연구 테마

AI 기술을 활용한 초소형 분광기 개발

포토닉 크리스탈는 광 파장에 대한 인공적인 결정입니다. 반도체 결정이 전자에 대해 밴드 갭을 갖는 것과 같이, 미세 가공 기술을 구사하여 굴절률의 주기적인 구조를 만들어 내면, 포토닉 결정이라고 불리는 빛에 대해 밴드 갭을 갖는 인공적 재료를 만듭니다. 빛에 대한 밴드 갭을 사용하면 빛을 칩에 강하게 가두거나 빛의 속도를 느리게 할 수 있습니다. 또한 크기도 매우 작기 때문에 광 집적 회로 실현의 하나의 유력한 후보가되고 있습니다.

그러나 포토닉 결정을 비롯한나노 포토닉스 소자그렇다면 매우 정밀한 구조가 필요하기 때문에 그 성능은 제작 오차에 의해 제한을 받아 왔습니다. 제작 오차가 있기 때문에 구조에 흔들림이 생겨,빛이 무작위로 위치"빛의 앤더슨 지역화"라는 현상이 나타납니다. 물리 현상으로는 재미 있지만, 공학적 응용에 사용하기 위해서는 그러한 랜덤한 성질이 관측되는 것은 바람직하지 않습니다.

초소형 분광기의 구성 이미지도. 국재 패턴을 취득하여 AI로 학습시킵니다.
초소형 분광기의 구성 이미지도. 국재 패턴을 취득하여 AI로 학습시킵니다.

그러나 우리는 이랜덤성을, 반대로, 적극적으로 활용하는 것으로, 소자의 성능을 향상시키는데 사용할 수 있을까 생각하고 있습니다. 하려고합니다. 이를 위해,데이터 처리를 위한 AI 기술를 도입합니다. 국소 패턴을 소프트웨어로 학습시킴으로써 미지의 응답을 고도로 예상할 수 있으면 성능 향상을 도모할 수 있다. 이 하나의 응용 예로서 고성능 분광기의 개발을 목표로하고 있습니다. 기존의 분광기는 비싸고 크기 때문에 제한된 용도로만 사용되고 있지만, 소형으로 저렴하게 제작할 수 있다면 스마트폰에 통합하여 눈동자 인증에 사용하거나 생산 라인의 센서로 통합하거나 다양한 응용 이를 기대하고 있습니다.

본 연구는 아직 시작되었고, 원리 실증 실험은 가능했지만, 정말로 사용할 수 있는 소자를 실현할 수 있을까? 복수의 파장에 대해서도 원하는 동작을 하는 것인가? 등, 아직 모르는 것 투성이입니다. 또, 이 소자의 원리 실증 실험이 생겼다고 해도, 그 다음에는 실장과 정말로 도움이 되는 킬러 어플리케이션을 찾아내야 합니다. 그런 모에기의 연구이며, 아직도 암중 모색이지만, 큰 가능성을 가진 연구입니다.

특히 연구를 어려워하고 있는 곳은 데이터 처리에 사용하는 신경망이 블랙박스화되어 있어 컴퓨터가 어떻게 생각하고 그 결과를 도출하고 있는지 쉽게 이해할 수 없는 점에 있습니다. 신경망 자체에 대해서도 더 깊은 지식이 필요하며 소프트웨어와 하드웨어 모두에 익숙해야합니다.

실은 구조의 랜덤성에 의해 빛이 국재하는 현상은 랜덤 포토닉스라고 불리며 물리학 분야에서는 통계학이나 혼돈 이론과의 접점에서 높은 흥미를 가지고 연구되고 있는 분야입니다. 그러나랜덤 포토닉스를 공학적으로 응용그 예는 지금까지 없었으며, 본 연구는 그 선례가 될 가능성을 가지고 있습니다. 간단한 분광기 개발뿐만 아니라 학술적으로 가치있는 연구입니다.

사용하는 신경망 모델
사용하는 신경망 모델

본 연구는 아직모에 단계본격적인 공동 연구는 없습니다. 그러나 기본 특허는 이미 취득되었으며 향후 프로젝트 전개가 크게 기대됩니다. 또, 기계 학습 등에 관해서는 전자공학과 이케하라 교수의 어드바이스도 받으면서 연구를 진행하고 있습니다.

《Keyword》

포토닉 크리스탈 / 신경망 / 기계 학습 / AI / 분광기 / 랜덤 포토닉스 / 라이트 앤더슨 지역화
타나베 연구실에서는 공동 연구를 적극적으로 진행하고 있습니다.

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2024년도 배속생을 위한 연구실 설명회를 실시하고 있습니다. 오픈랩은 자유롭게 연구실을 출입할 수 있습니다. 또한, 언제든지 개별 설명회를 접수하고 있습니다.

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