ナノ結晶活用の太陽光水素生産、66%効率を達成

データサイエンスとは？ データサイエンスは、科学的手法、プロセス、システムを用いて、構造化・非構造化データを収集、準備、分析する学際的な分野です。数学、統計学、データベース、情報科学、計算機科学など多様な分野を活用します。データは多様なタイプとサイズで存在します。 データサイエンスが独立した分野として必要とされる理由： 主な理由は、私たちを取り巻くデータが指数関数的に増加していることです。推計によれば、2020年までに1秒あたり約1.7メガバイトのデータが生成され、デジタルデータの総量は44兆ギガバイトに達するとされています。このような膨大なデータを理解し、保存することはますます困難になってい

RPAのメリット ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、ルールベースの手順とタスクの自動化において、人々を通知・拡張・支援・補助する、ますます知能化したソフトウェアロボットの「デジタルワークフォース」を容易に制御できるソフトウェアカテゴリです。1000社以上の先進的なグローバル組織が、人間とデジタルワーカーの協働により職場オペレーションを積極的に変革し、既存および新規アプリケーションとシームレスに連携・オーケストレーションしています。RPAのメリットは多岐にわたります。 RPAのメリット——導入の主要ドライバー これは素晴らしいように聞こえますが、RPAのような変革的で急速に

従来の方法で製造されている既存部品をアディティブ製造で複製することは可能ですが、それはアディティブ製造の最良の活用法ではありません。部品の性能、コスト削減、材料使用を最大化するには、アディティブのユニークな機会と制約を念頭に置いてゼロから設計するのが最善です。つまり、アディティブ製造のための設計（DFAM）原則を用いて製品を作成すべきです。DFAMは、製造のための設計（DFM）と同じ考え方、すなわちプロセス計画と製品開発の統合に基づいています。しかし、ウレタン鋳造や射出成形向けに製品を最適化する代わりに、DFAMは競合する要因を分析して最も効率的な設計を開発することで、アディティブ技術による生

概要 金ナノ粒子をカーボンナノコイル（CNC）上にイオンスパッタリング堆積し、原子層堆積（ALD）でTiO₂を成膜、その後焼成するという容易でスケーラブルな経路で、Au@TiO₂ヨーク-シェルナノ構造を作製した。スパッタリング時間を調整することでAuナノ粒子のサイズと担持量を精密制御し、可視光吸収（LSPRピーク550-590 nm）を示し、メチレンブルー（MB）分解用効率的光触媒および高性能SERS基板として機能するヨーク-シェル複合体を得た。純TiO₂ナノチューブ比で、Au@TiO₂は光触媒活性が著しく向上し優れた再利用性を示し、Au-30 s試料が最高SERS感度でMBを10⁻⁶ Mまで