人工ニューラルネットワーク（ANN）やスパイキングニューラルネットワーク（SNN）（注4）は、現在のAI技術の基盤となっています。これらは、脳神経回路に着想を得て作られた技術ですが、逆に、ANNやSNNの働きを生体系に実装できれば、脳の情報処理原理に対する理解を一段と深め、さらに生体の仕組みに基づく新しい計算技術の創出にもつながります。今回、東北大学電気通信研究所の山本英明准教授（同大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）兼任）、佐藤茂雄教授、公立はこだて未来大学の香取勇一教授らからなる研究チームは、マイクロ流体デ...

磁石の向き（スピン）を情報担体とするスピントロニクス素子は、電気を切っても磁石の向きは変わらないという情報の不揮発性から動作電力を大きく低減できます。一方で、この不揮発性を排除してスピンがあらゆる方位を向くことができる性質（等方性）を活用できれば、情報を0と1の二値ではなく連続的な値として処理する新原理の情報処理などの実現に繋がるため、等方性の磁石のスピンを効率よく操作するための材料や技術が切望されていました。今回、東北大学金属材料研究所および先端スピントロニクス研究開発センターの紅林秀和教授と関剛斎教授、日本原子力研究開発機構 原子力科学研究所 先端基礎研究センターの山本慧研究副...

国立大学法人東北大学（以下、東北大学）と富士通株式会社（以下、富士通）は、「3GeV高輝度放射光施設NanoTerasu（以下、ナノテラス）」の測定データに因果関係を自動抽出するAI技術を適用し、物性発現メカニズムの全容解明が期待されるカゴメ格子超伝導材料（注4）において、超伝導発現メカニズムの解明に繋がる新しい知見の導出に成功しました。本成果は2025年12月22日付けで科学誌Scientific Reportsに掲載されました。両者は、富士通のAIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi」のコア技術である因果発見技術をベースに、信頼性が高い因果関...

近年、交通予測や需要予測などに機械学習・深層学習が広く使われていますが、その計算には大量の電力と高性能計算機が必要であることから、リザバーコンピューティング（RC）や、それを実世界の物理系に拡張した物理リザバーコンピューティング（PRC）が注目されています。東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）の安東弘泰教授らの研究チームは、現実世界の複雑なダイナミクスをそのまま計算に利用する新しい機械学習フレームワーク環境物理リザバーコンピュ...

東北大学のスーパーコンピュータAOBA（以下AOBA）、大阪大学のスーパーコンピュータSQUID（以下 SQUID）、および名古屋大学のスーパーコンピュータ「不老」（以下 不老）を連携させ、3県の津波浸水被害予測シミュレーションを分担して緊急実行する試みを行いました。計算基盤「ExpressHPC」によって、AOBAに兵庫県、SQUIDに高知県、不老に和歌山県の津波浸水被害予測が割り当てられ、それぞれ最長でも6分以内に正常に予測を完了できることを確認しました。これにより、異なる構成や運用形態のスーパーコンピュータを迅速に確保・連携して活用することで、防災減災に資する大規模シミュレーションを分...

ボディーランゲージという言葉があるように、私たちは日々の生活の中で感じたことをしばしば身体を使って表現します。しかし、異なる感情を伝える際に私たちがどの部位をどのように動かすのかについては多くのことが明らかになっていません。東北大学 電気通信研究所の程 苗 特任助教、曽加蕙 准教授、Schneider Victor Pierre特任研究員、北村 喜文 教授は、台湾の国立中正大学の藤原 健 副教授との共同研究により、欧米諸国で作成されたデータベースに頼ることなくアジア文化特有の感情表現を紐解くため、アジア人を対象とした多様な感情を対象とした身体動作データベースDIEM-A (Dive...

世界中で増え続けるデータを支えるには、従来のシリコン半導体だけでは限界が見えてきています。その次世代を担う有力候補として研究者の注目を集めているのがゲルマニウム・スズです。東北大学大学院工学研究科の好田誠教授は、ドイツ・ユーリッヒ研究センターおよびカナダ・エコールポリテクニック・モントリオールとの国際共同研究により、GeSnの量子井戸構造におけるスピン（注5）量子物性を世界で初めて明らかにしました。本研究では、従来のシリコンやゲルマニウムでは得ることが困難であった低有効質量や大きなg因子、さらには強いスピン軌道相互作...

東北大学大学院情報科学研究科の熊谷政仁特任助教と小林広明教授らは、NTT Research, Inc.Physics & Informatics研究所米国カリフォルニア州サニーベール、所長 山本喜久)と共同で、量子光学的原理に基づいた新しいタイプの計算機「単一光子コヒーレントイジングマシン（CIM）」を提案し、その性能評価を行いました。本成果は、制約付き最適化問題(注１)に定式化される教師なし機械学習の代表的課題に対して、極めて微弱な光（平均1光子/パルス）で高い最適解探索能力を持つことを世界で初めて示したものです。...

量子コンピューティングのシステム、ソフトウェア、サービス分野におけるリーダーである D-Wave Quantum Inc.（NYSE: QBTS、以下「D-Wave」または「当社」）と、量子アニーリング技術の研究・応用・教育において世界をリードする国立大学法人 東北大学大学院情報科学研究科（以下「東北大学」）は、日本におけるアニーリング量子コンピューティング技術の導入と実装を加速することを目的とした新たな戦略的パートナーシップを発表しました。このパートナーシップのもと、両者は技術的専門知識およびプロフェッショナルサービスを共同で提供していきます。D-Wave と東北大学は、日本市場...

原子1層（単層）で構成される「二次元物質」は、次世代半導体材料として注目され、研究開発が活発に進められています。これらの材料は優れた光電特性を備えており、なかでも電子の磁気的性質（スピン）を「電子スピン波」として活用することで、光電融合デバイスや高速情報処理技術への応用が期待されています。地球上に豊富に存在し毒性もないスズ（Sn）と硫黄（S）の化合物である二次元原子層物質の硫化スズ（SnS）は、このような新奇スピン機能の発現が期待される材料の一つです。その特性を発揮するには単層であることが不可欠ですが、これまで大面積の単層SnSを得るのは困難でした。東北大学大学院工学研究科の小山和...

生物の脳神経ネットワークに着想を得たスパイキングニューラルネットワーク（SNN）は、情報を発火信号（スパイク）の時系列として表現します。スパイクが発生していないときには情報処理が行われない特性（イベントドリブン性）を持つため、消費電力を極限まで抑えることができます。この特性は、限られた電力で高度な情報処理を実行する必要のあるエッジコンピューティングにおいて特に有効です。東北大学電気通信研究所の守谷哲特任助教と佐藤茂雄教授らの研究グループは、サブスレッショルド領域（注4...

半導体におけるスピン状態の精密な制御は、次世代のスピントロニクスデバイスの実現に不可欠です。特に半導体中でスピンのらせん構造である電子スピン波が長時間維持される永久スピン旋回（PSH）状態は情報ストレージや演算デバイスの基盤技術として注目されていますが、従来の電子スピン波生成技術では、波数（単位長さに含まれる波の数）の柔軟な制御ができない制約がありました。東北大学大学院工学研究科の菊池奎斗大学院生、石原淳助教、山本壮太特任助教、好田誠教授（兼 量子科学技術研究開発機構 量子機能創製研究センター プロジェクトリ...