物質の微視的構造が示す振る舞いを高精度に理解することは新規材料の創出や特性制御に不可欠ですが、その本質的理解には膨大な計算資源を要する量子力学計算が必要であり、大規模材料探索や迅速な設計の大きな障壁でした。東北大学大学院工学研究科の滝川敦之大学院生、同大学金属材料研究所の清原慎講師、熊谷悠教授らのグループは、物質の原子配列情報のみから誘電率へのイオンの寄与を高精度に予測できるAI手法を開発しました。具体的には、物質の結晶構造をグラフとして表現し、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いてBorn有効電荷（注４...

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...

精神疾患の個別化医療の実現に向け、個人の生体機能をコンピュータ上で再現する「デジタルツイン」技術が近年注目を集めています。しかし、脳のネットワーク構造と、実際の認知・行動・脳活動の動的なプロセスを個人レベルで結びつけて再現することは、これまで大きな課題でした。このたび、国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター（NCNP）の高橋雄太室長（東北大学大学院医学系研究科講師兼務）、宗田卓史リサーチフェロー、山下祐一室長、東北大学大学院医学系研究科の富田博秋教授らの研究グループは、個人の脳の機能的結合（コネクトーム）データに基づき、その人特有のマルチタスク実行時の認...

物質中に必ず存在する点欠陥は、材料特性を大きく左右する重要な要素であり、新材料の発見においてその特性の把握は不可欠です。しかし、欠陥形成エネルギーの評価には多大な計算資源が求められる量子力学計算が必要であり、実用材料探索の大きな障壁となっていました。東北大学大学院工学研究科の澁井千紗大学院生（研究当時）、同大学金属材料研究所の清原慎講師、Soungmin Bae助教、熊谷悠教授らは、結晶をグラフとして扱うグラフニューラルネットワーク（GNN）を活用し、半導体や絶縁体中の欠陥がとり得る複数の電荷...

うつ病は世界的に深刻な精神疾患であり、その治療には選択的セロトニン再取り込み阻害薬（SSRI）がよく使用されます。しかし、ある抗うつ薬で十分な効果を得られなかった患者に対し、異なる抗うつ薬を投与すると治療効果が生じる場合があるなど、その機序には不明な点があります。東北大学大学院生命科学研究科の山本創大学院生（研究当時）、安部健太郎教授らは、SSRIに属する3種の抗うつ薬をそれぞれ投与した培養マウス神経細胞を用いて、遺伝子発現解析を実施しました。その結果、これら抗うつ薬は同じ作用原理で機能すると考えられているにも関わらず、異なる遺伝子発現変化を誘導することが明らかにされました。...

東京大学大学院工学系研究科附属総合研究機構の幾原雄一東京大学特別教授（兼：東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）教授）、柴田直哉教授、石川亮特任准教授、二塚俊洋特任研究員らのグループは、名古屋大学の松永克志教授、横井達矢准教授と共同で、原子分解能電子顕微鏡法と理論計算（シミュレーション、注2）により、原子が結晶粒界に沿って高速拡散（注4）する機構を明らかにしました。セラミックスの多結晶体に極微量の添加元素を導入すると、さまざまな材料物性の性能を向上させることができます。これまでに、結晶粒界が添加元素の高速拡散経路であることは知られていましたが、原子レベルでの...

東京科学大学（Science Tokyo） 理学院 物理学系の蒲健太郎大学院生と大関真之教授、東北大学 情報科学研究科の清水怜央大学院生（当時）と杉山友規特任准教授の研究チームは、最適輸送（用語1）の理論を取り入れた生成拡散モデル（用語2）の学習則を単純化し、学習の効率化に成功しました。生成拡散モデルは、生成AI（用語3）の一種であり、多くの画像生成AIサービスの基盤となる技術です。近年、その性能向上のために、最適輸送の手法である「シュレーディンガー橋（用語4）」を組み込んだモデルが注目されていますが、複雑な数理構造ゆえに学習則の直感的な理解が困難でした。本研究では、生成...

地下深くでプレートから供給され、地表へと上昇する"水"が、巨大なプレート境界地震の広がりを止める一方で、直下型地震を引き起こす可能性があることを明らかにしました。東北大学大学院理学研究科の鈴木琳大郎大学院生（研究当時）と内田直希准教授（研究当時。現在東京大学地震研究所教授）らの研究グループは、深層学習モデルを用いた大量の地震波形解析により、東日本の太平洋沿岸海域〜関東地方下に「前弧地震帯」を発見しました。この地震帯は、従来よりも浅い場所でのプレートからの脱水を示し、そこから上昇する水の経路となっています。深さ約35-75kmのプレートから出た水は、その直上のプレート境界断層を潤滑し、プレート...

大阪大学大学院理学研究科の川室太希助教、立教大学の山田真也准教授、酒井優輔さん（博士後期課程）、理化学研究所の長瀧重博主任研究員、松浦俊司上級研究員、東北大学の山田智史助教らによる研究グループは、欧州宇宙機関(ESA)が運用するX線天文衛星XMM-Newtonがこれまで約24年間にもわたり取得してきた大規模な宇宙のX線変動データから、量子コンピュータと機械学習を組み合わせた量子機械学習モデルを構築し適応することで、113件の異常なエネルギー(X線)放射現象を捉えることに成功しました。近い将来、今以上に宇宙の変化を捉えるために膨大な量の動画データが取得されると考えられています。そこで...

脳卒中患者は、片側性の運動障害により非対称な歩行パターンを示し、下肢関節の運動様式の個人差が大きいことが知られています。理学療法士などのセラピストは、下肢運動の機能を評価し、リハビリテーション方針を決定しますが、正確な測定を行うには、4つ以上のセンサ（慣性計測装置：IMU）が必要となることが一般的でした。東北大学大学院工学研究科の林部充宏教授、大脇大准教授、Yan Guo大学院生（研究当時）、東北大学病院診療技術部リハビリテーション部門...

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...

北陸先端科学技術大学院大学（学長・寺野稔、石川県能美市）共創インテリジェンス研究領域のDAM Hieu-Chi（ダム　ヒョウ　チ）教授、HA Minh-Quyet特別研究員（日本学術振興会特別研究員ＰＤ）、VU Tien-Sinh大学院生（博士後期課程）、Adam Mukharil Bachtiar大学院生（博士後期課程）、DAO Duc-Anh大学院生（博士後期課程）、Deakin大学Applied Artificial Intelligence InstituteのTruyen Tran教授、物質・材料研究機構木野日織博士、東北大学（総長・冨永悌二、宮城県仙台市）国際放射光イノベーション...