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研究キーワード：東京大学における「機械学習」 に関係する研究一覧：35件
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発表日：2026年4月22日
1
ゲーム理論と機械学習で明らかにする植物と微生物のネットワーク
東京大学大学院農学生命科学研究科の吉岡勇人(博士課程学生)、岩田洋佳教授、理化学研究所環境資源科学研究センターの藤佑志郎研究員、市橋泰範チームディレクター、フランス国立自然史博物館のPavla Debeljak研究員、Soizic Prado教授らの共同研究チームは、遺伝子・微生物・代謝物のデータを統合し、植物の形質に関わる複雑な関係を明らかにする新しい解析手法を開発しました。 植物の成長や性質は、DNAに書かれた遺伝情報だけでなく、根のまわりに存在する微生物や、植物体内でつくられる代謝物にも強く影響されます。しかし、これらの情報はそれぞれ性質が異なり、さらに複雑に相互作用してい...
キーワード：混合モデル/線形混合モデル/ランダムフォレスト/高次元データ/変数選択/ブースティング/予測誤差/ゲーム/機械学習/生体情報/レジリエンス/ゲーム理論/化学物質/非線形/データ解析/遺伝情報/持続可能/決定木/ダイズ/生態系/生態学/微生物/ゲノム情報/オミクス/マルチオミクス/予測モデル/アミノ酸/フラボノイド/代謝物/ゲノム/ストレス/遺伝学/遺伝子/細菌
他の関係分野：情報学複合領域環境学数物系科学生物学工学総合生物農学
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発表日：2026年4月21日
2
ドローンとAIで“見えない地下の収量”を収穫前に予測
――圃場フェノタイピングと成長モデルを統合した地下部の時系列推定――
東京大学大学院農学生命科学研究科の井町勇登大学院生、岩田洋佳教授、郭威准教授らと、株式会社クボタの研究グループは、ドローンによるリモートセンシングと機械学習を組み合わせることで、地下で形成されるジャガイモ塊茎の収量を収穫前に予測する新しいフェノタイピング手法を開発しました。本研究では、RGBおよびマルチスペクトルカメラを搭載したドローンで圃場を定期的に撮影し、植被率、群落高、色指数、植生指数などの画像特徴量をプロット単位で抽出しました。これらの情報とサンプリングによって得られた塊茎重量の実測値の関係を機械学習モデルに学習させました。未掘り取りのプロットについて、画像特徴量を機械学習モデルに...
キーワード：相関係数/機械学習/最適化/時系列データ/人工知能（AI）/スペクトル/センシング/モデリング/リモートセンシング/ドローン/イミン
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発表日：2026年4月14日
3
国際的で大規模な第一原理計算・熱伝導データベースを構築
―高精度データとAIを活用した熱機能材料探索に期待―
東京大学大学院工学系研究科の塩見淳一郎教授、統計数理研究所の大西正人特任准教授（兼：東京大学大学院工学系研究科客員研究員）、同研究所の吉田亮教授、物質・材料研究機構の只野央将グループリーダー、東京大学大学院情報理工学系研究科（兼：同大学情報基盤センター）の鈴村豊太郎教授、同大学情報基盤センターの華井雅俊特任助教、ノートルダム大学のLUO Tengfei教授、ナンヤン理工大学のHIPPALGAONKAR Kedar准教授、カーネギーメロン大学のMCGAUGHEY Alan教授、オークリッジ国立研究所のLINDSAY Lucas上級研究員、パデュ―大学のRUAN Xiulin教授、南カロライナ大...
キーワード：データ駆動/AI/オープンデータ/グラフニューラルネットワーク/ニューラルネットワーク/機械学習/最適化/情報基盤/人工知能（AI）/分散計算/スケーリング則/準粒子/スケーリング/データベース化/輸送特性/データ解析/材料科学/材料データベース/マテリアルズ・インフォマティクス/熱電変換材料/DFT/フォノン/電子デバイス/無機材料/材料特性/材料設計/磁性材料/電子構造/電子状態/電池/熱電材料/熱電変換/スピン/スピントロニクス/ニューラルネット/機能性材料/構造最適化/自動化/振動モード/振動特性/大規模計算/第一原理/第一原理計算/動特性/熱伝導/熱伝導率/熱輸送/密度汎関数理論/量子力学/インフォマティクス/機能材料/機能性/結晶構造/寿命/予測モデル/コミュニティ
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発表日：2026年4月7日
4
2週間の予測精度の壁に挑む
――過去予測を選んで利用する中期気象予測手法「LEAS」を開発――
米国ジョージ・メイソン大学のPaul A. Dirmeyer特別教授と東京大学 生産技術研究所の徳田 大輔 特任講師の研究チームは、1〜5週間先の気温予測を改善する新しい手法を開発しました。この方法は、追加の数値計算を行うことなく、既存の予測データを効果的に活用することで予測精度を高めるものです。 数週間先を対象とする中期予測（Subseasonal-to-seasonal; S2S予測）は、短期天気予測と季節予測をつなぐ重要な領域です。しかし、その予測精度は大気のカオス性により約2週間を境に急速に低下することが知られています。本 研究では、過去の予測の中から現在の状況を最...
キーワード：予測誤差/機械学習/最適化/不確実性/海洋/カオス/気候モデル/予測可能性/数値シミュレーション/数値計算/生産技術/シミュレーション/スキル/予測モデル
他の関係分野：情報学複合領域環境学数物系科学工学
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発表日：2026年3月23日
5
肺がんの分子標的治療薬の対象となる確率の予測モデル
―より副作用の少ない薬の投与機会が見逃されないように―
東京大学大学院医学系研究科の鹿毛秀宣教授と、同大学医学部附属病院の生島弘彬助教らによる研究グループは、日本全国の肺がん患者さんの臨床情報・がん遺伝子情報を用い、がん遺伝子パネル検査を受けた3,470名の肺がん患者さんの臨床情報から、個々の肺がん患者さんが肺がんの分子標的治療薬の対象となる遺伝子異常を有する確率を推定する機械学習モデルを開発し、Webアプリケーションとして実装・公開しました（URL：https://lungcgpai.streamlit.app/）。臨床情報のみをもとに簡便に推定することができる初めての予測モデルです。本モデルを活用することで、分子標的治療薬を投与できる機会を見逃...
