▲ 일본 에네코트테크놀로지스의 공장 전경 [출처=홈페이지]일본 신재생에너지업체인 에네코트테크놀로지스(エネコートテクノロジーズ)에 따르면 2024년부터 자체 개발한 차세대 태양전지인 '페로브스카이트 태양전지'의 실증실험을 시작할 계획이다. 약 1년 동안 진행한다.실증실험을 시작할 장소는 홋카이도 도마코마이시의 물류시설이다. 이 사업에 이휘, 도마코마키부두 등이 참여하며 이휘는 에네코트테크놀로지에 투자했다.페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트로 불리는 결정구조를 이용한 차세대 태양전지다. 실리콘계 태양전지에 비해 얇고 가벼우며 플렉시블하기 때문에 설치 대상이나 장소가 무한하다.부두에 있는 물류창고의 지붕, 벽면 등에 태양전지판을 설치해 발전 효율, 염해·강설 지역에서의 내구성, 기존 건물의 지붕이나 건물 곡면에 설치하는 방법 등을 검증할 방침이다.도마코마이시는 흐린 날이 많고 항만 지역 자체가 습도가 높고 염도가 있어 태양전지를 설치하기에 적당한 지역은 아니다. 하지만 저조도에 악조건 속에서 진행하는 실험이라 좋은 데이터를 확보할 수 있을 것으로 전망된다.에네코트테크놀로지는 교토대에서 시작한 스타트업으로 태양전지의 재료에 대한 기술과 성막 기술의 개발에 주력하고 있다. 2023년 4월 모듈 변환 효율이 19.4%에 달하는 고효율 필름형 페로브스카이트 태양전지를 개발했다.

일본 자동차제조업체인 토요타자동차(トヨタ自動車)에 따르면 교토대(京都大学)와 협업으로 불소-이온 고체 배터리(Fluoride-Ion Solid State Battery)를 개발했다.불소-이온 고체 배터리는 기존 리튬 이온 배터리보다 최대 7배의 에너지 밀도를 가진다. 밀도가 높을수록 더 많은 전력을 저장해 더 오랜 사용이 가능하다. 또한 냉각 시스템이 불필요하므로 생산 비용이 절감될 수 있다.새 배터리의 양극은 불소, 구리 및 코발트로 구성된다. 음극은 주로 란탄으로 만들어진다. 그러나 양극 재료로 사용되는 코발트의 사용은 전기자동차 업계에 부담이다. 코발트의 가격이 급상승하고 있기 때문이다.이와 같은 기술 혁신이 실험실에서 상업적 생산으로 이동하는 데는 수년이 걸린다. 새 배터리가 2030년까지 전성기를 맞이하기 위해서는 이러한 문제점을 해결해야 할 것으로 판단된다.▲ Japan-Toyota-EV▲ 토요타자동차(トヨタ自動車)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

일본 교토대(京都大學)에 따르면 인공지능(AI)을 이용해 뇌종양 환자에게 가장 효과적인 치료 전략을 선택하도록 돕는 방법을 개발했다.교토대의 iCeMS (物質－細胞統合システム拠点)를 포함한 인도와 일본의 과학자들이 연구팀에 참여했다. 연구팀은 머신러닝 접근법을 이용하여 일반적인 유형의 뇌종양을 거의 98%의 정확도로 낮은 등급 또는 높은 등급으로 분류할 수 있다.환자 치료는 종양의 공격성에 따라 다르므로 각 개인에 맞는 진단을 받는 것이 중요하기 때문이다. 예를들면저급 신경 교종은 1급 필로시스 성상 세포종(grade I pilocytic astrocytoma) 및 2 급 저급 신경 교종(grade II low-grade glioma)을 포함한다.고급 신경 교종은 III 등급 악성 신경 교종(grade III malignant glioma) 및 IV 등급 신경 아세포종 다형체(grade IV glioblastoma multiforme)를 포함한다.이는 진단 후 생존 시간이 비교적 짧은 경우에 훨씬 더 공격적이고 악성이다. 연구팀은 210 명의 고급 신경 교종 환자와 다른 75명의 저급 신경 교종 환자에 속하는 MRI 스캔 데이터를 사용했다.MRI 스캔에서 사용 가능한 많은 데이터는 종양 모양, 질감 또는 이미지 강도와 관련된 세부 사항과 같이 육안으로 감지하기 어렵다. 인공지능(AI) 알고리즘은 이 데이터를 추출할 수 있다.연구팀은 CGHF라 명명된 접근법을 개발했다. 하이브리드 방사선( hybrid radiomics)과 고정 웨이블릿 기반 특징(stationary wavelet-based features)을 이용한 신경 교종 분류(glioma classification)를 위한 전산 결정 지원 시스템이다.이와 같이 인공지능은 반자동 또는 자동 기계 예측 소프트웨어 모델을 개발하는 데 널리 사용될 것으로 전망된다. 참고로 정부는 4차 산업혁명의 고도화에 전 역량을 집중하고 있다.▲ Japan-TokyoUniversity-iceMS-AI▲교토대의 iCeMS(物質－細胞統合システム拠点)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

