新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）と人工光合成化学プロセス技術研究組合（ARPChem）は、東京大学とともに、太陽電池材料として知られるCIGSをベースとした光触媒で、非単結晶光触媒の中で水素生成エネルギー変換効率（光触媒の水素生成能力を表す性能指数）12.5％を達成したと発表した。

　NEDOは、環境に優しいモノづくりを実現するために、太陽光のエネルギーで水から生成した水素と、工場などから排出されるCO2を合成して、プラスチック原料などの基幹化学品（C2～C4オレフィン）製造プロセスを実現するための基盤技術開発に取り組んでいる。太陽光は光触媒を活用することでエネルギー源として有効に活用することが可能であり、そのため、光触媒のエネルギー変換効率の向上が重要な課題になる。

　今回、NEDOとARPChemは、東京大学とともに、太陽電池材料として知られるCu（In,Ga）Se2（略称CIGS）をベースに、太陽光のスペクトル強度がピークとなる可視光領域（波長400n～800nm）の光を吸収する光触媒材料を開発した。

　光触媒は、太陽光エネルギーを化学エネルギーに変換する機能性材料。太陽光の強度のピークは主に可視光領域（400～800nm）にあるため、この波長域の光を吸収する光触媒ができれば、効率よく太陽光のエネルギーを利用できる。しかし、従来の光触媒は、吸収波長が主として紫外光領域（～400nm）に限られるものが多く、可視光から赤外光領域にかけての光を利用できるように、光触媒の吸収波長を長波長化することが課題の一つだった。

　このため、同プロジェクトでは従来よりも長波長の光を吸収する光触媒材料の一つとして、カルコゲナイド系材料（硫化物、セレン化物、テルル化物などの化合物）の開発を進めてきた。中でもCu（In1-x,Ga x）Se2（CIGS）は赤外領域までの太陽光（xの組成比により750～1230nmまで変化）を利用できるという特徴を持ち、既に太陽電池材料としてメートルスケールの製造技術が確立されている。

　このCIGSはp型半導体であり、その表面にn型半導体を成膜しpn接合を構成することで、光照射によりCIGS固体内で生成した電子と正孔を効率的に分離し、再結合を抑制させることで高い量子効率を得られることが知られていた。今回の研究ではこれらの知見を参考にした上で、二つの工夫により、CIGS中で光照射により生じた電子を用いて、水から高効率で水素を生成させることに成功した。

　工夫の一つは、新規組成のCIGSの開発にある。これにより、高負荷条件ではCIGSとn型半導体の間の障壁が原因で電子が注入されにくくなり、結果的に効率が顕著に低下してしまうという課題をクリアした。もう一つは、大電流密度で水分解反応を進行すると、液相側の電気抵抗をはじめとした効率低下要因が顕在化することを生かした点だ。電解液の成分などを最適化することにより、効率的に水素が得られるようになった。

　これらの取り組みにより、水素生成エネルギー変換効率は、最大で12.5％を達成した。この変換効率は、非単結晶の水素生成光触媒の中で世界最高の特性だという。

続きはソースで

■CIGSをベースとした水素生成光触媒の外観（約5cm角）


■最適組成の電解液中における、開発した水素生成光触媒の電流電位曲線（左）と水素生成エネルギー変換効率（右）


■左は開発した水素生成光触媒と酸素生成光触媒を用いた2段型セル（タンデム配置）の模式図、右は2段型セルに疑似太陽光を照射した時の太陽光エネルギー変換効率


http://www.itmedia.co.jp/smartjapan/articles/1809/03/news023.html

人工知能が女性の顔の“魅力度”を判定し、最も魅力が高まるような化粧を推薦してくれる
――そんな研究が東京大学で行われているのをご存じだろうか。

　2018年5月に開催されたMicrosoftの年次イベント「de:code 2018」では、
東京大学で研究を進める山崎俊彦准教授が、研究内容を紹介するセッションを行い、
「魅力」という言語化しにくい“感覚”を数値化する挑戦について語った。

