致遠(yuǎn)理工科學(xué)術(shù)頭條分享：每周為你精選、總結(jié)近兩周日本院校、教授、研究室有關(guān)計(jì)算機(jī)、電子電氣、機(jī)械學(xué)等專業(yè)的精選新聞，帶你把握各院校研究室的前沿動(dòng)態(tài)，幫助大家更好完成研究計(jì)劃書(shū)以及把握備考方向~由于關(guān)注方向有限，難免存在疏漏，歡迎留言補(bǔ)充～

本周院校：

·大阪大學(xué)情報(bào)科學(xué)研究科

·大阪大學(xué)工學(xué)研究科

·京都大學(xué)情報(bào)學(xué)研究科

·京都大學(xué)理學(xué)研究科

·名古屋大學(xué)工學(xué)研究科

·東北大學(xué)工學(xué)研究科

·東京大學(xué)

·成蹊大學(xué)

·九州大學(xué)

01

大阪大學(xué)情報(bào)科學(xué)研究科

利用光進(jìn)行組合優(yōu)化和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的新計(jì)算模型--解決大規(guī)模實(shí)際問(wèn)題的空間光學(xué)測(cè)量機(jī)的實(shí)現(xiàn)途徑

大阪大學(xué)情報(bào)科學(xué)研究科鈴木秀幸教授和谷田純教授組成的研究小組提出了一種新的計(jì)算模型，該模型極大地?cái)U(kuò)展了利用光解決組合優(yōu)化問(wèn)題的空間光模型機(jī)的應(yīng)用范圍。

空間光學(xué)模型機(jī)的突出特點(diǎn)是能夠利用光的并行性高速高效地處理超過(guò)10000個(gè)變量的大規(guī)模組合優(yōu)化問(wèn)題。然而，到目前為止，它能夠處理的問(wèn)題受到了嚴(yán)格的限制，這一直是其應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題的一個(gè)主要問(wèn)題。

這次，研究小組解決了這個(gè)問(wèn)題，并提出了一種計(jì)算模型，極大地?cái)U(kuò)展了空間光模型機(jī)可以處理的組合優(yōu)化問(wèn)題的范圍。利用這種計(jì)算模型，不僅可以高效地處理由于光的特性而產(chǎn)生的大規(guī)模、全連接的問(wèn)題，而且還具有高效的獨(dú)特特性，尤其是對(duì)于低秩特性的問(wèn)題。

還表明這種計(jì)算模型不僅可以應(yīng)用于組合優(yōu)化，還可以應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)。這些研究成果為實(shí)現(xiàn)新型光計(jì)算技術(shù)解決大規(guī)模組合優(yōu)化和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的實(shí)際問(wèn)題鋪平了道路，通過(guò)其應(yīng)用有望為更有效的能源利用和實(shí)現(xiàn)碳中和做出貢獻(xiàn)。

這項(xiàng)研究的結(jié)果于8月7日星期一（東部標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間）發(fā)表在美國(guó)物理學(xué)會(huì)的《物理評(píng)論快報(bào)》雜志上。

https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2023/20230808_1

02

大阪大學(xué)工學(xué)研究科

東京大學(xué)、成蹊大學(xué)、九州大學(xué)

多施工機(jī)器人動(dòng)態(tài)協(xié)同系統(tǒng)自動(dòng)土砂運(yùn)輸作業(yè)公開(kāi)示范實(shí)驗(yàn)

由東京大學(xué)、成蹊大學(xué)、九州大學(xué)、土木研究所、大阪大學(xué)組成的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)于2023年8月23日在九州大學(xué)（以下簡(jiǎn)稱九州大學(xué)）伊東校區(qū)的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)進(jìn)行了多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，將介紹一種基于建筑機(jī)器人動(dòng)態(tài)協(xié)同系統(tǒng)的輸沙算法，并利用多臺(tái)實(shí)際施工機(jī)械進(jìn)行輸沙工作的公開(kāi)演示實(shí)驗(yàn)。

此次示范實(shí)驗(yàn)將作為內(nèi)閣府和日本科學(xué)技術(shù)振興機(jī)構(gòu)推動(dòng)的登月研發(fā)項(xiàng)目目標(biāo)三“自主學(xué)習(xí)和行動(dòng)并與人共存的人工智能機(jī)器人”的一部分進(jìn)行。

該項(xiàng)目正在開(kāi)發(fā)“適應(yīng)各種環(huán)境、創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的協(xié)作型AI機(jī)器人”，永谷圭司氏（東京大學(xué)工學(xué)研究科特聘教授）擔(dān)任項(xiàng)目指揮。