일본 교토대(Kyoto University)에 따르면 인공지능(AI)으로 생각을 해독해 시각화하는 새로운 기술을 개발했다. Guohua Shen, Horikawa Tomoyasu, Majima Kei, Yukiyasu Kamitani 등이 개발에 참여했다.새로운 기술은 과학자들이 새의 그림이나 카우보이 모자를 쓰고있는 남자와 같은 색과 구조의 멀티층을 가진 좀 더 정교한 계층적 이미지를 해독해 시각화할 수 있는 것으로 평가된다.머싱러닝(Machine Learning)은  이전에 뇌 스캔(MRI 또는 ​​자기공명 영상)을 연구하고 흑백 문자 또는 간단한 지형과 같은 단순한 바이너리 이미지를 참조할 때 사람이 생각하는 것을 시각화하는 데 사용되고 있다.과거의 방법에서는 이미지가 픽셀 또는 단순한 형태로 구성된다고 가정했다. 그러나 교토대 과학자들은 사람의 뇌 활동을 파악해 사람이 보고 있는 이미지를 재구성하거나 재창조하는 방법을 연구했다. 이 방법을 통해 컴퓨터가 이진 픽셀뿐만 아니라 객체를 감지할수 있도록 한다. 이 신경망(인공지능) 모델은 인간 두뇌의 계층적 구조를 위한 프록시로 사용될 수 있는 것으로 판단된다.과학자들은 연구를 위해 10개월 동안 3가지 주제인 자연의 이미지, 인공적인 기하학적 모양, 다양한 길이의 알파벳 문자를 표시했다. 자연적 이미지는 조류 또는 사람의 사진 등을 활용했다.어떤 경우에는 피실험자가 25개의 이미지 중 하나를 보고 있을 때 뇌활동이 측정됐다. 다른 경우에는 피실험자가 이전에 보여 졌던 이미지를 생각하도록 요청 받았을 때 이후에 뇌활동을 기록했다. 두뇌 활동이 검사되면 컴퓨터는 정보를 해독해 피설험자의 생각을 시각화했다.시각화 기술을 사용하면 그림을 그리거나 단순히 상상을 통해 예술작품을 만들 수도 있으며, 인간의 꿈을 컴퓨터로 시각화할 수도 있다. 정신병 환자의 환각을 활용해 그들의 치료를 돕도록 시각화할 수도 있다.참고로 전 구글GoogleX의 디스플레이팀장인 Mary Lou Jepsen은 10년 안에 텔레파시를 가능하게 할 모자를 만들기 위해 노력하고 있다.기업가인 Bryan Johnson은 신경 기능을 향상시키기 위해 뇌에 이식할 컴퓨터 칩을 제작하기 위한 연구를 지속하고 있는 것으로 알려져 있다. 미개척 분야인 인간의 뇌활동을 연구하기 위한 과학자들의 노력은 오늘도 진행 중이다. ▲ Japan-Kyoto-visualization-thinking▲인공지능을 이용한 시각화 과정(출처: 교토대 홈페이지)

일본 인공지능벤처기업인 엑사인텔리전스(ExaIntelligence)에 따르면 2017년 4월 인도 대학과 AI개발로 협력하는 협정을 맺었다. 인도 남동부 안드라프라데시주의 안드라대학과 제휴해 AI의 산업활용에 대해 공동연구를 시작할 계획이다.이과계열 인재를 배출하고 있는 인도 대학에서 AI개발에 필수적인 데이터 분석 등에 우수한 인재를 확보하기 위한 목적도 있다.엑사인텔리전스는 일본에서도 교토대학 및 와세다대학과 제휴하고 있지만 국내에서는 인재가 부족해 난항을 겪고 있다.참고로 일본 경제 산업성에 따르면 첨단 IT인재는 최근 1.5만명이 부족하며 2020년에는 5만명 가까이 확대할 것으로 전망하고 있다.▲엑사인텔리전스(ExaIntelligence) 홈페이지