📄Resource https://www.nature.com/articles/s41524-021-00670-x
🔎Points
MatDesINNeフレームワーク用いた, MatDesINNe-cINNを使用することで, ターゲットバンドギャップの誤差をほぼ0に減少することができた.
MatDesINNe-cINNを使用することで, DFTに比べて大幅に低い計算コストで忠実度の高い候補を生成し, 元のトレーニングデータの分布も適切にカバーすることができた.
ターゲットのバンドギャップを使用して, 特定の設計パラメーターを生成することでその間にある相関が分かり, そこから設計原理を読み取ることができる.
💬Questions or comments
MoS2以外の二次元材料に適用した場合も同じような結果を得ることができるのか気になった.
6つの格子定数の初期値をどのようにして決定したのかが分からなかった.
📄Resource https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0263689
🔎Points
深層強化学習を用いて資産運⽤・ポートフォリオ管理における継続的な資本分配のプロセスと利益を最⼤化する研究は既にあるが、既存⼿法には、拡張性や再利⽤性が乏しいという問題があった。
本研究では、拡張性や再利⽤性を念頭に置いた、資産運⽤のためのモジュ ール構成のマルチエージェント強化学習システム(MSPM)を開発した。
MSPM は、個々の資産毎に⽤意される EAMと複数のEAM からの⼊⼒をもとに意思決定を⾏うSAMから成る。EAMは様々なな⾦融関連情報扱うDeep Q-networkベースのエージェント(通常運⽤責任者に求められる⾦融に関わる情報(新聞記事やニュースなど)をエージェントが学習する)で、EAMもSAMも⾮同期更新が可能で再利⽤性に優れるため、MSPMは資産運⽤の過程における拡張性にも優れている。
MSPM の性能の検証として、Nasdaqのデータを⽤いて既存5⼿法との⽐較を2種類のポートフォリオにて行った結果、収益率が既存5⼿法を上回った。さらに、4種類のポートフォリオでMSPM内のシステム検証を⾏った結果、EAMを働かせることで収益率が⼤幅に 向上することが確認できた。
💬Questions or comments
本研究ではMSPMを⽤いた意思決定で収益率が既存の手法よりも上回ったとしているが、実際に資産運⽤をする場合はリスクの管理も含め、収益率以外の指標も重要になるはずである。これらも考慮した強化学習システムも必要になると思った。
「収益率」と言ってもARRやDRR、SRと様々な評価項目がある。これらうちどの項目が向上したのか疑問に思った。
📄Resource https://doi.org/10.1038/s41563-021-01099-9
🔎Points
(1)本論文では、脳の仕組みを模倣する「メモリスタ」効果をナノワイヤーRCデバイスを用いて作製することに成功した。ナノワイヤー複合体に電圧をかけることで非線形的な伝導特性が起き、短期記憶機能を持つことが可能になる。RCの威力は、時系列データの処理能力の程度に依存するので、実験的にどのように実験環境を用意し、どのように時系列データを入力データとして前処理するか、という点が大変参考になった。
(2)通常、RCと接続するNNの部分は、演算機能を持つTaOz ReRAM (抵抗変換記憶素子)を用いて実現している。そのため、論文のタイトルは「in materia reservoir computing….」となっている。著者の他のインタビュー記事によると「in materiaは、in hardwareを意味している」とのことである。もちろん、学習パラメータの更新はOfflineで行われている。この点に関しては、量子コンピュータと似ている。
(3)時系列データを電圧信号として入力したあとのRCにおける有効伝導度の時間発展のシミュレーションは、とても興味深い。特にグラフネットワークと伝導度の時間発展を融合した手法の開発は、我々が検討している量子ドット集合体の伝導率の時間依存計算(将来の課題だが)に役に立つかと思った。
(4) Offline training を行う際には、全システムのシミュレーターが必要である。そこで得た重みをTaOz ReRAM (学習器のNNにあたる)に渡し出力する。(シミュレーターの開発はやっぱり重要ですね)
(5)当論文は自分がこれまで読んできた論文の中で、最も補足情報が完備されている論文で、大変感心した。全データを再現するための全計算コード、60pageに渡る補助説明、さらに4つのビデオ、そしてそのビデオの説明の文章もオンライン上に添付されている。
(6)RCに関わる人はもちろん、全員1度は目を通してもらいたい論文である
📄Resource https://www.nature.com/articles/s41534-021-00423-0
🔎Points
・これまでは実際のハードウェアを使った実験実証や性能評価が難しく、できたとしても小規模に留まっていたが、この実験では核磁気共鳴技術用いて量子機械学習を大規模化して実証することに成功した。
・カーネル法のメリットがあるスケールでの実験として世界初。
・核磁気共鳴カーネルが古典カーネルと比較して、いくつかの特定のケースで優れている可能性を示した。