此次演示實(shí)驗(yàn)獲得的見(jiàn)解和結(jié)果預(yù)計(jì)將為小型建筑機(jī)器人基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)技術(shù)的未來(lái)進(jìn)步做出重要貢獻(xiàn)。因此，可以將其應(yīng)用于災(zāi)害應(yīng)對(duì)措施和實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化建筑工作，有望開(kāi)辟該領(lǐng)域的未來(lái)。

通過(guò)此次示范實(shí)驗(yàn)，聯(lián)合團(tuán)隊(duì)旨在實(shí)現(xiàn)更安全、更高效的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，也希望這一舉措能夠?yàn)樯鐣?huì)機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2023/20230808_2

03

京都大學(xué)情報(bào)學(xué)研究科

開(kāi)發(fā)了預(yù)測(cè)擁堵時(shí)間的時(shí)空AI“QTNN” -在東京提前1小時(shí)預(yù)測(cè)擁堵時(shí)間，誤差達(dá)到40m以下

交通擁堵不僅給我們帶來(lái)日常壓力，而且每年給日本造成約10萬(wàn)億日元的損失，而且是一個(gè)還影響溫室氣體排放的嚴(yán)重問(wèn)題。為了解決這個(gè)問(wèn)題，預(yù)測(cè)交通擁堵何時(shí)何地發(fā)生的人工智能正在引起世界各地的關(guān)注。

情報(bào)學(xué)研究科助理教授竹內(nèi)孝、鹿島久嗣教授和住友電工系統(tǒng)解決公司的一個(gè)研究小組聯(lián)合開(kāi)發(fā)了一種名為 QTNN（基于隊(duì)列理論）的新型時(shí)空人工智能技術(shù)，該技術(shù)開(kāi)發(fā)了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測(cè)未來(lái)交通擁堵的位置和長(zhǎng)度。

QTNN最大的特點(diǎn)是能夠基于交通工程知識(shí)來(lái)學(xué)習(xí)擁堵變化與路網(wǎng)之間的關(guān)系。在使用警視廳提供的數(shù)據(jù)對(duì)東京 1098 條道路進(jìn)行的“提前一小時(shí)預(yù)測(cè)交通堵塞長(zhǎng)度的實(shí)驗(yàn)”中，QTNN 實(shí)現(xiàn)了平均誤差在 40 m 或更小的高精度預(yù)測(cè)。

與當(dāng)前最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)方法相比，這一結(jié)果成功地將預(yù)測(cè)誤差降低了12.6%。未來(lái)計(jì)劃在部分道路上進(jìn)行評(píng)估測(cè)試，驗(yàn)證這項(xiàng)AI技術(shù)的可靠性，為在真實(shí)環(huán)境中全面運(yùn)行做好準(zhǔn)備。

這項(xiàng)研究的結(jié)果于2023年8月6日在人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘）領(lǐng)域的國(guó)際會(huì)議（第 29 屆 ACM SIGKDD 知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘會(huì)議）上公布。

https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research-news/2023-08-08

04

京都大學(xué)理學(xué)研究科

觀察 Sr2RuO4 中的“松樹(shù)魔鬼”，發(fā)現(xiàn) 67 年前預(yù)測(cè)的奇怪金屬行為

1956年，美國(guó)理論物理學(xué)家大衛(wèi)·派恩斯預(yù)言了固體中電子的一種奇怪狀態(tài)。電子通常具有質(zhì)量和電荷，但派恩斯認(rèn)為電子可以結(jié)合形成無(wú)質(zhì)量、電中性且不與光相互作用的復(fù)合粒子。

他將這種新粒子命名為“DEM-on”（魔鬼），是“攜帶特殊電子運(yùn)動(dòng)的粒子”的縮寫(xiě)。然而，這種粒子以前從未被實(shí)際觀測(cè)到。

此次，理學(xué)研究科前野悅輝教授和伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校彼得·阿伯蒙特教授領(lǐng)導(dǎo)的研究小組終于在預(yù)測(cè)67年后發(fā)現(xiàn)了“松樹(shù)惡魔”。使用直接激發(fā)物質(zhì)電子模式的特殊技術(shù)，觀察到了氧化鍶釕的“惡魔”行為。

凝聚態(tài)物理學(xué)最重要的發(fā)現(xiàn)之一是電子在固體中失去了其個(gè)體性。電子通過(guò)電相互作用結(jié)合形成集體單元。

如果有足夠的能量，電子甚至可以形成新的復(fù)合粒子，稱為“等離激元”，其電荷和質(zhì)量由它們的電相互作用決定。然而，質(zhì)量通常很大，以至于不能在室溫下以自然熱激發(fā)的方式產(chǎn)生等離子體激元。

