持ち、熱や化学的安定性を有し、光吸収帯幅を広げるために色素増感型のNiOカソードとして用いられてきた。この有機色素は寿命などの点問題であった。その改善法として太陽光の吸収領域を広げるため禁制帯幅の狭いCdSeとの複合構造にすることで、ある程度の効率の改善が見られた。
4. 本研究ではさらに水素発生触媒としてMoS2をこの電極と組み合わせることで水素発生効率の改善を試みている。300 W Xeランプの光強度下で-0.5V vs. Ag/AgClにおいて0.16 mA/cm2光電流が得られ、9時間以上安定に動作し、電極の光電気化学的特性が改善されたことが報告されている。
💬Comments and Questions
1. 実際に電極に照射された光強度が明記されていないので光電流の大きさは単純に比較できないが、MoS2の水素発生反応における触媒効果は確かなように思えた。
2. (MoS2/CdSe/NiO)三層構造にすることにより光電流密度の増加や電極の寿命を延ばしているが、実用化までまだまだ改善の余地が残されている。
Title
“R-MADDPG for Partially Observable Environments and Limited Communication”,Rose E. Wang at. el.
📄Resource https://arxiv.org/pdf/2002.06684.pdf
🔎 points
This paper is the first to handle all three of challenges that are multiagent learning in fully and partially observable environments, multiagent learning for communication and/or communication protocols, and multiagent resource sharing in one general framework.
They proposes a recurrent multi-agent actor-critic model for coordination in partially observable, limited communication settings.
They believe that the RNN plays a more important role in the critic than in the actor from experimental results.
💬Comments and Questions
I would like to learn the method extending the algorithm and what they got from the results of these experiments.
I would like to refer the results that recurrent critic algorithm works better than recurrent actor algorithm.
Title
On nonlinear transformations in quantum computation Zo ̈e Holmes, Nolan Coble, Andrew T. Sornborger, and Yi ̆git Suba ̧sı
📄Resource https://arxiv.org/abs/2112.12307
🔎 points
1. A summary of some nonlinear operations of quantum circuits.
💬Comments and Questions
1.The idea is based on weighted state.
2.The computations are based on post-selection and post-processing. Usually post-selection is tricky, and in this paper the authors carefully discussed the post-selection part. Note that post-selection has an impact on the sample complexity (this paper also analyzed the sample complexity.)
3.Note that Quantum Hadamard Product is not Hadamard gate. Hadamard product is the elementwise product of two matrices. “Quantum Hadamard product” in this paper refers to the Hadamard product of two density matrices.
Title
Charge transport in semiconductors assembled from nanocrystal quantum dots Nuri Yazdani, et. al, Nature Communications volume 11, Article number: 2852 (2020)
📄Resource https://www.nature.com/articles/s41467-020-16560-7#Sec1
🔎 points
・ナノ結晶半導体の電荷輸送のモデルを第一原理計算とシュミレーションで構築し、検証を行ったところ、半導体におけるキャリアの輸送、生成、トラッピングについて実験と同様の結果が得られた。
・モデルからナノ結晶半導体の電荷輸送は個々の量子ドットの電荷がボーラロンを形成し、フォノン媒介電荷移動を介して発生していることとが洞察された。
・ナノ結晶の半導体における電荷輸送、トラッピング及びドーピングに対して再構成することで、数桁高い移動度、キャリア密度を可能とするナノ結晶半導体を作成することができる可能性があることを示唆している。
💬Comments and Questions
・隣接する量子ドット間の電気的結合を計算することによって、輸送の種類がバンドライクかホッピングになるかを判断できることが知らなかったので今後、自分が量子ドット間の輸送の計算を行うときに考慮に入れたいと考えた。
・１２５個の量子ドットを含む大規模な系の計算をどのような構造でやったとか計算時間について詳しことが書いてなかったのでそこについて知りたかった。
Title
Liu, Yun, Nolan Peard, and Jeffrey C. Grossman. “Bandlike Transport in PbS Quantum Dot Superlattices with Quantum Confinement.” The Journal of Physical Chemistry Letters 10.13 (2019): 3756-3762.