💬Questions or comments
・量子機械学習の優位性を特定の状況下で示すことはできたが、ノイズの小さいハードであることが前提であるため、核磁気共鳴の量子ビットをさらに増やすことはできないのかと思った。
・NISQでの実行結果がどうなるのか気になった。
📄Resource https://doi.org/10.1063/5.0022271
APL Materials 8, 100901 (2020);
🔎Points
Lead-free perovskite photovoltaics involves the replacement of lead with same-group tinTin-based perovskites motivate further efforts in their exploration for use in single-junction solar cells. While they have achieved the highest photovoltaic performance to date (13.24%) of all lead- free perovskites. Record-high Voc is 0.94 V .
Germanium-based AGeX3 perovskites have low performance is jointly due to significant losses in both Voc (Voc ≈ 0.5 V) and Jsc (Jsc ≈ 2 mA/cm2) .Tin–germanium is another options to achieved much higher efficiencies than the germanium-only system (i.e., AGeX3). Their PCE values (∼7%) Voc is greater than 0.5 V.
Lead-free halide perovskites are meant to address the toxicity concerns associated with their lead-based counterparts and concurrently provide opportunities for green photovoltaics. While lead-free perovskite research has thus far focused narrowly on investigating their capability for single-junction outdoor solar harvesting, in fact, lead-free perovskites are potentially suitable for other applications in both indoor and outdoor photovoltaics.
💬Questions or comments
Lead-free perovskites provide an attractive combination of perovskite-related optoelectronic properties with a generally low- toxicity profile, the main problem is Stability and efficiency of generation.
There are many options and reason to use leadfree Lead-free perovskites but is it possible to commercialize the Lead-free perovskites because of its performance?
📄Resource https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jcim.1c00294
🔎Points
量子アルゴリズムを用いて、典型的な2次元結晶構造材料である六方晶窒化ホウ素(h-BN)と単層グラフェンのバンド構造(価電子帯のみ)の計算に成功した。
量子回路で制限付きボルツマンマシン(RBM)を構築し(VQEではAnsatzを構築)、材料の波動関数を計算する。VQEと同じく変分法により、回路のパラメータを更新しながら目的材料のハミルトニアンの基底エネルギーを求める。
古典RBM、量子RBM(量子シミュレータ)、量子RBM(Measurement Error Mitigationを行ったNISQデバイス)の3種類で結果を比較し、どれも厳密解と一致することを確認した。
古典RBMの学習に要する時間は、Nを学習データのサイズとするとO(N)の規模であるが、量子コンピュータ上でのRBMの実装では2次関数的に高速化することが示されている。
💬Questions or comments
今回はMeasurement Error Mitigationを行った状態での実機の結果を示していたが、Mitigationを行わなずにノイズが含まれる状態で計算すると、どのように結果に影響してくるのかが気になった。
Conclusionにも記載されている通り、価電子帯だけでなく励起状態のエネルギー準位の計算にも拡張可能であるようなので、試してみたいと思った。