キーワード：Webアプリケーション/機械学習/がん遺伝子/遺伝子異常/分子標的/予測モデル/がん治療/マウス/副作用/がん患者/遺伝子/肺がん/分子標的治療/分子標的治療薬
他の関係分野：情報学
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発表日：2026年2月17日
6
インスリン抵抗性はがんのリスク因子である
東京大学大学院医学系研究科の平池勇雄特任講師と台中退役軍人総合病院（台湾）のChia-Lin Lee（チャーリン・リー）准教授らの国際共同研究グループは、9つの簡便な臨床パラメータからインスリン抵抗性を予測する機械学習モデルであるAI-IR（artificial intelligence–derived insulin resistance）を開発しました。研究グループは英国において約50万人の健康情報を網羅的に収集し追跡調査するUKバイオバンクのデータを活用し、AI-IRで予測したインスリン抵抗性が糖尿病や心血管病のみならず12種類のがんの発症のリスク因子であることを示しました。A...
キーワード：機械学習/人工知能（AI）/抵抗性/バイオバンク/健康診断/追跡調査/インスリン/スクリーニング/マウス/インスリン抵抗性/リスク因子/糖尿病
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発表日：2026年2月14日
7
血液を使ったがん遺伝子パネル検査の成功確率の予測モデル
―より副作用の少ない治療をより多くの患者さんに届けるために―
東京大学大学院医学系研究科の鹿毛秀宣教授と、同大学医学部附属病院の生島弘彬助教らによる研究グループは、日本全国の膵がん患者さんの臨床情報・がん遺伝子情報を用い、がん遺伝子パネル検査を受けた2,220名の膵がん患者さんの臨床情報から、膵がんのがん細胞から血中に漏れ出てくるがん遺伝子を血液検査で検出できる確率を個別に推定する機械学習モデルを開発し、Webアプリケーションとして実装・公開しました（URL：https://pancreasliquidcgp.streamlit.app/）。本モデルを活用することで、より効果的に遺伝子パネル検査を実施できるようになり、より副作用の少ない個人個人に最適な膵...
キーワード：Webアプリケーション/機械学習/がん遺伝子/予測モデル/がん細胞/がん治療/マウス/血液/副作用/膵がん/がん患者/遺伝子
他の関係分野：情報学
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発表日：2026年2月5日
8
科学論文の図表を読み解き、有効に利活用するAIワークフローDIVEを開発
―水素貯蔵材料等の研究を加速―
近年、データ駆動型人工知能（AI）は、新しい材料探索を効率よく行うことができる技術として注目されています。しかし、材料研究の重要な実験データは、論文中の図に画像化された状態で存在することが多く、有効に利用することが難しい状況でした。東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）の李昊（Hao Li）教授、折茂慎一 所長（同大学金属材料研究所 教授）、東京大学大学院工学系研究科の佐藤龍平助教らの研究チームは、科学論文中の図表から実験データを体系的に読み取り、科学的に解釈した上で構造化できるマルチエージェントAIワークフローDIVEを開発しました。さらに、水素貯蔵材料...
キーワード：データ駆動/ベンチマーク/マルチモーダル/AI/エージェント/タスク/マルチエージェント/ワークフロー/機械学習/言語モデル/人工知能（AI）/閉じ込め/材料科学/材料データベース/クリーンエネルギー/材料特性/材料設計/電池/熱電材料/金属材料
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発表日：2026年1月29日
9
量子版「カオスの縁」で計算能力が最大化
―脳や生態系に共通する普遍現象を量子多体系で発見―
◆ 量子多体系のダイナミクスを計算に活用する機械学習手法「量子リザバーコンピューティング」について、量子カオスを示す代表的な模型を用いて性能を系統的に解析しました。◆ 秩序とカオスの境界に位置する量子版「カオスの縁」において、量子リザバーコンピューティングの計算能力が最大となることを明らかにしました。◆ 脳活動や生態系モデルなどの複雑系で注目されてきたカオスの縁が、量子の世界でも重要な役割を果たすことを示し、古典系と量子系を貫く新たな普遍的視座を提供する成果です。 ...
キーワード：量子アルゴリズム/コンピューティング/ベンチマーク/リアルタイム処理/アルゴリズム/スーパーコンピュータ/タスク/ニューラルネットワーク/機械学習/高性能計算/最適化/脳活動/固有値/ランダム行列/ランダム行列理論/相転移現象/非線形/普遍性/複雑系/物性物理/量子カオス/量子ダイナミクス/量子情報/量子多体系/カオス/相転移/スペクトル/超伝導/環境適応/量子コンピューティング/ダイナミクス/ニューラルネット/生態系モデル/量子力学/生態系/リザバーコンピューティング
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学生物学工学農学
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発表日：2026年1月26日
10
高校生はコロナ禍で抑うつになりにくくなっていた？
～心の変化を“地形図”で可視化、集団傾向を数理的に解析～
東京在住の高校生から取得した抑うつ注1）に関するアンケートに対して、エネルギー地形解析注2）を適用して「抑うつのエネルギー地形図」として解析した結果、先行研究と同様に集団全体の傾向としてコロナ禍で抑うつになりにくくなっていたことを示した。 層別化解析注3)により、抑うつスコアが低く安定なグループと高く不安定なグループを特定し、両グループでコロナ禍による抑うつへの影響が異なることを示した。 脳発達データ(経時的な頭部MRI検査注4))の比較から、脳...
