Hartmut G. Roskos 研究室
主宰者：Hartmut G. Roskos
東京工業大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、テラヘルツ波（マイクロ波と赤外線の中間の周波数帯域）を用いた検出・計測・イメージング技術の開発を行っています。主な研究対象は、テラヘルツ波の発生・検出・制御の各段階であり、そこから材料診断やセンシング応用へと展開しています。
研究の具体的な手法は多岐にわたります。一つは、トランジスタに統合されたアンテナを用いた受信技術で、Si-CMOSやグラフェンなどの異なる半導体材料を活用しています。別のアプローチとしては、メタマテリアル（人工的に設計された周期構造）を共振器として利用し、感度の高いセンサを実現する研究を行っています。また、シミュレーション面では、キャリアの輸送現象を追跡する計算手法と電磁場解析を組み合わせることで、テラヘルツ波と物質の相互作用を微視的に理解しています。
これらの研究から得られた共通の知見として、電界の空間分布の最適化とテラヘルツ波の周波数選択性を高めることが、検出感度と分解能の向上に不可欠であることが示されています。最近では、物理的な先験知識を取り込んだ機械学習を組み合わせることで、隠れた物体の復元やセンサ性能の予測精度も向上させており、産業応用や医療診断への展開が進みつつあります。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（87 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz61557.2025.11320054
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz61557.2025.11320063
- DOI: https://doi.org/10.1364/ao.569481
- DOI: https://doi.org/10.1109/cleo/europe-eqec65582.2025.11110299
- [2025] Reconstruction of partially obscured objects with a physics-driven self-training neural networkDOI: https://doi.org/10.1364/oe.557508
- DOI: https://doi.org/10.1109/ted.2025.3558157
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cpc.2025.109586
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10762-025-01105-0
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz61557.2025.11320071
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz61557.2025.11320134
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- [2024] Si Superstrate Lenses on Patch-Antenna- Coupled TeraFETs: NEP Optimization and Frequency Fine-TuningDOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2024.3445140
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz60956.2024.10697756
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz60956.2024.10697713
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsnano.3c08731
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz60956.2024.10697846
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz60956.2024.10697653
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz60956.2024.10697821
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz60956.2024.10697574
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0213695
- DOI: https://doi.org/10.1515/nanoph-2023-0899
- DOI: https://doi.org/10.1109/tthz.2024.3349482
- DOI: https://doi.org/10.1109/tthz.2024.3388254
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsaelm.3c01511
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- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz60956.2024.10697762
- DOI: https://doi.org/10.1002/admt.202401358
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2024.3507353
- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.534393
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz57677.2023.10299223
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz57677.2023.10299133
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz57677.2023.10299037
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz57677.2023.10299125
- [2023] Superstrate-lens integration using paraffin wax on top of semiconductor-based THz detector chipsDOI: https://doi.org/10.3952/physics.2023.63.4.6
- DOI: https://doi.org/10.1109/apmc57107.2023.10439844
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevresearch.5.043141
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- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz57677.2023.10298916
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz57677.2023.10299023
- [2023] Real-Time Analysis of THz Quantum-Cascade Laser Signals using a Field Effect Transistor ArrayDOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz57677.2023.10298938
- [2023] On-Chip Direct Laser Writing of Spectral Filter Structures for Terahertz Field-Effect TransistorsDOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz57677.2023.10298873
- [2023] Depth Reconstruction for Reference-Free THz Holography Based on Physics-Informed Deep LearningDOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz57677.2023.10298937
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz57677.2023.10299121
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz57677.2023.10298909
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz57677.2023.10299203
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz57677.2023.10299153
- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.487888
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevb.108.045147
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevb.108.045148
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevb.108.045116
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sse.2023.108683
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23073469
- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.485374
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0127264
- DOI: https://doi.org/10.1364/cleo_si.2023.sth4m.4
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sse.2022.108439
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwmts54901.2022.9832459
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50927.2022.9895899
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwmts54901.2022.9832440
- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.456044
- DOI: https://doi.org/10.1364/cleo_si.2022.sw4g.5
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50927.2022.9895743
- DOI: https://doi.org/10.1364/dh.2022.tu4a.4
- DOI: https://doi.org/10.1364/dh.2022.tu1a.6
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50927.2022.9896000
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50927.2022.9896012
- [2022] Coherent coupling of metamaterial resonators with dipole transitions of boron acceptors in SiDOI: https://doi.org/10.1364/ol.466392
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50927.2022.9896100
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50927.2022.9895691
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50927.2022.9895696
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50927.2022.9895901
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50927.2022.9895894
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50927.2022.9895921
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50927.2022.9895501
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevb.106.075203
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0070608
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50926.2021.9567287
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50926.2021.9566984
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50926.2021.9567368
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50926.2021.9567594
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50926.2021.9567343
- DOI: https://doi.org/10.1109/irmmw-thz50926.2021.9567502
- DOI: https://doi.org/10.1109/cleo/europe-eqec52157.2021.9541940
- DOI: https://doi.org/10.1039/d0na00928h
- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.440262
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