輪講の様子

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こんにちは、電気電子工学科の木村です。

半導体デバイス工学は、半導体結晶それ自体から、デバイスの構造や作製方法、半導体結晶中での電子の振舞いの理解、そして、予想されるデバイス特性の理解というように、その内容は幅広く、習得には電磁気学や量子力学、化学といったこれまでの知識のすべてを必要とする電子工学の中で集大成ともいえる学問の1つです。

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その半導体デバイス工学の理解を深めいたいと、4年生と3年生が一念発起し、半導体デバイス工学のバイブルの1つである、Simon M. Sze, Ming-Kwei Lee, "Semiconductor Devices: Physics and Technology, 3rd Edition", Wiley, Sep., 2012の輪講を11月から5限の時間を使って始めました。写真は、先生役の学生が他の学生に説明をしている風景です。机の真ん中に置いてあるものは直径300mmSiウェハです。英語で書かれている半導体デバイス工学の教科書に悪戦苦闘しつつも、実物を見ながら、学生だけで読み進めています。将来が楽しみな、とても頼もしい学生たちです。

手品ウィーク?

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こんにちは、電気電子工学科の天野です。

大学教員をしていますと模擬授業・出張講義といった形で高校生向けに説明する機会があります。いつもの大学生と違う、高校生の皆さんに講義させていただくと新たな発見もあり、いろいろと学べることがあります。

先週は2回の模擬講義(高校へ出張&八王子キャンパス)を行いました。これまでのそれなりに長い教員生活でも、1週間で2度というのは記憶にありません。学会発表や新たな講義の開始日もあって先週はなかなかタフな1週間でした。

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模擬講義の内容は前後関係や時間などの違いがあるので内容はそれぞれ異なっていますが、その中で共通にご覧いただいたデモンストレーションがあります。

披露したデモンストレーションの内容はインフラIoTに関する研究で用いている音伝播特性+AI/機械学習による技術を転用した簡単な手品となっています。今週はこの手品を2度、実演したことになります。

更に金曜日にはQ4(第4クォーター。後期の後半)にある私の担当する大学院講義の開始日でした。この中でも説明している技術の延長線上で何ができるのかを説明するための技術デモンストレーションとしても実演しました。更に更に元ネタ?になっている技術を用いた研究内容について、水曜日に開催された学会(第3回AI・データサイエンスシンポジウム)で発表も行いました。

という感じで私的には先週は手品ウィークとでもいうべき1週間でした。大学では出張講義・模擬授業についてのメニューのようなものの用意があります。もしご関心ありましたらぜひ大学広報課までお問い合わせください。

電気電子工学科3年生 学部長賞受賞式

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こんにちは、電気電子工学科の坪川です。

先日、3年次学部長賞の授与式がありました。学部長から1名ずつ賞状と副賞が授与されました。

 

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今年度の3年次学部長賞は地域連携課題の成果を基準に選定され、電気電子工学科では14名の学生が受賞しました。

電気電子工学科の地域連携課題では、八王子市の課題発掘・現状調査・解決策に各グループユニークな発想で取り組み、

SDG'sに貢献できる考え方を学んでいます。

授業の合間での授与式となったのでいささかせわしないところもあったかもしれません。

選出された皆さん、おめでとうございました。

 

[AI/IoT ブログ] 第11回: 血液VOCs計測のためのヘッドホン型外耳ガスセンサ

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今日は、電気電子工学科の荒川が担当です。

電気学会誌の9月号の特集号で、特集 次世代医療・ヘルスケアの構築に向けたウェアラブルデバイスの開発に記事が掲載されましたので、ご紹介したいと思います。

タイトルは「血液VOCs計測のためのヘッドホン型外耳ガスセンサ」で、皮膚ガス中に含まれているヒトの血液由来のガス成分を計測するヘッドホン型のセンサです。(電気学会誌9月号リンク: https://www.jstage.jst.go.jp/browse/ieejjournal/142/9/_contents/-char/ja)

 呼気や皮膚ガスなどの生体ガスには代謝や疾患に関連した血中成分由来の揮発性有機化合物(volatile organic compounds:VOCs)が含まれています。近年では,これらの成分を計測することにより,非侵襲かつ簡便な代謝評価・疾病診断が可能と期待されています。特に皮膚ガスは 呼気と比較すると容易に採取可能で,非拘束かつ連続的に採取できることからウェアラブルデバイスとしても適していると考えられ、近年、世界中で研究が進められています。