キーワード：無作為抽出/AI/インテリジェンス/機械学習/時系列データ/情報学/人工知能（AI）/認知科学/オンライン授業/環境変化/産学連携/数理科学/揺らぎ/内部構造/行動特性/コロナ禍/生活様式/ケーススタディ/アンケート調査/シミュレーション/動特性/インフォマティクス/脳発達/生態学/精神医学/脳神経科学/パンデミック/感染症対策/眼球運動/骨折/思春期/MRI/神経科学/うつ/うつ病/コホート/感染症/新型コロナウイルス感染症/精神疾患/放射線/抑うつ
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学生物学工学総合生物農学
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発表日：2026年1月22日
11
テンソルツリーによる生成モデル構築のスキーム
―生物系統樹など、因果関係の解明が可能―
東京大学物性研究所 赤松克哉特任研究員（研究当時：大学院理学系研究科博士後期課程）、同 川島直輝教授、京都大学大学院情報学研究科 原田健自助教、東京大学大学院理学系研究科 大久保毅特任准教授の共同研究チームは、生成モデリングの代替パラダイムとして、対象確率分布をモデル化する単層非負値適応テンソルツリー（NATT）の構造最適化スキームを提案した。NATTスキームは、テンソルツリー形式で表現できる確率分布関数のうち、与えられたサンプルの集合に最も適合するものを求めるためのものである。個々のサンプルは多数の...
キーワード：ベンチマーク/情報量/生成モデル/AI/スーパーコンピュータ/ニューラルネットワーク/ベイジアンネットワーク/画像認識/機械学習/最適化/情報学/人工知能（AI）/テンソルネットワーク/多体問題/物性理論/因果関係/内部構造/波動関数/系統樹/ミトコンドリアDNA/HPC/シミュレーション/ニューラルネット/ネットワーク構造/モデリング/モデル化/モビリティ/構造最適化/相互情報量/ミトコンドリア
他の関係分野：情報学数物系科学化学生物学工学
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発表日：2025年12月20日
12
がん組織のみを用いたがん遺伝子パネル検査の結果から遺伝性腫瘍に関わる生殖細胞系列バリアントを高精度に予測する機械学習モデル・ノモグラムを開発、Webアプリとして公開
―日本人大規模データベース（C-CAT）を活用し、国際ガイドラインを上回る精度を実現―
国立研究開発法人国立がん研究センター研究所 細胞情報学分野 池上政周主任研究員、高阪真路分野長、間野博行特別研究員らは、国立がん研究センター中央病院 遺伝子診療部門 平田真部門長、東京大学医学部附属病院整形外科・脊椎外科 張劉喆助教、小林寛講師、東京都立駒込病院 遺伝子診療科 山口達郎部長、骨軟部腫瘍科 平井利英医長、九州がんセンター臨床研究センター腫瘍遺伝学研究室 織田信弥室長と協力し、がん遺伝子パネル検査のデータを用いて、遺伝性腫瘍症候群の原因となる「生殖細胞系列バリアント（生まれつきの遺伝子の変化）」を高精度に予測する数理モデルおよびAIモデルを開発し、2025年11月にWebアプリケー...
キーワード：カウンセリング/Webアプリケーション/機械学習/最適化/情報学/人工知能（AI）/がん研究/生殖/生殖細胞/ゲノム情報/がんゲノム/がん遺伝子/腫瘍学/情報管理/脊椎/予測モデル/がん細胞/マウス/がん患者/ゲノム/遺伝カウンセリング/遺伝学/遺伝子/臨床研究
他の関係分野：情報学複合領域生物学
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発表日：2025年11月27日
13
量子コンピュータの規模と計算速度のジレンマを解消
―誤り耐性量子計算のコストを大幅に削減する新提案―
東京大学大学院工学系研究科の田宮 志郎 客員研究員と小芦 雅斗 教授、および同大学大学院情報理工学系研究科の山崎 隼汰 准教授は、誤り耐性型量子コンピュータの性能を左右する規模と計算速度のジレンマを解消する新しい理論を確立しました。量子コンピュータの計算に用いる量子ビットは、ノイズの影響を受けやすいことが知られています。そのため量子エラー訂正符号という技術でエラーから量子ビットを守りながら計算を進めることが不可欠です。しかし、従来の方式では、使用する符号の種類によって規模か計算速度のどちらかを犠牲にする必要があり、両立が困難でした。そこで本研究では、情報の保持効率に...
キーワード：ハードウェア/低密度パリティ検査符号/連接符号/機械学習/符号化/量子計算/量子コンピュータ/量子情報/量子情報処理/ノイズ/量子ビット/装置開発/量子力学/異分野融合
他の関係分野：情報学数物系科学総合理工工学
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発表日：2025年11月27日
14
ナノ秒X線動画でミクロ分子動態計測に成功！
――超小型X線光源を用いた高速レントゲン動画の幕開け――
東京大学大学院新領域創成科学研究科物質系専攻の佐々木裕次教授と茨城大学学術研究院応用理工学野物質科学工学領域の倉持昌弘講師（兼：東京大学大学院新領域創成科学研究科物質系専攻講師）らの研究グループは、X線動画で高分子樹脂内のミクロ分子運動を捉える新たな動態計測手法「透過X線明滅法（Transmitted X-ray Blinking：TXB、注2）」を開発しました。本手法では、X線強度のわずかな時間的揺らぎを解析することで、従来のレントゲン（透過X線）撮影では区別ができなかったミクロ分子動態の違いを明確に検出することに成功しました（図１）。同研究グループは、手のひらサイズの超...