■自分の顔が「魅力的」になる化粧を提案するAI

東京大学の山崎俊彦准教授。2018年5月に行われたMicrosoftの年次イベント「de:code 2018」で、
研究内容を紹介するセッションを行った
　山崎氏の研究室では、映像や写真といったマルチメディアデータに人工知能を用い
「心に刺さる」「映える」といった魅力を定量化し、その要因を解析したり、増強したりする方法を研究しており、
この研究分野を「魅力工学」と名付けている。

　セッションでは、研究室で女性の顔の“魅力度”を予測する人工知能を開発したことを紹介。
さまざまな人に多くの顔画像を見てもらい、
それぞれの魅力度を1点から5点で評価してもらった数値を教師データとしており、
実際に人間の評価と比べても、非常に強い相関が見られた（相関係数0.85程度）という。

　「女性の顔については、古今東西、大体同じ評価尺度が存在することが、心理学の分野で判明している。
一方、男性の顔の魅力については、複数の評価尺度があるといわれている。
現段階では、数値化の精度を高めるのは難しい」（山崎氏）

女性の顔における“魅力度”を数値化した例。化粧バッチリのようなメリハリがある顔の方が、
得点が高くなる傾向がある。それは、一般的にそういった顔が高く評価されがちであるためだという
　この研究は、魅力度を予測するだけでは終わらない。その後、彼女らの“すっぴん”の画像も登録し、
「画像に多少のフィルタをかけるだけで、魅力度を最大にする」という問題を人工知能に解かせる。
これによって、自身の魅力が最大になる化粧の方向性が分かるというわけだ。


　実際に「本人が化粧をした顔」と「AIが提案した“化粧”を施した顔」の両者を並べ、
人間に比べてもらったところ、AIが考えた化粧の方がいいと答える人が多かったという。

「本人が化粧をした顔」と「AIが提案した“化粧”を施した顔」の両者を並べたところ、
AIが考えた化粧がいいと答える人が多かったという

■プレゼンの「魅力」もAIがアドバイス!?

　AIが魅力を判定するのは「顔」だけではない。
プレゼンテーション用のスライドの出来栄えについても教えてくれる。顔の魅力度を予測するAIと同じく、
大量のスライドおよび人間による評価を教師データとし、デザインの良さを点数化する人工知能を開発したのだ。

　山崎氏は「AIにスライド作成を支援してもらうことで、スライドの魅力が高まらないか」と考え、
生まれて初めてPowerPointを触ったという主婦に、
Wikipediaにあるアルベルト・アインシュタインの項目を1枚のスライドにまとめてもらうという実験を実施した。






続きはソースで

http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1806/06/news006.html

タイムリープとか過去へのタイムトラベルってホントにいつかできるんですかね

俺は２０３３年から来た「未来人」。名前は言えないが歳は
２８歳。といってもタイムマシンじゃなくてある事故で偶然この
時代に飛ばされたんだ。
この時代に来たのは一年ちょっと前。去年の５月頃だ。
俺がいた時代は正直めちゃくちゃだよ。まず一年前2032年にアメリカのイエローストーンが
大噴火を起こした。これでアメリカは壊滅的被害を受け、本国救援のため在日米軍はじめ世界の米軍が引き上げ
軍事バランスは大きく狂った。

さらに噴火の火山灰で地球規模の異常気象も発生。この混乱に乗じて中国とロシアが朝鮮半島、台湾そして
日本へ侵略も始めた。どっちも異常気象の氷河期でより南に出るために、日本を玄関口にしようとしたらしい。
その後ロシアと中国そしてアメリカの間で核戦争が始まり、多分日本上空で起こった高高度の核爆発による電磁波嵐で
発生したらしい雷のような電撃に打たれ、気がついたらこの時代の病院のベットの上だったんだ。

以上が俺の時代の大まかな状況。聞きたいことがあったら言える範囲で答えてやる。