東京工科大学と東京医科歯科大学の共同研究にて、ウェアラブルの無拘束計測を目指した,装着可能なヘッドホン型ガスセンサを構築し,飲酒後の外耳道エタノールガスの計測へと応用しました。英文の論文はオープンアクセスですので、どなたでも閲覧できます。(https://doi.org/10.1016/j.biosx.2022.100169)

日本語で論文を読んでみたい方や研究に関するご相談などありましたら、お気軽に荒川までお問い合わせください。

 

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写真 ヘッドセット型ガスセンサ(Biosensors and Bioelectronics X誌より転載)

 

新卒研の第1回ミーティングとアイスブレイク

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こんにちは、電気電子工学科の天野です。

電気電子工学科3年生の卒研室配属が決まりました。先週から研究室ごとでの創成課題(3年次後期の卒研に相当)を実施しています。

センシング技術活用研究室(天野研)ではこの1回目に交流会を合わせて実施しました。

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諸般の事情があってこの年代の入学時点からずっと延期されてきたイベント予算がここに割り当てられました。そこで天野研では卒研室メンバーとして最初に集まったミーティングで、アイスブレイクとしてペーパータワー大会を実施しました。

ペーパータワー大会としたのには幾つか理由がありますが、以前とある学内会議でデザイン学部のM先生が紹介されていたことがもっとも大きな理由でした。そのお話を伺ったときにアイスブレイクとしてとても有効・楽しいそうだし、準備も比較的容易と考えていました。

結果としては上々であったと思います。今回、配属となった11名の皆さんとこれから1年半を過ごすよいスタートとなりました。

 

社内(学園内教職員対象)コンテストで受賞しました

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こんにちは、電気電子工学科の天野です。

先日、社内(学園内教職員対象)コンテスト的なデータ利活用に関するアイディア募集がありました。先日その結果発表として努力賞2件が選定されたとの発表がありました。そのうちの1件が私であったということで本日、理事長から賞を授与していただきました。

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選定理由をお聞きしたところ、内容が求められていた条件を(なんとか)満たしていたということでした。頑張って考えてまとめたアイディアでしたので、その内容が評価されたことはとても嬉しいところでした。

なによりコンテストにエントリーして結果が出るまでのハラハラ・ワクワク感といいますか、そういったところもとても楽しかったです。

正直に言えばアイディアを資料にまとめた後エントリーするまでにこんな内容では恥ずかしいかな、止めておこうと思わなかったわけではありません。それでもエントリーしたことでチャンスが生じ、楽しかったし、今回についていえばたまたま成果も得られました。これは学生の皆さんに天野もチャレンジしているよ? 皆さんもチャレンジしようよ、という話にできそうです。

卒研配属・進路説明会を実施しました

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こんにちは、電気電子工学科の天野です。

電気電子工学科では3年次後期の冒頭に研究室配属を行っています。これは科目でいえば3年次後期の創成課題、4年次の卒業課題I,IIを履修する研究室を決めるという意味合いになります。本日、その研究室配属と進路に関する説明会を実施しました。

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写真はその中で行った各研究室の紹介(写真は高木学科長の説明中)の様子です。

3年~4年には学部卒業と共に就職する学生にとっては就活の時期でもあり、研究室は卒研だけでなく就活指導の起点となります。大学院進学する学生にとっては3年後期からの3.5年間の所属先を決める重要なポイントとなります。

天野は電気電子工学科で卒研配属を担当すると共に就職委員、大学院工学研究科運営委員でもあるので、自分の研究室の紹介も加えて本日の説明は1人4役こなし、ちょっとドタバタとしました。

研究室配属は学部での学びの集大成ともなりますし、進路にも密接に関わります。十分な情報収集をして良い選択をしてもらえれば幸いです。

サステイナブル特別講義IIにおける卒業生による講義

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こんにちは、電気電子工学科の天野です。

本学大学院工学研究科サステイナブル工学専攻ではこの夏期にサステイナブル特別講義IIを開講しています。8月下旬に半分、今日明日それぞれ3,4限で残る半分を実施します。

