東京工科大学　工学部　電気電子工学科　ブログ

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。

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300mmのSi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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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、2022年12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。

こんにちは電気電子工学科の黒川です。

そういえば、うちの研究室で取り組んでいる研究の一環でアプリケーションを公開しています。
「非線形力学系の分岐パラメータ探索」のアプリケーションです。
専門的すぎて？？？な人も多いと思いますが、まぁ、何はともあれ、Githubで公開してます。
BADotNet（https://github.com/kuro-lab/BADotNet）

実は4月から公開してたのですが、なんとなく一般向けじゃないなと思ってこういうところには載せてませんでした。
動かしている様子を動画に撮ったものを置いときます。なんのことか分からんと思いますが、おお！すげー！って思ってくれると嬉しいです。

分かる人には
<a href=“https://www.jstage.jst.go.jp/article/nolta/11/4/11_391/_article”>これ</a>とか
<a href=“https://www.jstage.jst.go.jp/article/nolta/13/2/13_312/_article”>これ</a> とか参照してもらえると嬉しいです。
このアプリケーション自体はOpenMPで並列化していて論文とはちょっと違います。いろいろまとめて論文にするつもりです。

こんな感じで動くものってうちの研究室では作ることはなくて、今回はM2のとある学生の力量に頼って完成しました。
私自身はこういう開発の技術は持ってないのですが、なんか形になると面白いので勉強してみようかなと思っています。

それでは、また。

今日は、電気電子工学科の荒川が担当です。

皆さんはどんなウエアラブルデバイスを身につけていますか？ 代表的なウェアラブルデバイスの例として、腕時計のように手首に装着するスマートウォッチ、メガネのように装着するスマートグラス、スマートリングなどがあります。Apple社のApple watch やGoogle社のGoogle Glassはご存じの方も多いと思います。 

現在はスポーツ、フィットネス、ヘルスケア向けの機能をもった心拍数モニターや心拍数などのヘルスケア機能に焦点をあてた製品もあります。最近では腕時計型のウエアラブル血圧計も発表されるなど、健康やヘルスケア向けの装置開発が世界中で進められています。

荒川研究室では、電気電子工学・生体計測工学を基盤としたセンサ・IoTの基礎研究において、ヘルスケア・医療診断分野への応用を目指した先端エレクトロニクスの研究を推進しています。生体由来の成分計測によるヘルスケアデバイスの創生、ヒューマンフレンドリーウエアラブルセンサの研究に取り組んでおり、「持続可能な社会」への貢献を目指した「サステイナブル工学」を実践しています。

2022年5月にこの20年ほどのウエアラブルバイオセンサについて世界動向をまとめたレビュー論文を国際共著で発表しました。ヒトに装着可能で、汗、唾液、涙液、生体ガスなどの体を傷つけずに（非侵襲）で測定可能なウエアラブルバイオセンサを紹介しています。オープンアクセスの論文ですのでどなたでも閲覧可能です。ご興味がございましたら是非ご一読ください。

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/tee.23580

7月17日のオープンキャンパスでは、電気電子工学科の研究室やプロジェクト紹介があります。興味のある方は、是非、オープンキャンパスにお越しください。

　今日は、電気電子工学科の高木です。

　皆さんは、700系の東海道新幹線を御存じでしょか？　鉄道ファンの間では「カモノハシ」と呼ばれているタイプで、今では多くの新幹線がこの形をしています。新幹線を高速化するための課題の一つが、トンネルに突入する時に発生する衝撃音で、これを小さくするための先頭形状が、精力的に研究されました。 

　開発に当たって使われたのが、AI（Artificial Intelligence）の一つである遺伝的アルゴリズムです。遺伝的アルゴリズムは生命の進化をコンピュータの計算方法（アルゴリズム）に取り入れた方法です。生物は、オスとメスの交配、突然変異、淘汰といったことを繰り返し進化します。新幹線の突入音が小さくなるように、音が小さくなる形状を組み合わせる（交配）、音が大きくなる形状を排除する（淘汰）、これまでと異なる形状を導入する（突然変異）、を交互に繰り返して最適化形状を探していきました。こうして、設計されたのが700系の先頭形状、中心が細くなるそれまでの形状とは、まったく異なる形状になりました。

　高木研究室では、高効率モータの開発、高出力な半導体レーザ、加工速度の速い半導体プロセス装置の開発に、遺伝的アルゴリズムを活用しています。遺伝的アルゴリズムを使って300～1000ケースの計算を行い、最適化形状（最も進化した形状）を２～3に絞り込み、試作して性能を評価しています。

　7月17日のオープンキャンパスでは、モータ効率を高める設計に遺伝的アルゴリズムを使った計算例と、実際に試作したモータを展示します。興味のある方は、是非、オープンキャンパスにお越し下さい。

　今日は、電気電子工学科の高木です。

　6月12日（日）に東京工科大学のオープンキャンパスが開催されます。工学部　電気電子工学科では、１年生で学ぶ実験、最新の研究活動、学科のプロジェクト活。動、について紹介します。高校生の皆さんの参加をお待ちしています。

　１年生で学ぶ実験では、１年生のカリキュラムに組み込まれている実際の実験を紹介します。光が持つ偏光という性質について実験を取り上げ、電気電子工学科で行われている実際の実験を体験できます。

　電気電子工学科では、10件の研究室があり、それぞれユニークな研究を行っています。今回は、バイオ計測工学と半導体デバイス開発に関する研究を展示・説明します。バイオ計測工学では、ヘルスケア・医療診断分野への応用を目指した先端エレクトロニクス研究を紹介します。半導体デバイスの研究では、微細加工技術に欠かすことのできないクリーンルームと、製作したデバイスを評価・解析するためのシールド・プローバーとパラメータアナライザを紹介します。

　電気電子工学科では、学科内でプロジェクト活動も活発に行っています。電気自動車を製作するEVプロジェクトと、AI/IoTプロジェクトについて展示・説明します。EVプロジェクトでは、機械工学科、応用化学科と連携し、電気自動車を製作し、学生フォーミュラへの参加を目指しています。現在、あらゆる産業分野で活用が始まっているAIとIoTの技術を、電気電子工学に積極的に展開していくのがAI/IoTプロジェクトです。

　当日の展示説明は、教員と学生で行います。実際に入学して学んでいる学生から東京工科大学の授業や学生生活の「生の声」が聴けます。是非、参加して下さい。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

天野の担当するセンシング技術活用研究室での研究活動は多くの面で「AI/IoT×電気電子工学プロジェクト」と密接な関連があります。

この研究室では現在、インフラの点検・監視用IoTに関する研究が主要なテーマの一つです。その中で昨年度に論文化した音伝播特性＋AI/機械学習によるき裂検出技術を紹介しようと思います。

この研究では照明柱の根元にある接合部に生じる小さなき裂を検出するための技術を開発しました。これは「とても耳のよい検査技師」を「AI/機械学習」で実現したと比喩できます。

上図のようにき裂の生じる前後で音の伝わり方が変化します。ただしその変化は非常に僅かです。また大きさな位置によっても変動があります。この微小で変動のある変化を「聞き分けるAI」によって実現しました。研究としてはこれを実現する安価・頑健・低消費電力な装置とAI/機械学習ソフトウェアを実現しました。

この音伝播特性＋AI/機械学習による技術を別の対象・事象に対して適用する研究も行っています。

多くの皆様と一緒に「AI/IoT×電気電子工学」によって、安全・安心・快適な社会実現のため実践的な研究を進めたいと考えています。