1,200個の実験データから有効性を実証

<plone.namedfile.file.NamedBlobImage object at 0x7fede37a0200 oid 0x1d5c1 in <Connection at 7fee3060b640>>

2018-05-08

{'items': [{'description': {'blocks': [{'key': '3fb50', 'text': '主に炭素や水素からなる有機高分子を使った太陽電池。従来のシリコンや化合物の無機太陽電池に比べて材料や製造コストが安く、安全かつ軽量で曲がるものも作れるため、次世代太陽電池として期待されている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}, 'key': 'term1', 'term': '高分子太陽電池'}, {'description': {'blocks': [{'key': '8jtl6', 'text': '分類、予測に用いる機械学習アルゴリズム。複数の入力パラメータ群からランダムにパラメータを選び、それらを使って分岐構造を有する決定木（けっていぎ）に従い結果を判定し、これを複数回繰り返したのちに結果を総合して判断を下す。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}, 'key': 'term2', 'term': 'ランダムフォレスト（RF）'}, {'description': {'blocks': [{'key': 'dijot', 'text': 'フラーレンは、炭素が60個集まってできたサッカーボール状の直径1ナノメートル程度の大きさの分子（1ナノメートルは100万分の1ミリメートル）。フラーレンそのものは溶媒に溶けにくいため、置換基を付けた誘導体にすることで溶媒に溶けるようになる。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}, 'key': 'term3', 'term': 'フラーレン誘導体'}, {'key': '43atu', 'term': '光電変換効率', 'description': {'blocks': [{'key': '43hmc', 'text': '（PCE）：', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}, {'key': '510gt', 'text': '太陽電池で光エネルギーを電力に変換する効率。光電変換効率は、太陽電池の陽極と陰極を電線でつないだ状態の電流値である「短絡電流（J sc ）」と、電線を外した状態の電圧値である「開放電圧（V oc ）」、および電力（電流×電圧）を最大にする電流・電圧値から計算される「フィルファクター（FF）」の掛け算を、入射太陽光エネルギー（P）で割って求められる（PCE＝J sc ×V oc ×FF／P）。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'description': {'blocks': [{'key': '3vf03', 'text': '炭素―炭素結合が直線もしくは分岐状に連なり、残りの結合部に水素が付加した分子の部分構造。高分子骨格だけでは溶媒に溶けにくいため、アルキル鎖を導入することで溶媒に溶けるようにする。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}, 'key': 'term5', 'term': 'アルキル鎖'}, {'description': {'blocks': [{'key': 'e022n', 'text': 'それぞれ、電子を供与する、あるいは電子を吸引する性質を持つ部分化学構造。高分子太陽電池の骨格は、電子供与基と電子吸引基を交互につなぐことで長波長の光まで吸収できるように設計される。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}, 'key': 'term6', 'term': '電子供与基・電子吸引基'}, {'description': {'blocks': [{'key': 'e2ot7', 'text': '計算科学・実験科学・データ科学を融合させ、帰納的あるいは演繹的な材料設計を通じて、求める機能・性能を満たす材料を効率的に探索する学問分野。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}, 'key': 'term7', 'term': 'マテリアルズ・インフォマティクス（MI）'}, {'description': {'blocks': [{'key': '2gvlu', 'text': '画像認識などに有効な機械学習アルゴリズムの一種で、脳のニューロンを模したシナプスの結合とノード、およびそれらの多層構造で構築される。学習を進めることでシナプスの結合の強弱が変化し、最適な出力を得るように調整される。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}, 'key': 'term8', 'term': '人工ニューラルネットワーク（ANN）'}]}

['eng']

['佐伯昭紀', '長澤慎司']