派恩斯預(yù)測(cè)當(dāng)固體中的電子具有多個(gè)能帶時(shí)，就像在許多金屬中一樣，各自的等離子體激元以異相模式結(jié)合，產(chǎn)生新的無(wú)質(zhì)量和中性等離子體激元“惡魔”。他說(shuō)由于“惡魔”沒(méi)有質(zhì)量，它們可以在任何能量下形成，并且可以在任何溫度下通過(guò)熱激發(fā)而存在。

由此推測(cè)，“魔鬼”對(duì)具有多個(gè)電子能帶的多能帶金屬的行為具有重要影響?！皭耗А笔请娭行缘?，因此在標(biāo)準(zhǔn)材料實(shí)驗(yàn)中可能不會(huì)留下任何痕跡。

該研究小組利用我校生長(zhǎng)的鍶釕氧化物Sr2RuO4晶體，通過(guò)動(dòng)量分辨電子能量損失光譜（M-EELS）觀察到了一種新的激發(fā)模式。

與眾所周知的等離子體激元不同，它是長(zhǎng)波長(zhǎng)且無(wú)間隙的，可以解釋為“松樹(shù)惡魔”，它會(huì)振蕩帶之間的電子占據(jù)數(shù)量而不是電子密度。這是該模式的第一份觀測(cè)報(bào)告，派恩斯在 1956 年將其稱為“DEM-on”（惡魔），負(fù)責(zé)離散電子運(yùn)動(dòng)。

該研究成果于2023年8月10日在線發(fā)表在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊《自然》上。

https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research-news/2023-08-10

05

名古屋大學(xué)工學(xué)研究科

東北大學(xué)工學(xué)研究科

用X射線顯微鏡可視化“整個(gè)”薄膜型全固態(tài)電池--全面了解電池反應(yīng)和劣化行為有助于性能提高

全固態(tài)電池，其中電解質(zhì)從液體變成固體，作為下一代二次電池而受到關(guān)注，因?yàn)樗鼈兛梢栽诟邷?、高壓等極端環(huán)境下安全使用，而不必?fù)?dān)心因燃燒而起火或液體泄漏。

然而，實(shí)際使用中仍存在一些問(wèn)題，例如電極/固體電解質(zhì)界面處的界面電阻較高以及由于重復(fù)使用而出現(xiàn)裂紋等。使用電子顯微鏡進(jìn)行局部高空間分辨率觀察的報(bào)道很多，但很難通過(guò)一次測(cè)量實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析。

東海國(guó)立大學(xué)名古屋大學(xué)工學(xué)研究科入山恭壽教授、東北大學(xué)國(guó)際同步輻射創(chuàng)新與智能研究中心石石黒志助理教授、高橋幸生教授、大學(xué)院生戸塚務(wù) 東北大學(xué)工學(xué)博士（當(dāng)時(shí)）和大學(xué)院生上松英司、精細(xì)陶瓷中心首席研究員山本和生、日本同步輻射研究中心首席研究員関澤央輝，以及大型研究人員同步加速器輻射裝置“SPring-8”。

全視場(chǎng)成像透射X射線顯微鏡-X射線吸收精細(xì)結(jié)構(gòu)（TXM-XAFS）測(cè)量的空間分辨率和視場(chǎng)尺寸和薄膜全固態(tài)電池的橫截面尺度兼容，首次成功在同一視場(chǎng)內(nèi)可視化正極、電解質(zhì)和負(fù)極層在充電和放電過(guò)程中整個(gè)化學(xué)狀態(tài)變化。

通過(guò)電子顯微鏡、X射線疊層照相術(shù)等高空間分辨率顯微光譜測(cè)量、TXM-XAFS法等廣域測(cè)量，對(duì)整個(gè)電池進(jìn)行詳細(xì)而全面的觀察，伴隨充放電的化學(xué)狀態(tài)的變化通過(guò)加深對(duì)電池壽命和劣化的了解，預(yù)計(jì)這將有助于提高電池性能。

該研究成果于2023年8月1日發(fā)表在美國(guó)化學(xué)會(huì)出版的材料科學(xué)期刊《ACS Applied Energy Materials》網(wǎng)絡(luò)版上。

https://www.nagoya-u.ac.jp/researchinfo/result/2023/08/post-544.html

以上就是今天給大家整理翻譯的在8月1日-8月10日期間的日本理工研究相關(guān)新聞動(dòng)態(tài)，希望可以幫助小伙伴們快速了解日本理工研究的最新動(dòng)態(tài)，我們下期見(jiàn)！