北海道大学大学院情報科学研究院の長谷山美紀教授、小川貴弘教授、前田圭介准教授、同大学数理・データサイエンス教育研究センターの李　広特任助教、同大学大学院情報科学院研究生の李　文遠氏、トロント大学電気・コンピュータ工学科のコンスタンティノス　プラタニオティス教授、博士課程のリンフェン　イエ氏、スタンフォード大学電気工学科のシャヤンモハジェル　ハミディ博士研究員らの研究グループは、データセット蒸留を双曲幾何×情報理論で再設計し、性能を維持したまま学習用データを大幅に集約する新手法を開発しました。第一に、双曲幾何を導入し、階層的な意味関係を表現しやすい双曲空間上で元データと合成データの分...

北海道大学大学院理学研究院の小林厚志准教授、三浦篤志准教授、高橋啓介教授らの研究グループは、金属錯体色素を複層化した光触媒ナノ粒子とアルコール酸化触媒分子を連動させることで、持続利用可能な資源であるセルロースからクリーンエネルギー源となる水素と高機能材料となるセルロースナノファイバー（CNF）を、環境負荷なく同時合成できる光触媒を開発しました。近年深刻化する環境・エネルギー問題の解決に向けて、化石資源に変わる持続利用可能な炭素資源としてセルロースが注目を集めてきました。セルロースは地球上に最も豊富に存在するバイオマス資源ですが、安定な構造を有しているため資源化には多大なコストが必要...

北海道大学大学院理学研究院の髙橋啓介教授、髙橋ローレン助教、フェルナンド・ガルシア＝エスコバル博士研究員、同大学大学院理学院博士後期課程1年の田代智哉氏、修士課程2年の柴田憲伸氏らの研究グループは、機械学習によってバンドギャップ（光吸収の指標）を精密に予測・設計できるペロブスカイト無機材料の開発手法を確立しました。これまで、ペロブスカイト材料は太陽光を効率的に吸収できる優れた構造として知られていましたが、バンドギャップがわずかな構造変化で大きく変動するため、材料設計は困難でした。本研究では、過去の文献に基づく282件の実験データを用い、材料中の元素の性質と構造に基づく記述...

北海道大学総合イノベーション創発機構化学反応創成研究拠点（WPI-ICReDD）の范　海竜（ファン・ハイロン）特任准教授（現・深圳大学 准教授）、龔　剣萍（グン・チェンピン）教授、及び瀧川一学特任教授らの研究グループは、タンパク質のデータマイニング、実験、機械学習を統合した画期的なデータ駆動型アプローチを提案しました。これにより、超接着性ハイドロゲルのデノボ設計に成功しました。この新しいアプローチにより、約2万5千種類のタンパク質データベースから得た知見を基に高分子鎖の配列パターンを設計し、機械学習を活用してハイドロゲルの最適な組成を導き出すことに成功。これにより、従来のハイドロゲ...

北海道大学総合イノベーション創発機構化学反応創成研究拠点（WPI-ICReDD）の江　居竜准教授、龔　剣萍教授、前田　理教授らの研究グループは、熱や光に対する高い安定性と迅速な自己強化性能を兼ね備えたゲル材料の作成に成功しました。本研究では、反応経路自動探索技術と機械学習ポテンシャル技術を組み合わせたシミュレーションによって、適切なメカノフォア分子を予測しました。さらに、それらの結果に基づき、安定性と迅速強化を両立する分子設計の指針も提案しました。2019年、龔教授のグループはダブルネットワークハイドロゲル技術によって、引っ張りで強度が増す「筋肉のような」ゲル材料を開発。引っ張りで...

北海道大学総合イノベーション創発機構化学反応創成研究拠点（WPI-ICReDD）の秋山世治特任助教、長田裕也特任准教授、WPI-ICReDD及び同大学電子科学研究所の水野雄太助教、小松崎民樹教授らの研究グループは、与えられた化学反応式に対して反応物と生成物の原子の対応関係を求める原子マッピングと呼ばれる問題を、正確かつ高速に解く手法を開発しました。原子マッピング問題は化学反応のパターンを抽出することにもつながり、化学情報学における基本的問題です。しかし、原子マッピング問題を正確かつ高速に解くことは難しく、数学的に正確に解こうとすると組合せ爆発により計算量が急激に増大し、既知のデータから構築さ...