強化学習を用いたロボットの知能化
近年，人工知能・機械学習技術の発展もあり，これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています．しかし，強化学習を含む機械学習は，一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています．従って，学習時間を短縮することが，実時間で学習する実ロボットにとって，特に解決すべき重要な課題です．私達は，遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し，より高度なロボットの知能化の実現を目指しています．
金や銀等の貴金属は、その輝きから人々を魅了し、装飾品や硬貨として用いられてきました。金は、コロイド粒子になると赤紫色に、銀は黄色に発色します。このような金属コロイド粒子は、古くからステンドグラス等に使用されてきた色材以外に、バイオセンサ、3次非線形光学材料あるいは触媒材料としての応用が進められています。ここでは、銀コロイド粒子の作製方法とSERS（表面増強ラマン散乱）センサとしての特性について紹介します。
金属コロイド粒子のサイズ効果
金は、右図に示したように、数nmから100 nmのコロイド粒子なると塊状（バルク）の黄金色とは異なる赤紫色に、また、銀は黄色に発色します。発色の原理は、1850年代にサイズ効果であることが明らかにされました。
光の波長よりも小さな金属に光を照射すると、金属内部の自由電子が集団振動を起こし、局在表面プラズモン共鳴（LSPR）が生じることにより、特定の波長の光を吸収してその補色が見えるようになります。
金属コロイド粒子の表面増強ラマン散乱（SERS）
金属コロイド粒子の表面に吸着した物質から右図に示すように表面増強ラマン散乱（SERS）が観察されます。
上記図1は、Agコロイド(Ag/TiO<sub>2</sub>被覆スライドガラス)の作製手順を示したものです。TiO<sub>2</sub>の光触媒作用によりAgイオンを光還元してAgコロイドを作製します。
図2は、熱処理によりAgコロイド粒子が大きくなることを示すSEM写真です。150～220 nmのAgコロイド粒子が得られました。
図3は、大きさの異なるAgコロイド粒子を用いて測定したローダミン6G（R6G)のSERSスペクトルを示します。SERS特性は、Agコロイド粒子のサイズに依存することが分かります。
このようなSERSを原理とするセンサは，医療や環境分野における超微量成分の分析に応用されています。
上記図1は、Agコロイド(Ag/TiO<sub>2</sub>被覆スライドガラス)の作製手順を示したものです。TiO<sub>2</sub>の光触媒作用によりAgイオンを光還元してAgコロイドを作製します。
図2は、熱処理によりAgコロイド粒子が大きくなることを示すSEM写真です。150～220 nmのAgコロイド粒子が得られました。
図3は、大きさの異なるAgコロイド粒子を用いて測定したローダミン6G（R6G)のSERSスペクトルを示します。SERS特性は、Agコロイド粒子のサイズに依存することが分かります。
このようなSERSを原理とするセンサは，医療や環境分野における超微量成分の分析に応用されています。
論文
「Optical and surface-enhanced Raman scattering properties of black and metallic silver micro/nano structures fabricated on cicada wings by silver mirror reaction」(2019)『J. Nanosci. Nanotechnol.』19p.7853.
「Silver nanoparticles deposited on TiO2-coated cicada and butterfly wings as naturally inspired SERS substrates」(2015)『J. Mater. Chem. C.』3p.5721-5726.
「Naturally inspired SERS substrates fabricated by photocatalytically depositing silver nanoparticles on cicada wings 」(2014)『Nanoscale Res. Lett』9p.298.
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