📄Resource https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-64912-8_2
🔎Points
・ゴール期待値(xG)はサッカーの分析において最も使用されている手法の一つであり機械学習によって学習される値であるがこれまでの研究ではどのように教師データを選択するかに焦点を当てていなかった。
・この論文では十分な学習を行うためにどのくらいのデータ量が必要なのか、また使用する教師データはリーグや情報元の違い、最新の試合か古い試合かによって学習の結果にどう影響が出るかを調べた。
・使用するデータ量は使用する学習モデルの複雑さに依存するが、5シーズン分(=1万プレー以上)は必要である。年度の違いやリーグごとに学習すると精度が向上するため十分なデータ量がある場合はデータの特性に応じて学習を行う方が良い。
💬Questions or comments
・どのくらいの学習データを用いれば十分な学習ができるのかは興味深かった。ただ論文の中では2シーズン分で5(6)つのリーグのデータを利用していたため「5シーズン」の意味が一つのリーグに対して5シーズン分なのか、一つのシーズンで5リーグ分なのかを読み取ることができなかった。
・アメフトではevent dataを用いてxGを算出する方法はなく、目的の学習に対して必要なデータ量を単純に比較できることではないが使用するデータ量を参考にする場合、サッカーよりもアメフトの方が得点に絡む機会が多いので1万プレーよりも少なくても目的の学習は行えるのではないかと考えた。
📄Resource https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9632339
🔎Points
一般にMIQPやヒューリスティクスな方法で解決される発電機起動停止問題(UCP)をマルチステップ深層Q学習で解く方法を述べている。一度学習できれば新しいデータに対しても高速で計算できることが利点となる。
UCPはある時点での決定がそれ以降に及ぼす影響が大きいため、nステップ先のQ(s_t+n,a_t+n)を用いてQ(s_t,a_t)を学習するマルチステップのQ学習を行なっている。通常のDQNと比べて学習に伴う方策の劣化が起きにくく、結果もMIQPによる最適解に準じるとされる。
環境に対する行動として、発電出力ではなくN台の発電機の2^N通りのオンオフ配列を与えている。これによって行動を離散として扱っている。
💬Questions or comments
状態s(t)には発電出力p(t)も含まれるが、p(t+1)をs(t)から決定するために各ステップで二次計画法を使っている?
p(t+1)を決定する時にt+2以降の値を考慮しないため、需要の変動が激しいときはMIQPによる最適解と深層Q学習の結果が離れていくように思える。
可能ならこれを実装し、需要充足制約ではなく電力市場価格に注目した形に改めたい。
ACS Materials Lett. 2022, 4, 779-804
🔎Points
論文を選択した理由(目的)
現在我々も使用している陽極のn-Siについて、
最新の光電気水分解でのn-Siヘテロ構造についてレビューである。金属-絶縁体-n-Si構造(MIS)について
利点)
界面欠陥状態をスクリーニングに寄与する反転層を形成するので、
界面を通過する少数キャリアの輸送を促進する。
=>電荷トンネリングには(1-3nm)薄さが必要。以下の構造を5分類して解説している。(1)metal/ultrathin “Tunnel” insulator/n-Si structure
薄い絶縁体:トンネル可能
2個の戦略の提案
1st)酸化保護層
=> 負イオン価電子帯
吸収のVBMに近接した価電子状態
例)Ce-doped SrTiO3 / GaAs2nd)保護層に、有効な生成された正孔の輸送可能にする
=>部分的に満たされたバンド、
ローカライズされた状態の十分大きい密度
によってフェルミ準位を近接させる
例) n-SrTiO3 / GaAs + IO3-/I- 電解質原子層制御可能な成長法(ALD)の発展
例)Ir(3nm)/TiO2(2nm)/SiO2/SiTiO2,SiO2の影響を確認する報告から以下の構造へ
例)Ti/TiO2/SiO2/Si
ZrO2,HfO2,Al2O3に変更した構造Si表面の欠陥状態の制御の報告もある。
=>H-gas annealing
MIS構造のbuild-in potentialの調整
例)
Ni/inner Metal/insulator/n-Si
Pt,Irが良い特性を示すが高額
=>他の触媒性金属
or 大きい仕事関数の金属酸化物(MoOx, CrO3, WO3,etc)(2)metal/thick “Leaky” insulator/n-Si structure
厚い絶縁膜:漏れがある
成長中に正孔伝導を担うTi3+の欠陥生成
=>Gap内にDefect準位が生成
=>Hole Hoping伝導
作製方法
Ti前駆体(TDMAT,TTIP)を使用したALD
さらに、
伝導度を大きくするために
Tiより小さいWorkfunction金属を表面に蒸着
例)
Ni,Ir,Au(3)discontinuous metal particles/n-Si structure