キーワード：判別分析/画像データ/画像情報/運動計測/共分散行列/特徴抽出/画像認識/機械学習/時系列データ/主成分分析/人工知能（AI）/結晶格子/固有値/CsI/X線イメージング/熱揺らぎ/物質科学/揺らぎ/ガラス転移/シンチレータ/多結晶/放射光/X線光学/検出器/弾性率/分子運動/高分子/耐熱性/分子集合体/ACT/樹脂/結晶性高分子/ナノ結晶/オペランド計測/可視光/機械的特性/計測技術/シミュレーション/セシウム/ナノメートル/ナノ粒子/数値解析/装置開発/超音波/粘弾性/微粒子/分解能/分子シミュレーション/量子ビーム/一分子計測/相関解析/ポリエーテル/結晶性/生体組織/空間分解能/computed tomography/評価法/臨床検査/統計的手法/MRI/アミロイド/がん細胞/ケトン/構造変化/分子集合/エラストグラフィ/認知症
他の関係分野：情報学数物系科学化学工学総合生物農学
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発表日：2025年11月18日
15
匂いを嗅いで0.3秒後の脳活動が、匂いを嗅ぎ分ける能力に寄与
――匂い分子の特徴を捉える早期脳活動の役割を特定――
匂いは化学分子であり、脳内情報処理の初期段階ではその化学構造が神経活動として符号化されると考えられています。しかし、この初期符号化が嗅覚能力にどう関与するかは不明でした。 東京大学大学院農学生命科学研究科の岡本雅子准教授らは、高密度脳波(EEG)を用いて、ヒトが9種類の匂いを嗅いだときの脳活動を解析しました。その結果、匂い提示後約80〜640ミリ秒に現れるシータ波(約4Hz)が匂い分子の物理化学的特徴を符号化し、その精度が高い人ほど匂い識別能力が優れていることが分かりました。また、正答した試行でシータ波のデコーディング精度が高く、行動レベルの識別にも関与していることが示されました...
キーワード：類似度/インテリジェンス/機械学習/符号化/デルタ/脳活動/物理化学/周波数解析/周波数/情報統合/神経活動/嗅覚障害/デコーディング/EEG/トレーニング/日常生活/認知神経科学/神経科学/脳波
他の関係分野：情報学複合領域化学工学総合生物
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発表日：2025年11月11日
16
AIの力で複雑なスペクトルの自動解析が可能に！
～X線データから材料の構造・欠陥・電子状態を高精度で判別～
東京理科大学大学院 先進工学研究科 マテリアル創成工学専攻 修士2年の長谷川 礼佳氏、同Varadwaj Arpitaポスドク研究員、山崎 貴大助教、小嗣 真人教授、東京大学 物性研究所の新部 正人特任研究員、堀尾 眞史助教、松田 巌教授、東京科学大学 総合研究院の安藤 康伸准教授、筑波大学 数理物質系の近藤 剛弘教授、の共同研究グループは、教師なし機械学習（＊1）の一つであるUMAP（＊2）を用いた解析モデルを開発し、複雑な...
キーワード：高次元データ/データ駆動/類似度/アルゴリズム/クラスタリング/スーパーコンピュータ/機械学習/主成分分析/人工知能（AI）/多様体/X線吸収分光/トポロジー/光電子分光/低次元/非線形/物性理論/ノイズ/軟X線/分光学/スペクトル/吸収スペクトル/有機分子/結合状態/電子物性/電子分光/分子吸着/h-BN/状態密度/半導体デバイス/分光測定/ナノシート/局所構造/材料設計/電子構造/電子状態/電池/燃料電池/シミュレーション/センサー/解析モデル/自動化/第一原理/第一原理計算/電荷移動/導電性/半導体/微細構造/密度汎関数理論/量子力学/ホウ素/結晶構造/SPECT/スマートフォン
他の関係分野：情報学数物系科学化学総合理工工学農学
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発表日：2025年10月21日
17
AI(AlphaFold3)を用いた光誘導ゲノム合成ツールの最適化
東京大学大学院総合文化研究科の太田邦史教授らの研究グループは、AlphaFold3という人工知能（AI）を用いて、光で制御するトップダウン型ゲノム合成技術に用いる構造未知のDNA結合タンパク質を効率的に最適化することに成功しました。 近年、環境や医療などの分野でゲノムDNAを改変・合成する新しい技術の開発が世界中で意欲的に進められています。この技術のうち、既に存在する生物のゲノムDNAを再編成して新しい生物機能を獲得する方式を「トップダウン型ゲノム合成」と呼びます。 本研究では、東京大学で既に確立した技術である光誘導型トップダウンゲノム合成技術M...
キーワード：AI/機械学習/最適化/人工知能（AI）/DNA結合/突然変異/普遍性/バクテリア/ポリペプチド/二量体/ゲノムDNA/タンパク質構造/人工DNA/DNA結合タンパク質/X線結晶構造解析/塩基配列/結晶構造解析/光受容/光受容体/青色光/光スイッチ/構造モデル/チタン/シミュレーション/マグネシウム/モデリング/電子顕微鏡/動力学/分子動力学/人工タンパク質/構造予測/X線結晶構造/好熱菌/結晶構造/微生物/クライオ電子顕微鏡/DNA修復/ゲノム編集/RNA/アミノ酸/グルタミン酸/ファージ/リガンド/受容体/創薬/低分子化合物/立体構造/ゲノム/感染症/分子生物学
他の関係分野：情報学複合領域環境学数物系科学化学生物学工学総合生物農学
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発表日：2025年10月18日
18
「集団の賢さ」を理論で解明
――多様な知能のあり方を捉える新理論――
東京大学 大学院情報理工学系研究科の加藤 雅己 大学院生と、同大学 生産技術研究所の小林 徹也 教授の研究グループは、集団による分散的な情報処理の効率や最適性を捉える新理論を構築しました。従来の知能研究は脳科学に代表されるように人間の知能の理解などに動機づけられており、「個」が行う複雑な判断や記憶、そして、その良さに着目しがちです。しかし、生体には、集団で外敵を認識し学習する免疫系や、群れで環境中の餌を探索する社会性昆虫など多様な知能が存在します。本研究は、最適性の観点で「集団の知能」を捉える理論を構築し、個々には単純な知能しか持たない「集団」が高度な知能をもつ「個」を超える知性を発揮しうるこ...
