| 研究概要 |
本研究によって明らかになった内容は以下のとおりである。
ニューロン型導電性高分子のパターンの環境条件依存性を明確にするために、重合条件(モノマー、電解質、重合電圧)を粒子の動きに反映するようモデル化し、ディスク状パターンと枝分かれパターンの複合したものを再生した。さらに、粒子の動きや発生場所を考慮して、接続に関するシミュレーションを行なった。これにより、2個のニューロン型導電性高分子と8個のニューロン型導電性高分子の接続を行なうことができた。また、成長時の粒子径を考慮することにより重合電圧を変えたときに得られるパターンを再現することができた。また,形状の評価を局所フラクタル次元を用いて行なった。
安定した学習効果を得るために2種類の導電性高分子からなる複合フィルムを用いることを試みた。単体の導電性高分子では、エタノール滴下によりほとんどのドーパントは流れ出し、電流はほとんど流れなくなったが、複合化することにより、エタノールに対して安定な導電性高分子がもう一方の導電性高分子に対して保護膜の働きをすることにより、安定した学習効果が付加されることが確認された。この結果を利用して複合導電性高分子による簡易ネットワークを作成し、教師信号を流した場合について考察を行なった。教師信号があまり流れなかったパスに比べ、教師信号が流れたパス部では電流が多く流れることが確認できた。
ニューロン型導電性高分子の導電率そのものはあまり良くないので、そのパターンの上に2層の導電性高分子をコーティングし、結果的に、3層の導電性高分子からなるニューロン型導電性高分子ネットワークを作成し、学習効果付加について調べた。この場合、コーティングする膜厚が重要であることが分かった。
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