金属不連続膜,金属微粒子
=>Pinch-off効果
=>金属の仕事関数の影響によりn-Siの障壁が下がる。
Case1)連続膜
Case2)Distance,サイズ~空乏層幅と同程度
Case3)Islandサイズ<<空乏層幅よりかなり小さい
Case4)Distance,サイズ<<空乏層幅より小さい例)
Pt/n-Si
Ni layer(2n) on n-Si
NiOx/Ni/SiOx/Si
CoOOH/Co/SiOx/n-Si
NiOOh/Ni/n-Si
Thin-metal decorated n-Si
=>不良の調査
=>Pin-Holesの形成
動作時間の問題
Niが、ポーラスNi水酸化物に変化する。(4)transparent conductive oxide (TCO)/n-Si structure
透明伝導性酸化膜
=>半導体吸収効率を妨げない
例)
NiOx/n-Si,NiOx/CoOx/SiOx/n-Si
CoOx/SiOx/n-Si
p-type TCO: NiCo2O4
NiMoO4,NiRuOx => No obious enhancement
RuO2 <=high catalytic activity and high transmittance in visible light
MnO2(10nmALD) => good long operation
SnO2, ITO=>additional catalytic layerが必要
metal/SnO2/SiOx/n-Si
NiOOH/ITO/TiOx/n-Si
FeNiCoOx/grahene/SiOx/n-Si(5)emerging metal embedded in a thick insulator/n-Si structure.
n-Si直接接触した絶縁保護層+金属・金属伝導層の両方必要
RuO2+TiO2/n-Si
IrOx-TiO2/n-Si
高い安定性の絶縁体中に、金属ナノ構造を挿入する。
=>>n-Si光陽極として正孔の伝導と安定性を向上させるため
Pt, or Rh nanoparticles embedded in anodic SiOx
Ni-in-SiO2/n-Si
Ir-nanopillar embedded in n-SrTiO3[Summary and Outlooks]
以下の4項目でまとめている。
1 Improve(改善)
2 Design of Novel Structute(独自構造の設計)
3 Interfacial Engineering(界面エンジニアリング)
4Advanced(発展)
💬Questions or comments
Q1)ヘマタイト(Fe2O3)の使用がすくない理由は?
Co,Niは、触媒として多く報告がある。
電気分解と光起電力などの原理の理解が重要!Q2)光起電力は、電解質溶液のフェルミレベルとの間に形成される。
電解質溶液側の工夫の必要か?
実用には、自己修復する機能が必要である。Q3)Cathodeのフェルミレベルは?
水素発生電極の状況について調査が必要。
📄Resource https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925838821032114
🔎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材料として種々の半導体材料の中でも特に金属酸化物系(TiO2, α-Fe2O3, WO3, BiVO4)が安定性、無害、低コスト、資源量などの点から有望視されている。光陽極では適当な禁制帯幅を持ち価電子帯が抵当な位置にあることが要求される。 酸化鉄(α-Fe2O3)は禁制帯幅(2.0-2.2eV)で予想される理論変換効率が12.4%であることから優位な点が多い。しかしながらホールの拡散長が短い(2-4nm)、伝導帯端の位置が正であるなどの問題があり光電極としては問題が多い。
3. 本論文で用いられているBiVO4(Eg=2.4eV)は理論変換効率が9.1%で水の良い酸化触媒であり、MoS2は適当な禁制帯幅(Eg=1.8eV)を持ち、光吸収層からホールを引き抜く能力を持つことからn型半導体と組み合わせたヘテロ構造電極材料として注目されている。ここではこれらの材料を用いたヘテロ構造にすることで、効率の改善を試みている。
4. その結果、α-Fe2O3光電極と比較してα-Fe2O3/BiVO4/MoS2電極では1.23V vs. RHE, 100mW/cm2(AM1.5)で15倍の光電流密度を得ている。
1. 実際に電極の各層は化学的手法(水熱法、ディップコーティング、液相法)で作製されており、安価な手法で魅力を感じた。
2. (α-Fe2O3/BiVO4/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、実用化までまだまだ改善の余地が残されている。
📄Resource https://ieeexplore.ieee.org/document/814621 https://arxiv.org/abs/quant-ph/9906054v1
🔎Points
1.The paper which proved the discrete quantum gate set {H,T} is universal for single qubit rotation.