キーワード：分散コンピューティング/コンピューティング/学習理論/AI/エージェント/ゲーム/タスク/機械学習/強化学習/最適化/人工知能（AI）/学習システム/偶然性/動機づけ/化学物質/普遍性/フェロモン/社会性昆虫/生産技術/ロボット/ロボット工学/ロボット制御/動力学/免疫系/脳科学/白血球/神経科学/免疫細胞
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発表日：2025年10月18日
19
セラミックス粒界における高速原子拡散の直接観察に成功
―セラミックスの焼結メカニズムの解明と新たな粒界設計指針の構築―
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...
キーワード：アルゴリズム/スーパーコンピュータ/ニューラルネットワーク/機械学習/産学連携/結晶格子/拡散過程/時間分解/物質科学/多結晶/多結晶体/超原子/時間分解能/電子線/電子輸送/材料科学/原子分解能/原子分解能電子顕微鏡/走査透過型電子顕微鏡/構造モデル/材料特性/STEM/イオン伝導/活性化エネルギー/原子構造/原子配列/材料設計/粒界偏析/アルミニウム/シミュレーション/ニューラルネット/格子欠陥/結晶粒界/電子顕微鏡/電子顕微鏡法/透過電子顕微鏡/動力学/熱伝導/分解能/分子動力学/量子力学/空間分解能/分子動力学計算
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学化学総合理工工学
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発表日：2025年10月13日
20
1細胞RNAデータから細胞種とサブタイプを同定する階層的深層学習
ー新しいアーキテクチャscHDeepInsight法を開発ー
東京大学大学院新領域創成科学研究科のジア シャンルー大学院生、理化学研究所（理研）生命医科学研究センターのアロック シャルマ専任研究員、東京大学大学院理学系研究科のアルテム ルイセンコ准教授、角田達彦教授（兼 同大学大学院新領域創成科学研究科教授）らによる研...
キーワード：アーキテクチャ/画像データ/特徴抽出/類似度/AI/ディープラーニング/ニューラルネットワーク/機械学習/畳み込みニューラルネットワーク/深層学習/ゲノミクス/ニューラルネット/階層構造/分解能/一細胞/生体内/カルス/CD8/層構造/機能解析/高分解能/オミクス/マルチオミクス/階層性/次世代シークエンサー/予測モデル/不均一性/RNA/T細胞/間質細胞/上皮細胞/免疫学/免疫細胞/遺伝子/遺伝子発現/疫学/標準化/慢性疾患
他の関係分野：情報学生物学工学総合生物農学
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発表日：2025年10月7日
21
ナノポア × 機械学習：複雑なタンパク質混合物の識別を可能にする新手法
東京大学大学院理学系研究科の上村想太郎教授、角田達彦教授、Lysenko Artem准教授、...
キーワード：ランダムフォレスト/マルチモーダル/学習アルゴリズム/アルゴリズム/フレームワーク/プロファイル/機械学習/最適化/人工知能（AI）/並列化/分析技術/環境分析/揺らぎ/物理化学/トランスロコン/ELISA法/分子識別/結合状態/高電圧/サポートベクターマシン/ナノメートル/モデル化/リスク評価/高効率化/電解質/半導体/分解能/決定木/生体内/ELISA/プロファイリング/高分解能/糖鎖修飾/ベクター/血清/早期診断/薬剤スクリーニング/腫瘍マーカー/胎児/大腸/スクリーニング/マウス/ラット/血液/抗原/構造変化/生体分子/創薬/大腸がん/副作用/膵がん/バイオマーカー/抗体/神経疾患/唾液/乳がん
他の関係分野：情報学環境学数物系科学化学生物学総合理工工学総合生物
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発表日：2025年10月1日
22
不確実な生体集団を制御する新理論を開発
――制御と情報を融合した手法で多様な生物現象への応用に道――
東京大学 大学院情報理工学系研究科の堀口 修平 博士課程（研究当時）（現：金沢大学 ナノ生命科学研究所 特任研究員）と、同大学 生産技術研究所 兼 生物普遍性連携研究機構 小林 徹也 教授による研究グループは、不確実に変動する生体集団の振る舞いを最適に制御する理論的枠組みを構築しました。本研究では、制御コストとして情報理論に基づくfダイバージェンスやその特殊形のKullback-Leibler（KL）情報量を導入することで、複雑な制御方程式を容易に解くことに成功しました。そして、分子モーターの輸送、生物集団の多様性維持、感染症の流行制御といった異なる文脈の問題に共...
