線状降水帯による集中豪雨は近年深刻な水害を引き起こしています。東北大学大学院工学研究科の平賀優介助教とJacqueline Mbugua特任助教は、千葉大学の小槻峻司教授、法政大学の鈴木善晴教授、カリフォルニア大学のShu-Hua Chen教授、富山大学の安永数明教授、濱田篤准教授、京都大学の舩冨卓哉教授らとの共同研究により、豪雨の集中を緩和し、被害を軽減できる可能性を検討しました。2014年の広島豪雨を対象にスーパーコンピューターで線状降水帯を再現し、発達する雲に大量のドライアイスなどをまく数値実験を実施しました。その結果、一定条件下で、豪雨域の3時間雨量が平均11.5%、最大32%減少し...

迷路のような磁気ドメインをもつ磁性材料に、強い磁場パルスを加えると、磁性材料全体の磁化が振動する現象が観測されていましたが、そのメカニズムが分かっていませんでした。東北大学、豊橋技術科学大学、信越化学工業株式会社、トルコ・コチ大学による国際共同研究グループは、大規模3次元マイクロ磁気シミュレーションによって、迷路のような磁気ドメインをもつ磁性材料の磁場パルスに対する動的応答を計算しました。この結果、磁気ドメインが膨張と収縮を繰り返していることが分かりました。さらに、その繰り返し周波数は、入力した磁気パルスの強...

航空機や自動車、風力発電機などの開発現場では、空気抵抗や騒音を予測するために流体シミュレーションが不可欠です。自然界の風は、常に強さや向きが変化する「非定常」なものです。しかし、近年盛んなAI流体シミュレーションの多くは、時間変化しない「定常」な流れを対象とし、現場が知りたい「振動」を扱える技術は確立されていませんでした。東北大学流体科学研究所の川端敦仁大学院生、焼野藍子准教授らの研究グループは、メルボルン大学のリチャード・サンドバーグ教授らとの共同研究で、シミュレーションを実行しながらAIが学習する「CFD駆動型機械学習」を進化させ、渦の放出周波数などをAIに直接学習させました。...

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...

磁性材料において、隣接する磁気モーメント間の結合強度を表す「交換スティフネス定数」は、磁区（注4）構造や磁気応答特性を決定する最も重要な物性値の一つです。この値の正確な測定は、磁気記録デバイスやスピントロニクス素子の設計において必要不可欠ですが、従来の測定法には装置の高コスト化や試料の損傷といった課題がありました。東北大学、豊橋技術科学大学、信越化学工業株式会社、トルコ・コチ大学による国際共同研究グループは、大規模3次元マイクロ磁気シミュレーション（注5）...

物質に強い刺激を与えると、入力（力や電磁場）と出力（物理量の変化）の比例関係が崩れる「非線形応答」が現れます。この非線形応答を詳しく解析することは、物質の動力学的・分光学的性質を深く理解するために欠かせません。しかし従来の手法では、複雑に入り混じった非線形応答から必要な成分だけを取り出すことは困難でした。東北大学大学院理学研究科の小野 淳 助教は、物理量の時系列データから非線形応答関数を抽出するための新たな理論的枠組みを構築しました。これは既存の任意の実時間シミュレーション手法に適用可能であり、従来難しかった強い電子間相互作用や多くの自由度、環境への散逸などを伴う複雑な系でも非線形...

名古屋市立大学 三浦均准教授、東北大学 中村智樹教授、森田朋代大学院生、渡邉華奈大学院生、中国科学院・立命館大学 土`山明教授、北海道大学 木村勇気教授、宇宙航空研究開発機構 小山千尋研究開発員らの共同研究グループは、小惑星や彗星、隕石などの地球外物質に含まれるミリメートルサイズの球状粒子「コンドリュール」が溶融状態から急冷凝固する過程の数値シミュレーションを行い、特異な形の鉱物「棒状カンラン石」の結晶成長過程を世界で初めて理論的に再現しました。本研究成果により、今後、国際宇宙ステーションにおける微小重力環境下でのコンドリュール再現実験と合わせて、初期太陽系における物質進化過程や惑星形成過程...