音声からの高精度感情識別法の開発
通常音声から感情を識別するには，声の高さや大きさ，声色といった情報を利用しますが，これらは仮に同じ感情で話していても話す内容（言葉）によって大きく変化してしまいます。 そこで「同じ発話内容を無感情で話している音声」を音声合成を用いて準備し，それとの違いを見ることで高精度に感情を識別する方法を開発しています。近年利用が一般的となった大規模事前学習モデルの効果的な利用方法についても検討を行い，簡単な感情認識実験において97%の正解率を達成しました。
シミュレーションによる半導体デバイスの解析・設計支援技術
[概要] コンピュータシミュレーションを用いて、半導体素子の特性を解析する研究を行っています。ナノ～マイクロメートルスケールにおける電子や原子、あるいは熱の挙動を独自開発した粒子シミュレータで高精度に予測し、より高性能で信頼性の高い半導体素子設計に役立てることを目指しています。
コンピュータシミュレーションを用いて半導体素子の特性を予測する研究を行っています。例えば右図は、集積回路内のトランジスタに放射線が入射した際、異常電流が発生し磁気抵抗メモリ(MRAM)の記憶情報が誤って書き換えられてしまう過程を調べた結果です。実際このような現象が起こる確率は非常に希なのですが、システムの安全性に深刻な影響を及ぼす可能性が懸念されています。シミュレーションは様々な極限環境も自由に想定できるため、放射線エラー対策に極めて有用な知見をもたらします。
下図は、半導体内部の電子や原子の動きを粒子モデルで表してシミュレーションする手法（モンテカルロ法）を用いて様々な素子を解析した例です。計算時間はかかりますが、物理的に精度の高い予測が可能となります。GPGPUを用いた並列計算により計算時間の短縮を図る研究も進めています。
粒子モデルを用いて、半導体中の極微細領域（ナノ～ミクロン）における熱伝導を解析するためのシミュレータを開発しています。集積回路内部の効率的な廃熱方法を検討したり、温度差を利用した発電（超微細熱電発電素子）に関する研究に役立てています。
論文
「Ab Initio Study of Avalanche Breakdown in Diamond for Power Device Applications」(2015)『Technical Digest of International Electron Devices Meeting』p.176-179.
「Estimation of Phonon Mean Free Path in Small-Scaled Si Wire by Monte Carlo Simulation」(2020)『Proceedings of International Conference on Simulation of Semiconductor Processes and Devices 』p.15-18.
「Length Dependence of Phonon-Drag Component of Seebeck Coefficient in Si Calculated by Monte Carlo Simulation」(2021)『Extended abstracts of the 2021 International Conference on Solid State Devices and Materials』to be presented on Sep. 8, 2021
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