キーワード：ダイバージェンス/情報量/機械学習/最適化/情報理論/偶然性/確率制御/統計物理/統計物理学/非線形/普遍性/個体群/生産技術/シミュレーション/ダイナミクス/データ処理/モーター/ロボット/制御工学/制御理論/動力学/人工細胞/一細胞/生態系/生物多様性/分子モーター/がん免疫/がん免疫療法/ニッチ/パンデミック/ゆらぎ/腸内環境/免疫療法/がん細胞/合成生物学/感染症
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学生物学工学総合生物農学
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発表日：2025年9月25日
23
地下深部に眠る未利用地熱エネルギーの姿が明らかに
―革新的イメージング技術が可能とする超臨界地熱発電―
東京大学大学院工学系研究科の辻 健 教授らによるグループは、弾性波探査と地震観測データに対して新手法を適用し、深部超臨界流体の動態を世界で初めて三次元的に可視化しました。従来の探査手法では空間解像度が低く、貯留層の場所や性質を把握するのが困難でした。しかし本研究では、地震波を用いた手法を九州の九重地熱地域（図1）に適用し、深部地熱貯留層の三次元高解像度可視化に世界で初めて成功しました。具体的には、マグマ性流体、超臨界水の存在領域、シール層、亀裂帯を通じた上昇経路、そして相変化に伴う地震活動までの一連のプロセスを初めて観測することができました。さらに、限られた震源・受...
キーワード：機械学習/資源利用/再生可能エネルギー/磁気探査/地下構造/閉じ込め/MT法/マグマ/相転移/地球深部/地震活動/地震計/地震波/データ解析/カーボンニュートラル/カーボン/トラップ/モニタリング/新エネルギー/相変化/弾性波/地震観測/超臨界/超臨界水/超臨界流体/天然ガス/二酸化炭素/二酸化炭素/反射法地震探査/イミン
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発表日：2025年8月30日
24
【研究成果】界面水の不均一性を原子レベルの分解能で解明
──高い構造情報量をもつ多孔性結晶を構造解析技術に応用──
東京大学大学院総合文化研究科の堀内新之介講師、東京大学物性研究所の原田慈久教授、東京理科大学理学部第一部化学科の大坪主弥准教授、高輝度光科学研究センターの池本夕佳主席研究員、北里大学未来工学部の渡辺豪教授、広島大学放射光科学研究所の高橋修特任教授、長崎大学大学院総合生産科学研究科の林幹大准教授および馬越啓介教授らの研究グループは、新しいタイプの多孔性結晶を創出し、その結晶に含まれる界面水が温度や界面からの距離に依存した動的挙動を示すことを明らかにしました。 生体分子や高分子材料の表面に存在する水分子は界面水と呼ばれ、さまざまな場面で重要な役割を担っています。そのため、界面...
キーワード：情報量/AI/機械学習/情報理論/環境変化/分析技術/コヒーレント/幾何学/水素結合ネットワーク/水分子/複雑系/分子動力学シミュレーション/輸送現象/SPring-8/エントロピー/速度論/軟X線/分光学/放射光/スペクトル/赤外線/水クラスター/分子構造/構造形成/赤外分光/多孔性結晶/らせん構造/高分子/分子集合体/結晶構造解析/静電相互作用/多孔性配位高分子/配位結合/配位高分子/分子素子/有機分子/赤外分光法/材料科学/エキシトン/結合状態/金属有機構造体/固体表面/ファンデルワールス力/赤外光/発光分光/有機材料/社会貢献/塩化物イオン/細孔構造/情報エントロピー/動的挙動/アモルファス/単結晶/電子状態/シミュレーション/ナノメートル/ポリマー/拡散係数/機能性材料/極低温/金属イオン/結晶化/高分子材料/水素原子/単結晶X線構造解析/動力学/分解能/分子動力学/X線構造解析/機能材料/機能性/結晶構造/構造決定/結晶性/酵素活性
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発表日：2025年8月2日
25
非平衡熱力学の知見から拡散モデルの最適手法を提案
熱力学的散逸と生成誤差をつなぐ関係式を導出
東京大学工学部計数工学科の池田滉太郎学部4年生、東京大学理学部地球惑星物理学科の宇田智哉学部4年生、株式会社Preferred Networksの岡野原大輔代表取締役 CTO、東京大学大学院理学系研究科の伊藤創祐准教授は、非平衡熱力学 における熱力学的なトレードオフ関係のアナロジーによって、非平衡熱力学を用いて拡散モデル...
キーワード：アナロジー/コンピューティング/生成モデル/機械学習/情報理論/人工知能（AI）/拡散現象/微分幾何/微分幾何学/拡散過程/幾何学/金融市場/統計物理/統計物理学/非平衡/非平衡熱力学/不可逆性/普遍性/揺らぎ/エントロピー/ノイズ/データ解析/惑星/トレードオフ/熱力学/シミュレータ/ダイナミクス/エネルギー変換/ミクロデータ/パフォーマンス/ゆらぎ
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発表日：2025年7月20日
26
ディープラーニングに潜む普遍法則を発見
ディープニューラルネットワークを支配する「物理」
東京大学大学院理学系研究科の玉井敬一特任研究員、大久保毅特任准教授、藤堂眞治教授、および株式会社アイシンの張潘（チュオンファン）チュオンズイプロジェクトマネージャー、名取直毅チーフプロジェクトジェネラルマネージャー（当時）らによる研究グループ（以下「本グループ」）は、ディープラーニングに普遍的な法則が見られることを発見しました。本研究では、ディープニューラルネットワーク の信号伝搬過程と統計物理学における「吸収状態転移」（後述）の対応関係の確立に成功し、...
キーワード：量子アルゴリズム/AI/アルゴリズム/カーネル法/ディープラーニング/ニューラルネットワーク/機械学習/最適化/人工知能（AI）/統計物理/統計物理学/波動関数/トレードオフ/神経系/理論解析/HPC/シミュレーション/ニューラルネット/量子力学/森林火災/ニューロン/日常生活/神経科学/感染症/脳・神経
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発表日：2025年6月14日
27
AIが生産性に与える影響を、タクシー乗務員のミクロデータで実証
東京大学大学院公共政策学連携研究部の川口大司教授・渡辺安虎教授・重岡仁教授らは、AIが生産性に与える影響が、労働者のスキルによりどう異なるかを、タクシー乗務員の詳細な乗務データを用いて実証した。分析の結果、需要予測AIの活用により、高スキル乗務員の生産性向上には有意な影響が見られない一方で、低スキル乗務員の生産性を7％ほど改善し、結果として高スキル乗務員と低スキル乗務員の生産性の差を13.4%ほど縮めたことを発見した。ITやロボットといった従来の技術は高スキル労働者の生産性をより高め所得格差の拡大をもたらしていたが、AIという新技術は逆に格差を減少させる可能性があることをこ...
