IEEE CPMT Society Japan Chapter

第41回IEEE EPS (CPMT Society) Japan Chapter イブニングミーティング
41st IEEE EPS (CPMT Society) Japan Chapter Evening Meeting
（開催報告）

主催: IEEE EPS Japan Chapter

日時：2018年10月5日(金) 14:00 - 17:00
(受付開始 : 13:45)
場所

関西大学　梅田キャンパス
KANDAI Me RISE （カンダイミライズ）7階701号室

概要

　太陽光エネルギー技術の多くは、実用化へ向け、より一層の高効率化が望まれている。そのような中、次世代エネルギーである水素の生成や環境汚染物質の除去を目的とした半導体光触媒の開発では、従来のナノ粒子分散系から、より機能的に集積化された系への展開が注目されている。本講演では、ナノ粒子が三次元的に規則正しく配列した超構造体であるメソ結晶と光触媒応用について紹介する。メソ結晶の特徴を生かすことによって、既存のナノ粒子系光触媒の性能をはるかに凌駕する革新的光触媒の創製が可能である。さらに、単一分子・単一粒子レベルの発光観測によって明らかにされた不均一反応のメカニズムについても議論する。
Abstract

　Photocatalysts have been extensively developed for use in the production of hydrogen from water, the degradation of pollutants, and so on. Mesocrystals, which are porous materials with a crystallographically ordered alignment of nanoparticles, have unique characteristics such as a high surface area, pore accessibility, and good electronic conductivity. This lecture presents recent developments of mesocrystals in the fields of heterogeneous photocatalysis. As compared to the conventional nanoparticle systems, the mesocrystal-based systems could largely enhance charge separation and had remarkably long-lived charges, thereby exhibiting greatly increased photocatalytic activity. Furthermore, single-molecule, single-particle fluorescence spectroscopy was utilized to study the reaction mechanism.

概要

　脳信号から様々な知覚認知内容や運動状態などを機械学習によって推定する脳情報解読技術（Neural Decoding）によって、脳とコンピュータを直接つなぐBrain-Computer Interface（BCI）が実現した。我々は、人の頭蓋内脳表面に電極を留置して高精度な脳信号（皮質脳波）を計測することで、病気で体が全く動かない患者でも、運動を意図するだけでロボットやPCを制御し、意思伝達ができることを示してきた。さらに、深層学習などの新しい学習方法を使い、脳と機械のインタラクションを活用することで、BCIの新しい臨床応用の可能性を示す。
Abstract

　Neural decoding affords us to infer human recognitions and motions from their brain signals. Using the neural decoding, we have developed Brain-Computer Interface (BCI) to connect the human brain and computers. Especially, we have developed the BCI using electrocorticographic (ECoG) signals which were recorded from the electrodes implanted on the brain surface. The ECoG-BCI enabled a severely paralyzed patient to control a robotic hand and to type several words on PC. Moreover, using some novel machine learning techniques such as deep learning and based on some interactions between brain and machine, we will demonstrate a novel clinical application of BCI.

概要

　パワーエレクトロニクス機器の出力密度は年々増加しており、それにはパワー半導体デバイスおよびパッケージ技術の進化が大きく貢献している。機器の高出力密度化には、モジュールの低損失、高耐熱、高放熱化が要求される。本講演では、パワーデバイス、パワーモジュール構造、材料等の要素技術の進化、車載用モジュールやインバータについて説明する。
Abstract

　Power density of power electronics equipment has increased continuously year after year. Evolutions of both power semiconductor devices and packaging technologies have greatly contributed to the higher power density of power electronics equipment. Low loss, high heat resistance and high heat dissipation of the power module are required in order to increase the power density of equipment. In this presentation, we will describe the evolutions of the power device and the power module structure and elemental technologies such as materials. We will also describe automotive power modules and inverters.

概要

Abstract

_EFF