学習済みディープニューラルネットワークモデルの権利保護に関する研究
学習済みディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの権利保護のために、電子透かしをモデル内へ埋め込む技術が注目されている。本研究では、画像分類型DNNモデルを対象とし、その内部パラメータは観測できず、入力画像と出力ラベル値のみが観測できる場合でも、そのDNNモデルを学習させた著作権者の情報を視覚的に取り出すことを実現する。
熱電発電に必要な高性能 n 型熱電フィルムを開発 有機系材料を用い大気下でも安定、水分散液の塗布
未利用の排熱から発電する熱電発電技術に関して、大気安定な塗布膜としてはこれまでで最も高い性能をもつ有機系n型熱電フィルムの開発に成功しました。n型半導体の材料の水分散液にエチレングリコールを添加剤として加える独自の環境調和型の手法を開発しました。多様な形状に貼り付けて利用する柔らかい熱電変換素子としてＩｏＴ社会への貢献が期待されます。
未利用熱から電気をつくる環境発電
環境発電とは身の周りの小さなエネルギーから電力を生み出す発電技術のことです。そのうち，熱電発電は「最大の産業廃棄物」とも言われる未利用の排熱を電気に変換して利用するもので、持続可能な社会に貢献する技術として近年世界的に注目が集まっています。化石燃料のエネルギーのうち約３分の２は排熱として捨てられ、その７割は２００℃以下の低温排熱が占めています。これらの熱源にはさまざまな形状があるため、人の体表面などにも貼り付けて使用できる柔らかい熱電変換素子が求められています。
熱電変換素子は、温度差を電圧に直接変換する現象を利用するもので、日本でも人体や工場、自動車から出る未利用の熱エネルギーを有効に活用する研究が官民挙げて進められ、ＩｏＴ社会の無線センサー用電源などへの利用が期待されています。熱電変換素子の材料となるp型とn型半導体材料のうちn型材料は、性能が低く、大気下での耐久性にも難点があり、研究は遅れてきました。
塗布による製膜が容易で高効率なn型熱電フィルム
ニッケルと硫黄を含む有機化合物は有望なn型材料の一つとして期待されてきましたが、全く溶解しないため、加工性と熱電性能に課題がありました。当研究室では水分散液とエチレングリコールを添加剤に用いる新しい塗布プロセスを独自に開発しました。この手法を用いてプラスチックやガラス基板上にn型熱電フィルムを製膜することが容易となり、大気下で安定かつ高性能なn型熱電フィルムを実現することができました。今回の手法で作製した有機系n型熱電フィルムは、これまでのものより１.５倍高い性能を示すことが確認されました。
謝辞
本研究は、JST戦略的創造研究推進事業（さきがけ）にて推進され、研究論文が英国王立化学会の学術誌「Journal of Materials Chemistry A」のオンライン版に掲載されました。（DOI : 10.1039/d0ta04524a）
論文
「High-performance, air-stable, n-type thermoelectric films from a water-dispersed nickelethenetetrathiolate complex and ethylene glycol」(2020)『J. Mater. Chem. A』8p.12319–12322.
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