キーワード：タスク/機械学習/人工知能（AI）/匿名化/公共政策/需要予測/ロボット/生産性/ミクロデータ/賃金格差/労働市場/スキル
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発表日：2025年6月6日
28
固体表面上の氷の形成を操る“水”の構造の秘密を解明
――氷の形成は基板表面付近の水の秩序構造で決まる――
氷の形成（氷核形成）は、大気科学、生物物理学、材料科学において極めて重要な現象であり、例えば雲の生成、飛行機の着氷、凍結保存、さらにはタンパク質結晶化に至るまで広範な現象に関係しています。とりわけ、自然界の氷核形成の多くは、表面が存在する環境で生じる「不均一核形成（heterogeneous nucleation）」であり、その微視的なメカニズムの解明は、氷の生成制御にとって鍵を握っています。 従来の理論的枠組みである古典的核形成理論（以下、CNT：Classical Nucleation Theory）（注6）は、界面自由エネルギーや濡れ角（接触角）といったマクロな熱力学量を用い...
キーワード：機械学習/自由エネルギー/結晶格子/水分子/低次元/分子動力学シミュレーション/核形成/気候モデル/気候変動/相転移/数値シミュレーション/分子構造/ナノマテリアル/材料科学/生産技術/固体表面/前駆体/秩序構造/熱力学/核生成/コーティング/シナリオ/シミュレーション/シリカ/シリコン/ナノスケール/ナノ材料/ネットワーク構造/界面張力/結晶化/結晶成長/高効率化/接触角/動力学/分子シミュレーション/分子動力学/タンパク質結晶/親水性/生物物理学/結晶構造/層構造/生物物理/凍結保存
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発表日：2025年6月3日
29
機械学習が解き明かす新たな水素化反応メカニズム
―超高密度水素貯蔵材料開発への画期的突破口―
東京大学大学院工学系研究科の佐藤龍平助教と、東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）所長・折茂慎一教授（金属材料研究所 兼務）、李昊教授、ケンブリッジ大学クリス ピッカード教授らによる国際研究チームは、最先端の機械学習を駆使して「スーパーハイドライド」と呼ばれる超高密度水素化物の合成反応を再現することに成功しました。研究チームは、未知の反応経路にも対応可能な高度な機械学習ポテンシャルを第一原理計算に基づいて構築し、カルシウム水素化物（CaH₂）が高温・高圧環境下でカルシウムスーパーハイドライド（CaH₄）へと劇的に変化する過程を分子動力学シミュレーショ...
キーワード：スーパーコンピュータ/機械学習/分子動力学シミュレーション/超伝導/水素化反応/反応機構/物理化学/水素エネルギー/水素分子/材料科学/反応制御/融点/超伝導材料/カーボンニュートラル/ボトルネック/液状化/材料特性/水素化物/電気抵抗/電子状態/カーボン/シミュレーション/ピコ秒/金属材料/水素化/第一原理/第一原理計算/動力学/分子動力学/量子力学/構造予測/カルシウム
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発表日：2025年5月22日
30
空の安全を守りながら、CO2排出低減を実現する
―航空機の既存装備を活用し、燃料消費量と管制負荷の削減を両立―
東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻の岩田大輝大学院生(研究当時)、野中裕樹大学院生(研究当時)、東京大学先端科学技術研究センター航空宇宙モビリティ分野の伊藤恵理教授らによる研究グループは、航空交通が混雑する空港周辺の空域で、安全な航空機運航と環境負荷低減の両立を実現する新しい降下方式を提案し、関西国際空港への到着機を対象にしたフライトシミュレータ実験により、その有効性と運用実現性を明らかにしました（図1）。 提案手法は、固定飛行経路角（以下、FPA: Fixed-Flight Path Angl...
キーワード：データ駆動/機械学習/産学連携/複雑性/CO2排出量/環境負荷低減/エンジン/シナリオ/シミュレーション/シミュレータ/モビリティ/宇宙工学/環境負荷/航空宇宙工学/航空機/実証実験/二酸化炭素/イミン
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発表日：2025年5月16日
31
酸素原子のわずかな「ズレ」で磁石を反転
―強磁性ワイル酸化物「単層」における高効率磁化反転で低消費電力磁気メモリへ道を拓く―
東京大学大学院工学系研究科の堀内皓斗大学院生（博士課程2年）、金田（髙田）真悟大学院生（博士課程3年：研究当時）、田中雅明教授、大矢忍教授らのグループと、日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田明、以下、NTT）は、国立研究開発法人日本原子力研究開発機構の荒木康史研究副主幹、家田淳一グループリーダー、北海道大学大学院情報科学研究院の山ノ内路彦准教授、熊本大学半導体・デジタル研究教育機構の佐藤幸生教授らと共同で、SrRuO3（以下、SRO）というワイル半金属と呼ばれる特殊な磁石の薄膜に電流を流すだけで、その磁化（N極とS極）の向きを反転させる...