2.If you read Nielsen & Chuang’s book, they provide part of the proof and point to this paper for details.
💬Questions or comments
1.There are several works on universal quantum gate set during 1990s (By various authors like Deutsch, Shor, Barenco, etc.). This one proves that {H,T} can generate a dense subset of SU(2) single qubit rotations.
2.While we (the AI and machine learning community and physicists) are happy with continuous variable computing (differentiable computing), the traditional computer science requires discrete set of operations (This is the definition of “computing” from Church-Turing thesis. This is also how the digital computers are built.) So this paper (together with Solovay-Kitaev theorem) has its importance.
3.The proof is brief, and the idea is clear. But it uses tools from both mathematical analysis and abstract algebra (technical parts are difficult to me).
4.I am still checking the details. But as far as I can check, at least one equation in the arXiv version seems to be wrong. (use with caution…)
5.The technique could be useful for proving universality of some other gate sets. This could be an issue in the Reinforcement Learning setting.
📄Resource https://arxiv.org/abs/2101.11196
🔎Points
💬Questions or comments
📄Resource https://doi.org/10.1016/j.cplett.2017.10.011
🔎Points
・MDとKMCを組み合わせてシュミレーションを行い、サイト間のエネルギー差、ポッピングに伴う再編成エネルギー、電子結合、マーカス理論からフェニルC61-酪酸メチルエステルの移動度の計算を行い、電場、温度の変化による移動度の変化の比較を行っている。
・ポッピング後のエネルギー差で用いるシングルサイトエネルギーを分子軌道のエネルギー、永久電荷の寄与、分子の分極エネルギーの寄与の3つに分けて、考慮したものによってどのような結果の変化が出るかの比較を行っている。すべてを考慮した場合が実験と定性的に結果が一致している。
・移動度には電荷キャリアと近傍分子の相互作用から生じるエネルギーランドスケープの相関と各ホッピング後の外部組織化エネルギーの2つの効果が影響している。
・KMCの移動度の正しい設定は、システムに依存し、DOSと外部再編成エネルギー間の相互作用に依存していることがわかった。
💬Questions or comments
・MDシュミレーションの手法が論文によって異なるが、どのような基準でMDシュミレーションの手法を選んでいるのかが知りたい。また、シュミレーション時間は長さによって、何が変わるのか知りたい。
📄Resource https://link.springer.com/article/10.1007/s10825-021-01743-2
🔎Point
・非平衡グリーン関数法(NEGF)と粒子群最適化(PSO)を用いてカーボンナノチューブ電界効果トランジスタ(CNTFET)のオン/オフ電流比を目的関数として、酸化物の厚さの最適化を行っている。
・これまでは酸化物の厚さを離散的に設定して検証して最適値としていたが、PSOアルゴリズムを用いて様々なデバイスの条件において最適な酸化物の厚さについて検証した。
💬Questions or comments
・デバイスの様々な条件について別々に検証して最も最適なデバイスの構造を提案していたが、説明変数を同時に複数設定すれば、同時に様々な条件を考慮した最も最適なデバイスの構造を設計できるのではないかと思った。
・論文ではMATLABを用いてNEGFのシミュレーションを行っていたが、QuantumATKを用いて、同様に量子ドットの最適化をしてみたいと感じた。
📄Resource https://ieeexplore.ieee.org/document/9779927
🔎Points
💬Questions or comments
📄Resource https://arxiv.org/abs/1601.06814
🔎Points
💬Questions or comments
📄Resource https://accelconf.web.cern.ch/ica03/PAPERS/MO612.PDF
🔎Points
1. This paper goes over feedback control schemes that were used in tokamaks over the past years, and goes over the parameters that goes with the controls.
