日時｜7月13日（水）13：00～14：00

場所｜Zoom（ミーティングIDなどの詳細はWebclassで理学部学生の皆様に送付される案内メールをご覧ください）

 

 

13：00～13：30

演題：閉鎖性海域を対象とした汎用的な「統計・機械学習モデル」の構築（講演者：鈴木　千賀）

 

要旨：本研究の目的は、日本の閉鎖性海域における赤潮発生の汎用的な予測モデルを構築し、水質管理者や環境政策担当者等の実務者に対して貢献することである。研究対象とする閉鎖性海域は、水質総量削減対象となる指定海域である。予測モデルとしては、統計・機械学習モデルを採用する。これまで赤潮発生の予測モデルは、数値シミュレーションモデルが主であった。しかし、実務者が利用するには、コストが大きい、予測精度の評価が不明確である等の短所があった。一方、AIの第3次ブームを牽引する統計・機械学習の発展はこの10年目覚ましく、既存モデルの短所を克服し、実務者の利用に資するモデルの構築が可能となる。

13：30～14：00

演題： 高発光かつ超安定なペロブスカイト量子ドットの開発（講演者：江部　日南子）

 

要旨：ハロゲン化鉛ペロブスカイト量子ドット(CsPbX3, X=Cl, Br, I)は、優れた発光量子収率と色純度、化学組成制御により全可視域の発光波長を再現することができ、次世代の高精細発光材料として期待されている。しかしながら、イオン結晶のペロブスカイト量子ドットは、極性溶媒中や電界下において、欠陥形成や材料劣化を容易に引き起こし、発光特性の著しい低下が課題であった。講演者は、これまで『① 結晶構造および表面構造の安定化』、『② 量子ドット間の効率的なエネルギー移動』によりペロブスカイト量子ドットの発光性能および安定性を最大限に高めるとともに、LEDへの応用を行なってきた。本講演では、これらの最新の研究成果および今後の展望について紹介する。