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東北大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:東北大学における「トレードオフ」 に関係する研究一覧:5
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情報学 情報学複合領域 複合領域環境学 環境学数物系科学 数物系科学化学 化学生物学 生物学総合理工 総合理工工学 工学総合生物 総合生物農学 農学医歯薬学 医歯薬学
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発表日:2026年6月15日
1
シリコンチップ上に直接作製できる「ナノコンポジット磁性ガーネット材料」を開発
―よりシンプルで高性能な集積型光アイソレーターを実証、 AI時代の高速・安定な光通信へ貢献―
AIの急速な普及によりデータセンターの消費電力増大が深刻な問題となっています。光信号で情報を伝送するシリコンフォトニクスが次世代技術として注目され、その心臓部となる光部品の鍵を握るのが磁気光学材料「磁性ガーネット」です。しかし最高性能の単結晶膜はシリコン基板上に直接成長できず貼り合わせ工程が必要で、直接成膜できる多結晶膜は性能が劣るため、この性能と集積性のトレードオフは30年来の難問でした。そこで東北大学と京セラ株式会社による共同研究グループは、独自の「緩昇温結晶化プロセス」により、シリコン基板上に直接成膜できる新材料「ナノコンポジット磁性ガーネット膜」を作製しました。本材料は磁気...
キーワード:電気通信/オープンアクセス/人工知能(AI)/アモルファス膜/磁気光学/干渉計/多結晶/光学材料/トレードオフ/電子線/コンポジット/ガーネット/シリコンフォトニクス/ナノコンポジット/フォトニクス/光アイソレータ/光回路/光吸収/光通信/磁気光学効果/持続可能/持続可能な開発/STEM/アモルファス/単結晶/シリコン/ナノメートル/ナノ粒子/マイクロ/レーザー/結晶化/結晶方位/電子顕微鏡/透過電子顕微鏡/複合材/複合材料/結晶構造/結晶性/光制御/心臓
他の関係分野:情報学数物系科学化学生物学総合理工工学農学
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発表日:2026年5月25日
2
ヘテロ原子設計COF膜が切り拓く新技術
―高効率CO2分離を実現する次世代混合マトリックス膜―
二酸化炭素(CO₂)の高効率分離は、天然ガス精製、水素製造、カーボンマネジメントなど、エネルギー・環境技術の根幹を支える重要課題です。しかし、従来の高分子膜では、「透過性」と「選択性」の間にトレードオフが存在し、両者を同時に向上させることは極めて困難とされてきました。東北大学多元物質科学研究所の根岸 雄一 教授、Das Saikat 講師らの研究グループは、ヘテロ原子設計に基づく二次元π共役共有結合性有機構造体(COF)「TUS-621」および「TUS-622」を開発し、これらを高分子(Pebax)膜中に均一分散させた混合マトリックス膜(MMM)を作製しました。特に酸素含...
キーワード:環境技術/強い相互作用/対称性/物質科学/高分子膜/ヘテロ原子/高分子/トレードオフ/有機分子/材料科学/エネルギー貯蔵/選択性/持続可能/マネジメント/細孔構造/持続可能な開発/カーボン/ガス分離/分離膜/フッ素/水素製造/天然ガス/二酸化炭素/二酸化炭素/比表面積/機能材料/結晶性
他の関係分野:環境学数物系科学化学生物学総合理工工学農学
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発表日:2026年3月18日
3
情報の安定性と信号強度の両立を実現
―保磁力最大約10倍を達成、次世代省エネ磁気メモリへ―
デジタル社会の進展に伴い消費電力の増大が課題となる中、待機電力を大幅に削減できる次世代磁気メモリの開発が注目されています。磁気メモリの性能を高めつつ待機電力を削減するためには、読み出し信号を強化するとともに情報の保持能力を高める必要があります。しかし一般に、情報の保持能力(安定性)を高めると、読み出し信号の強さが低下するというトレードオフがあり、長年の課題でした。こうしたメモリ性能は、材料の保磁力と磁化という物性によって決まります。東北大学らの研究グループは、材料の成分をナノメートル単位で膜厚方向に連続制御する「ナノ傾斜設計」により、磁化を高水準で維持したまま保磁力を従来比約10倍...
キーワード:パートナーシップ/陽子/量子スピン/J-PARC/加速器/中性子/放射光/磁場/太陽/円二色性/トレードオフ/磁気円二色性/マンガン/スピンデバイス/メモリ/持続可能/省エネ/持続可能な開発/材料設計/スピン/ナノスケール/ナノメートル/原子力/ルテニウム
他の関係分野:複合領域数物系科学化学生物学工学
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発表日:2026年2月21日
4
AIが「理想の主翼」を自律設計、計算コスト1/10で大型旅客機主翼の最適形状を導出
―水素・アンモニア燃料機など脱炭素機の開発加速に期待―
炭素繊維強化プラスチック(CFRP)を用いた次世代航空機の設計において、燃費向上のための「翼の細長化(高アスペクト比化)」と「軽量化」の両立は最大の課題です。東北大学流体科学研究所の Liu Yajun 特任研究員、阿部圭晃准教授、および九州大学大学院工学研究院の下山幸治教授らの研究チームは、強力なAI手法である「多目的ベイズ最適化」を導入し、膨大な計算(数千回)が必要な設計解析を従来の10分の1まで短縮することに成功しました。本研究の...
キーワード:アスペクト/最適化/人工知能(AI)/アンモニア/トレードオフ/樹脂/ファイバー/持続可能/炭素繊維/材料特性/持続可能な開発/カーボン/CFRP/プラスチック/軽量化/航空機/繊維強化プラスチック/炭素繊維強化プラスチック/複合材/複合材料
他の関係分野:情報学化学生物学工学
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発表日:2025年12月25日
5
ダイナミックレンジ120dBと光量適応信号選択機能を有する3次元積層型CMOSイメージセンサを開発
―機械の「目」の高性能化・低消費電力化に貢献―
CMOSイメージセンサは車載やマシンビジョン分野のセンシング用途において、機械の「目」としての役割を持ち、さらなる高性能化への要求は高まり続けています。東北大学大学院工学研究科電子工学専攻の瀧澤康平大学院生と未来科学技術共同研究センター・大学院工学研究科の黒田理人教授らの研究チームは、露光期間中にフォトダイオード(PD)から溢れた光電荷を蓄積する横型オーバーフロー蓄積容量(LOFIC)を、画素毎に2段設けてダイナミックレンジを拡大するとともに、光量に応じて適切な信号を読み出す光量適応信号選択機能を実現しました。さらにイメージセンサチップに3次元積層技術を適用し、前例のない単位面積当...
キーワード:低消費電力化/フォトダイオード/トレードオフ/CMOS/持続可能/持続可能な開発/光電変換/センシング/低消費電力
他の関係分野:情報学数物系科学生物学工学