2. The turning point on which high plasma current to be used in the model (the current methodology of the tokamak) is discussed.
3. The effects of the shape of the reactor is also discussed, along with the history on the control scheme used in the particular reactor.
💬Questions or comments
1. Are there any research or development done on the actuators which seem to be not flexible enough for a full FB control?
2. There seems to be multiple fields that are not yet completely demonstrated regarding the tokamak.
📄Resource http://dx.doi.org/10.1126/science.1254642
🔎Points
💬Questions or comments
2014年の論文となっており古い論文ではあるが、現在の様子があまりわからないため、どのように研究が進められているのかが気になった。また、ほかの研究機関からも同様の研究が進められているためそれらとの比較をしてみたいと思った。
📄Resource https://web.mit.edu/deweck/www/PDF_archive/2%20Refereed%20Journal/2_12_SMO_AWSMOO1_deWeck_Kim.pdf
🔎Points
💬Questions or comments
📄Resource https://www.nature.com/articles/s41467-019-08918-3
🔎Points
💬Questions or comments
Lead-free devices are certainly a valuable effect, but they are also one way to maintain lead-based improvements by reducing the amount of Pb and optimizing the cell structure to minimize Pb toxicity.
📄Resource https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aay5661
🔎Points
💬Questions or comments
🔎Points
💬Questions or comments
📄Resource https://arxiv.org/abs/1710.02298
🔎Points
💬Questions or comments
📄Resource https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29568340/
🔎Points
n-Si/絶縁体/金属/金属構造の陽極の実験結果の詳細を確認する。
触媒 : Ni
内部に埋め込む金属:Ti(4.3eV),Co(5.0eV),Ni(5.2eV),Pt(5.5eV)
絶縁体 : SiO2 or Al2O3
基板 : n-Si[abstract]
高効率MIS構造photoanodeは、
大きな光起電力を生成するために、
界面の表面保護酸化膜と大きな仕事関数を必要とする。
2金属が接触配置構造で、内部金属を変更し、
有効障壁の高さの変調を観察した。
光起電力は、
内側の金属仕事関数の増加に、
強い線形依存性を示した。
界面のSiOxと薄いAl2O3の結合状態と
酸化膜の厚さの制御が、光起電力の改善に重要となる[詳細について]
補充ファイルを見てください。
追加情報ファイルの公開があります。
このファイルで、実験の詳細があります。[Conclusion]
single-MIS構造光陽極において
光起電力の改善に対して、
界面酸化物と金属仕事関数の役割を調査した。SiOx膜は外因性の欠陥状態生成する。
外因性結果は、金属有効仕事関数の減少、バリアハイトの減少である。
これらの影響を減少させるには、Al2O3を追加する必要がある。光起電力の改善には、…..
少ない飽和暗電流:J0(dark)
障壁の高さと酸化物の厚さの最適化界面の酸化物の役割…..
多数キャリアの熱的な放出電流(Thermonic emission current)の減少
少数キャリアの注入に影響しないバイメタル-絶縁体-半導体構造について
内部金属の仕事関数が大きい金属:Pt,Ir遷移金属酸化物も大きな仕事関数である。
MoO3,CrO3,V2O5,WO3,NiOなどこれらは、幾つかは、
化学的に不安定、触媒性が低いが、
可能性が見込まれる。研究すべき材料は、、
毒性小、やすくて、豊富である必要性がある。
💬Questions or comments
1)鉄、hematiteの仕事関数は?他の遷移金属は?Fe: 4.67 – 4.81eV
Fe2O3 ~5eV2)SiOxにAl2O3を追加すると良い特性になる。
酸化物の特性の何がkeyか?