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本日の第1部(3限)では高木研から電気電子工学科卒業・工学研究科修了のHさんに講義していただくことになっています。台風の影響が心配されましたが、今のところ無事に開催できそうで担当教員としては一安心しています。

在校生は聴講可能です。新規聴講の場合には掲示(写真ではぼかしてあるので現地 or 学内Web掲示からアクセス)にあるURLから登録してください。

[AI/IoT ブログ] 第10回: 半導体のプロセス開発を実験からシミュレーションに

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今日は、電気電子工学科の高木です。

 我々の身の周りには、スマホやパソコンなど半導体を使った製品が溢れています。こうした半導体は、設計通りの動作をさせるため、Si基板上に微細パターンを形成して製造されます。製造に関わる一連の工程は半導体プロセスと呼ばれ、その多くの工程にプラズマが使われています。

プラズマは、気体に高電圧を印加することで気体中の電子が原子・分子と衝突し、イオンや原子に分解されて生成されます。雷やオーロラは自然界で発生するプラズマです。分解されてできたイオンや原子は他の粒子との反応性が高く、短時間にSi基板表面に微細パターンを形成します。

ここで、微細パターンを形成するのに適したプラズマを生成するためには、実験により動作条件を適正化する必要があり、多く時の時間とコストが投入されています。これに対し、プラズマのシミュレーションとAIの一つである遺伝的アルゴリズム(AI/IoTの第5回)を使ったプラズマ動作条件の適正化を試みています。

まだ、プラズマモデルも単純で、適正化できるパラメータも限られていますが、プロセス条件を、遺伝的アルゴリズムとプラズマシミュレーションの組合せで適正化する仕組みを開発しました。さらに発展できれば、「プロセス開発は実験室でなく計算機で」となるかもしれません。研究の詳しい内容は、202212月に開催される国際学会International Symposium on Semiconductor Manufacturing (ISSM2022)で発表の予定です。

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[AI/IoT ブログ] 第9回:ビッグデータとセンサの多様化

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こんにちは。電気電子工学科の新海です。

AI
IoTの分野では、たびたびビッグデータが登場します。ビッグデータとは、以前のデータベースでは扱えないほど巨大で複雑なデータ群です。これをうまく使うと価値の高いアウトプット・サービスを生み出せるとされているわけです。 

一般にビッグデータの収集には費用がかかります。良い結果が得られることがわかっていても、費用がかかり、コストパフォーマンスがよくないなら、やっぱりやめとこう、となるわけです。 

例えば、農業でもビッグデータの活用が期待されています。気温や湿度、日射量はもちろん、風速・風向き、水質、土壌の栄養分濃度・水分濃度・温度、作物のいろいろ、と、限りなくデータを取りたくなります。 

しかし、日本の農業は小規模農家が多いため、投資に踏み切れない面もあるようです。インフラ関係でも、大きな電力会社や自治体はよいのですが、小規模なところでは同じ悩みがあるようです。 

ビッグデータの解析、保存・蓄積、通信など、たびたび話題になりますが、ビッグデータの基になるセンサやカメラなどの技術もとても重要です。ビッグデータを意識すると、安価・小型・頑丈・低消費電力なものが欲しくなります。精度は目的により要求レベルが異なるわけです。過剰スペックを求めてはいけません。 

ビッグデータの活用を進めるために、センサの進化・多様化が必要です。目的に応じて、いろいろなものから選択できることが重要です。前置きが長くなってしまいましたが、その一例として、風向風速センサの研究を紹介したいと思います。このセンサは写真のような単なる棒です。

通常の風速センサは、風杯型(小型風車)や電熱線を使うもの、超音波を使うものなどあります。風杯型は大きく、熱線・超音波は高価で繊細です。この棒センサでは、ひずみゲージという、曲がると抵抗が変わる金属を張り込んで使っています。 

風が強くなるほど棒のしなりが大きくなり、ひずみゲージの抵抗変化が大きくなることを使って風速を求めます。ひずみゲージを4枚使うと、わりと単純な回路で風向きも測定できます。棒をパイプにし、内面にひずみゲージを張ることで屋外でも使用できます。他の種類のセンサ(例えば温度)を棒に埋め込むこともできます。 

今日はここまでにします。

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