📄Resource https://europepmc.org/article/MED/31185712
🔎 points
1. 移動度の計算をボルツマン輸送方程式の有効質量近似と変形ポテンシャル理論を用いて計算している。
2. 様々な面での結合をしたPbS量子ドットのバンドライクの移動度について計算し、結合する面を調整することで移動度を2~3桁程度向上させることができることを確認した。
3. 量子ドットのサイズを大きくすることによって、量子ドット間の結合が強くなり移動度が増加することを示した。また、Pb44S44と同数の結合のまま量子ドットを大きくすることによって量子ドットの間の結合が弱くなり、移動度が下がることも示した。
💬Comments and Questions
1. 検証でPbSのバルクの移動度の計算を行なっているが、ホールの移動度の値が実験値と1桁違っているが、精度が保証されているかが気になった。
2. 変形ポテンシャルの計算をQuantumATKで計算することができるのかが気になった。
Title
Hybrid Beamforming for mmWave MU-MISO Systems Exploiting Multi-agent Deep Reinforcement Learning
📄Resource https://ieeexplore.ieee.org/document/9345751
Wang, Qisheng, et al. IEEE Wireless Communications Letters 10.5 (2021): 1046-1050.
🔎 points
This paper investigate the hybrid beamforming based on deep reinforcement learning for millimeter Wave multi-user (MU) multiple-input-single-output (MISO) system.
Simulations verified that the proposed algorithm can achieve considerable performance while has much less time consumption.
On designing analog precoder, conventional method for hybrid beamforming design is known as heuristic approach.
💬Comments and Questions
I would like to further understand the two algorithms that are compared in this paper.
As this system is multiple-input-single-output (MISO) system, system modeling is easier than multiple-input-multiple-output (MIMO) system.
Title
“Model predictive control for robust quantum state preparation”
arxiv-submitted on 14 Jan 2022
📄Resource https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.05266
🔎 points
MPCによりモデルの不確実性があってもロバストな量子状態準備を可能にしている。
フィードバックに依存するため、自然にノイズ除去能力を獲得しノイズの多い量子制御でも有用性を示している。
実際に超伝導量子ビット制御シミュレーションを用いて、MPCの量子制御に対する有用性を示している。
→シミュレーションと不一致のモデルに頼らざるを得ないときにも制御パルスを設計できることを示した。
💬Comments and Questions
RLとMPCを組み合わせることでRLの学習時間が大きくなりすぎる問題に対処できるのではないかと考えられる。
→MPCのモデルを考える必要がある。
2. 量子制御は量子の特性からフィードバックに統計量を用いる必要があるのでこの計算コストとのトレードオフをどのよ
うに考えているのかが気になった。
Title
The simulation of plasma in magnetic conical-cusp mirrors using COMSOL multiphysics
📄Resource https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1402-4896/abf790
🔎 points
1. This paper simulates magnetic conical-cusp mirror, a type of an open magnetic system of plasma within nuclear fusion power plants using COMSOL.
2. The plasma is contained and controlled through magnetic coils, which are controlled through current direction.
3. Compared to the simple magnetic mirror method (mirror trap), higher stability and beta value (the ratio of plasma pressure to magnetic pressure; higher the value, the more efficient the reactor)
4. Models used for this simulation include: Magnetic Field, Plasma, Electro Magnetic Waves, Electron Heat Source , Plasma Conductivity Coupling.
💬Comments and Questions
1. I am personally more interested in the process of the plasma simulation, which will be needed as one of the element of the environment for my research.
2. I would like to contact the experimenter in the near future and discuss about this work.
Title
Liquid state machines and cultured cortical networks: the separation property
Karl P. Dockendorf, Il Park, Ping He, José C. Príncipe, Thomas B. DeMarse
Biosystems. 95, 90–97 (2009)
📄Resource https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0303264708001792?via%3Dihub
🔎 points
リキッドステートマシン (LSM) についての論文であり、従来のLSMではスパイク神経ネットワークのシミュレーションをリキッドステートとして用いていたが本論文では培養したラットの皮質神経回路網 (LCN) をリキッドステートとして用いることでLSMの実装を行い、異なる入力に対して識別可能なリキッドステートを生成する能力 (分離特性) を、分類器の性能を通じて実証した。
60個の電極を持つ平面微小電極アレイ (EMA) 上に神経回路網を形成し、入力信号として2種類の電気刺激プロトコルが用いられ、それぞれ低周波刺激 (1/3 Hz) と高周波刺激 (20 Hz)であった。
LCNへの入力信号によって現れる応答は入力信号の時間的特徴を由来とする出力を高い精度で再現することができている (99.77 %) 。
💬Comments and Questions
MEAは生体系ネットワークであるのに対して、コンピュータは完全に生体系とはかけ離れたものであるため、これら二つの融合により入力に対する応答が得られるというのはとても興味深いと思った。
入力電極と出力電極を別々に設けず同じ電極を時間差で入力と出力とで分けて用いているが、入力データと出力データを完全に連続したデータとするためにも電極を分けるべきではないかと思った