*仕事関数
*膜質(結晶性)
*高誘電率
📄Resource https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.accounts.9b00353
🔎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高効率の電極に要求される特性は光生成された電荷が再結合せず移送されるためには欠陥のない高い結晶性が要求される。これを実現するために通常、電極の作製に炉を用いた高温の熱処理が実施される。しかしながら、通常用いられるアニール処理(CTA)では焼結などの現象や表面積の現象、透明導電膜(TCO)へのダメージなどが生じてしまう。本論文では、このような問題を克服するためにハイブリッドマイクロアニーリング(HMA)なる方法を提案している。
3. CTAと比較してHMAはサセプタと呼ばれる熱吸収材からの熱と直接、マイクロ波による加熱を組み合わせたものになっており、この方法では電極材料の外側と同時に内側からも加熱することが出来る。このため電極材料の均一な熱処理が可能である。HMAの優れた点はi)高純度相の形成 ii)高い結晶性 iii)ナノ構造の維持 iv)光電極に用いているTCOへのダメージの減少 v)より小さなナノ結晶の生成や結晶粒子の均一性が高い などが挙げられる。全体にHMAでは高効率の光電極を簡便でより早く作製することが可能である。
4. 本論文では、HMAを用いて光陽極(Fe2O3, BiVO4, ZnFe2O4, Fe2TiO5など)、光陰極(Cu2O, CuFeO2)、グラフェンをベースとした触媒(MoS2/グラフェン化合物)を作製した結果、水の光分解において特有の特性や、効率の改善が見られたと報告している。特に、固体-固体界面反応によるcore-shell ヘテロ構造ナノロッド(Nb,Sn:Fe2O3@FeNbO4, Ta,Sn:Fe2O3@FeTaO4)を用いた鉄ベース光陽極の作製においてHMA法を適用し、水の光分解の効率を改善する多元ドーパント(Nb,Ta,Sn)の効果を増加させた。HMA法は太陽エネルギー変換、貯蔵、二次バッテリー、H2生成などの分野における金属酸化物の新奇な作製方法として期待される。
💬Questions or comments
1. 実際に電極の各層は化学的手法(水熱法、ディップコーティング、液相法)で作製されており、安価な手法で魅力を感じた。
2. (α-Fe2O3/BiVO4/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、実用化までまだまだ改善の余地が残されている。
📄Resource https://academic.oup.com/mind/article/LIX/236/433/986238
🔎Points
1.Early (1950) paper which discusses the possibility of artificial intelligence in the future.
2.Proposed “Turing test” as an objective criterion of artificial intelligence.
💬Questions or comments
1. The question “whether A can simulate B” is general in computer science, not just AI. In this article not only “A=digital computer, B=human”, but also “A=digital computer, B=neural networks” and “A=digital computer, B=continuous computer”, etc. are considered. People also consider questions like “A=deterministic computer, B=probabilistic computer” or “A=classical computer, B=quantum computer” in complexity theory.
2.The idea of reinforcement learning is also discussed. (But actually cybernetics was already there around 1947).
3.Even though the idea of Turing test is attractive, it has some limitations in practice. Today we call that technology “chatbot.”
4.Whether the general human-level artificial intelligence is possible or not, is a question still under debate. Turing managed to foresee many questions at a very early time.
5.One interesting thing is that Turing made a prediction about hardware in this paper: “I believe that in about fifty years’ time it will be possible to programme computers, with a storage capacity of about 10^9, to make them play…” If I understand it correctly, he was predicting that at year 2000 the computer would have 1 Gigabits~ 100 Megabytes storage. I feel like this prediction is accurate enough since semiconductor industry was not mature at year 1950. (Transistor was invented around 1947, MOSFET was invented around 1959, Moore’s law was proposed around 1965, and Intel was founded around 1968.)
