Forschungsthemen

Entwicklung eines ultrakompakten Spektrometers mit KI-Technologie.

photonischer Kristallin Bezug auf die optischen Wellenlängen künstliche Kristalle sind. So wie Halbleiterkristalle eine Bandlücke für Elektronen haben, entstehen durch die Herstellung periodischer Strukturen mit Brechungsindex mittels Mikrofabrikationstechniken künstliche Materialien mit einer Bandlücke für Licht, die so genannten photonischen Kristalle. Die Bandlücke für Licht kann genutzt werden, um Licht innerhalb des Chips stark einzuschließen oder die Lichtgeschwindigkeit zu verlangsamen. Die extrem geringe Größe macht es auch zu einem guten Kandidaten für die Realisierung von optischen integrierten Schaltungen.

Allerdings sind photonische Kristalle und anderenanophotonische Vorrichtungerfordern hochpräzise Strukturen, und ihre Leistung wurde durch Herstellungsfehler eingeschränkt. Herstellungsfehler können Schwankungen in der Struktur verursachen, die zuZufällige Lokalisierung von Licht.Dieses Phänomen wird als "Anderson-Lokalisierung des Lichts" bezeichnet. Obwohl das physikalische Phänomen interessant ist, ist die Beobachtung einer solchen Zufälligkeit für technische Anwendungen unerwünscht.

Schematische Darstellung des Aufbaus eines Ultrakompaktspektrometers. Die Lokalisierungsmuster werden von der KI erfasst und trainiert.
Schematische Darstellung des Aufbaus eines Ultrakompaktspektrometers. Die Lokalisierungsmuster werden von der KI erfasst und trainiert.

Aber wir haben dieseWir glauben, dass der Zufall im Gegenteil dazu genutzt werden kann, die Leistung des Geräts zu verbessern, indem man ihn aktiv ausnutzt.... Das Ziel ist es, dies zu ermöglichen. Hierfür ist es erforderlichKI-Technologie für die Datenverarbeitung.Integrieren Sie die Die Leistung kann verbessert werden, wenn das Lokalisierungsmuster von der Software erlernt werden kann, um unbekannte Reaktionen in hohem Maße vorherzusagen. Eine Anwendung ist die Entwicklung eines Hochleistungsspektrometers. Herkömmliche Spektrometer sind teuer und groß, so dass sie nur für begrenzte Anwendungen eingesetzt werden. Wenn es aber gelingt, sie klein und preiswert zu machen, erwarten wir, dass sie eine Vielzahl von Anwendungen erschließen, z. B. den Einbau in Smartphones zur Pupillenerkennung oder als Sensoren in Fertigungsstraßen.

Diese Forschung hat gerade erst begonnen, und obwohl bereits Grundsatzversuche durchgeführt wurden, kann ein wirklich brauchbares Gerät realisiert werden? Funktioniert es wie gewünscht für mehrere Wellenlängen? Es gibt noch viele Unbekannte, z. B. ob das gewünschte Verhalten bei mehreren Wellenlängen erreicht werden kann. Selbst wenn der Grundsatzbeweis erbracht werden kann, besteht der nächste Schritt darin, eine Implementierung und eine wirklich nützliche Killeranwendung zu finden. Diese Forschung befindet sich in der Anfangsphase und tappt noch im Dunkeln, hat aber ein großes Potenzial.

Was die Forschung besonders schwierig macht, ist die Tatsache, dass die für die Datenverarbeitung verwendeten neuronalen Netze Black Boxes sind und es nicht einfach ist zu verstehen, wie der Computer denkt und seine Ergebnisse ableitet. Neuronale Netze selbst erfordern ebenfalls ein tiefergehendes Wissen, da sie sowohl mit der Software als auch mit der Hardware vertraut sein müssen.

Phänomene wie die Lokalisierung von Licht aufgrund struktureller Zufälligkeiten sind als Zufallsphotonik bekannt, ein Bereich der Physik, der mit großem Interesse an der Schnittstelle zur Statistik und Chaostheorie untersucht wird. AllerdingsIngenieurtechnische Zufallsphotonik.Diese Forschung hat das Potenzial, einen Präzedenzfall zu schaffen. Die Forschung ist nicht nur eine einfache Spektrometerentwicklung, sondern auch von akademischem Wert.

Verwendetes neuronales Netzmodell.
Verwendetes neuronales Netzmodell.

Diese Studie ist noch nichtKnospenstadium (Zahn)Es gibt keine vollwertige gemeinsame Forschung. Es wurde jedoch ein Basispatent erteilt, und die künftige Entwicklung des Projekts wird mit Spannung erwartet. Die Forschung im Bereich des maschinellen Lernens wird zum Beispiel unter der Beratung von Professor Ikehara vom Fachbereich Elektrotechnik durchgeführt.

《 Schlüsselwort 》

Photonische Kristalle / Neuronale Netze / Maschinelles Lernen / KI / Spektroskopie / Zufalls-Photonik / Anderson-Lokalisierung von Licht
Das Tanabe-Labor fördert aktiv die Zusammenarbeit in der Forschung.

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