📄Resource https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9016168
🔎Points
💬Questions or comments
📄Resource https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jp503617h
🔎Points
💬Questions or comments
📄Resource https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2021/sc/d0sc04116e
🔎Points
・本論文では、KMCを用いて、無秩序な電子材料である有機半導体の移動度を非局在化バンド伝導とホッピング伝導の両方の伝導を考慮した輸送モデルを用いて、求めている。
・輸送モデルで非局在化を考慮すると、計算量が大幅に上がるが、KMC(すべての状態を考慮するのではなく、KMCによって、平均的な軌道を考える)、ホッピングカットオフ半径(ホップできる状態に制限をかける)、オーバーラップカットオフ半径(アンダーソン局在を用いて、固有状態の範囲を制限(減衰率を初期状態から最終状態の間の範囲で設定))、対角化の制限(格子全体で対角化を行うのでなくて、電荷の位置を中心としたサイズのハミルトニアンでの対角化を行う)の4つの近似を入れ、計算量を落とした。
・KMCで計算を行うと、移動度が低く出てしまう。その原因は非局在化を考慮せずに計算を行っていたためであることを突き止め、dKMCを用いることで非局在効果を考慮でき、移動度を予測することができるようになっていることを示した。
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・今まで読んできた論文では、量子ドットの移動度を考える際にホッピング伝導の場合のみしか考慮していなかったが、ホッピング伝導とバンド伝導どちらも考慮している輸送モデルを考え、移動度を出しているのに魅力を感じた。
・移動度を電荷密度からKMCを用いて、電荷の二乗変位の期待値を導き、拡散定数を出し、アイシュタインの関係式から出しているのが興味深かった。
📄Resource http://dx.doi.org/10.1080/00207179.2016.1222553
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📄Resource http://dx.doi.org/10.1088/1757-899X/1155/1/012056
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📄Resource https://opus4.kobv.de/opus4-zib/frontdoor/deliver/index/docId/788/file/ZR-04-13.pdf
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📄Resource https://arxiv.org/pdf/1811.01848.pdf
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📄Resource https://www.nature.com/articles/s41467-021-25801-2#auth-Daniel_J_-Gauthier
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RCは、ネットワークの重みを学習する必要がなく、ランダムに与えても優れた時系列データ解析能力を持つことが魅力の一つである。ただし長年の疑問として、「なぜRCはランダムなネットワークが学習できるのか?」という点は謎のままで研究が進められてきた。近年、その理由を説明するために、様々な研究が行われている。例えばそれは、直接その理由を探すではなく、RCのネットワークと①等価でかつ②説明可能で③学習しなくてもすむネットワークを構築するといった手法による研究である。本論文では上記3つ条件を満たすネットワークが発見されたという内容の論文である。さらに発見されたネットワークは極めて簡単であることが添付図からわかる。
Attractive point1:RCと同じ効果であるうえに構造も簡単なので、計算を早く行うことが可能。
Attractive point2:RCの場合はランダムネットワークを設定するためのハイパーパラメータがかなりある。 それに比べて上記の等価ネットワークは、ハイパーパラメータが非常に少ない!
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1:「RCネットワークはどうして学習できるのか」という質問に対する直接的な説明にはなっていないので、謎は謎のまま残されている。
2:等価ネットワークの唯一性が担保されていないので、他にも多数存在する可能性がある。どれが真の理由に近いか不明である。
📄Resource https://www.nature.com/articles/s41586-021-03964-8
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In perovskite solar cells, the interface between the perovskite layer and the charge transport layer contains a high concentration of defects (about 100 times that in the perovskite layer) specifically, deep-level defects, which substantially reduce the power conversion efficiency of the devices. However, if a coherent interface can be formed between the electron transport layer and the perovskite layer, interface defects may not be a problem. This paper present the interlayer which has coherent features.Interfacial passivation reduces non-radiative recombination between the perovskite layer and the charge transport layer. Passivation of the perovskite surface with long organic salts has been shown to significantly reduce interfacial defects between the hole transport layer (HTL) and the FAPbI3 perovskite. There are also many studies using SnO2 electrode deposition to reduce interfacial recombination loss due to surface passivation and to control energy levels to increase charge transport due to doping.When a perovskite thin film pre-pared by coating Cl-cPP on a Cl-bSO electrode, an FASnClx interlayer with a crystalline thickness of approximately 2 nm formed between the perovskite and the electrode. it functions as a coherent interlayer with rapid charge extraction and minimal charge recombination at the interface between the SnO2 electrode and the perovskite thin film. This coherent interlayer made it possible to manufacture PSCs with a power conversion efficiency of 25.8% (25.5% certified), with high stability under maximum power point tracking for 500 h.
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There is no clear information about the crystals formed in the middle layer, which is described as an intermediate layer with a thickness of about 2 nm formed between the perovskite and the electrodes. Although the exact crystal structure could not be identified.
📄Resource https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202201487
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