キーワード：低消費電力化/コンピューティング/自動運転/機械学習/最適化/人工知能（AI）/重金属/スピンホール効果/スピン軌道相互作用/ワイル半金属/磁気抵抗/準粒子/ホール効果/軽元素/検出器/磁場/磁気モーメント/磁性体/貴金属/MRAM/スピン軌道トルク/スピン流/ニューロモルフィック/ペロブスカイト/メモリ/可視光/強磁性/高電圧/磁化反転/絶縁体/半金属/省エネ/強磁性体/材料設計/単結晶/電気伝導/スピン/スピントロニクス/トルク/トンネル/金属材料/原子力/酸化物/省エネルギー/低消費電力/電子ビーム/電子顕微鏡/透過電子顕微鏡/半導体/分解能/膜構造/論理回路/光学顕微鏡/機能性/層構造/ニューロン/神経細胞
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発表日：2025年5月15日
32
欲しい物質を自動的・自律的に合成する
デジタル技術と自動化・自律化で切り拓く化学・材料研究の新時代
東京大学大学院理学系研究科 化学専攻の一杉太郎教授（東京科学大学 特任教授兼任）、小林成助教、清水亮太准教授（研究当時 現：分子科学研究所 教授）らは、東京科学大学物質理工学院 応用化学系の西尾和記特任准教授、相場諒特任助教（現（株）リガク所属）、日本電子（株）、（株）堀場製作所、（株）リガク、（株）島津製作所、（株）デンソーウェーブ、（株）パスカル、（株）テクトスとともに、機械学習機械学習とロボット技術を活用した自動・自律実験システム（デジタルラボラト...
キーワード：アーキテクチャ/スケーラビリティ/ハードウェア/最適化アルゴリズム/通信プロトコル/ガウス過程/コンピューティング/データ駆動/データ駆動科学/学習アルゴリズム/教師なし学習/アルゴリズム/クラウド/クラウドコンピューティング/ソフトウェアアーキテクチャ/タスク/プログラミング/プログラミング言語/プロトコル/モジュール化/モノのインターネット（IoT）/ワークフロー/音声認識/画像認識/機械学習/強化学習/最適化/人工知能（AI）/先端技術/システム開発/創造性/パートナーシップ/産学連携/化学物質/結晶格子/情報発信/データ収集/高エネルギー/物性物理/X線回折/ノイズ/元素分析/最適化問題/多結晶/多結晶体/X線分光/データ解析/化学組成/分子構造/ケイ素/ディスプレイ/耐熱性/ラマン/材料科学/走査型電子顕微鏡/元素戦略/新物質/可視光/電子デバイス/半導体デバイス/半導体材料/有機材料/デジタル化/最適化手法/省エネ/人口減少/無機材料/材料特性/紫外線/情報交換/アルミナ/エピタキシャル/エピタキシャル薄膜/固体化学/材料設計
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発表日：2025年4月28日
33
量子多体系の情報処理性能を通じて相転移現象を解明
―物性物理と情報科学との架け橋となる量子リザバープロービング―
東京大学大学院工学系研究科の小林海翔大学院生と求幸年教授は、量子多体系における情報伝搬ダイナミクスを通じて、量子相転移およびトポロジカル量子相転移を同一の手法で検出することに成功しました。鍵となる情報伝搬の追跡には、「量子リザバープロービング」という新たに開発した手法を用いました。この手法は、情報伝搬を「情報の推定」という一種の機械学習タスクに落とし込み、その性能を指標として利用するものであり、量子多体系を情報処理に利用する量子リザバーコンピューティング（注4）の逆拡張に相当します。特に量子臨界点付近では、最大限発達した量子揺らぎにより情報伝搬が強く抑制され、推定性能が...
キーワード：コンピューティング/スーパーコンピュータ/タスク/フレームワーク/機械学習/イジング模型/トポロジー/トポロジカル相/トポロジカル相転移/相転移現象/対称性/非線形/非平衡/非平衡ダイナミクス/非平衡状態/物性物理/揺らぎ/量子ダイナミクス/量子相転移/量子多体系/量子臨界点/臨界現象/臨界点/相転移/磁場/超伝導/液晶/トポロジカル/量子液晶/対称性の破れ/スピン/ダイナミクス/非線形性/不確定性/量子効果/量子力学/リザバーコンピューティング/力学的性質
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発表日：2025年3月28日
34
大規模言語モデルを用いた有機分子設計手法の開発
―AIと対話して分子を設計―
東京大学大学院工学系研究科の伊東 周昌大学院生、村岡 恒輝助教、中山 哲教授は、大規模言語モデル（LLM）による有機分子設計手法を開発しました。蓄積された科学的な知識とシミュレーション結果を自然言語を介して活用することで、LLMを有機分子設計に活用できることを示しました。有機分子を目的の応用に適した形に設計することは複雑なタスクであり、経験を積んだ実験化学者による試行錯誤が必要です。そのため、コンピュータを用いた大量の情報処理が可能になった現代でも、新しい有機分子の開発は実験化学が先導しています。そこで、実験化学の経験知と、コンピュータの情報処理能力を組み合わせた共創的な有機分...
キーワード：データ駆動/アルゴリズム/インターネット/コンテンツ/タスク/機械学習/言語モデル/自然言語/人工知能（AI）/準安定/有機分子/テキストデータ/地球環境/システム工学/シミュレーション/フィードバック/環境問題/結晶化/多孔質/多孔質材料/分子シミュレーション/有機物/結晶構造/結晶性/予測モデル/カチオン/ラット/医薬品開発/創薬/分子設計
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発表日：2025年1月7日
35
光量子計算プラットフォームに世界で初めて量子性の強い光パルスを導入
―スパコンを超える光量子コンピュータへ突破口―
国立大学法人東京大学大学院工学系研究科の武田俊太郎准教授および吉田昂永大学院生（当時）らの研究チーム、日本電信電話株式会社（以下、NTT）、国立研究開発法人情報通信研究機構（以下、NICT(エヌアイシーティー)）は、量子性の強い光パルスで計算できる世界初の汎用型光量子計算プラットフォームを実現しました。近年、光の連続量方式での汎用的な計算を目指した光量子計算プラットフォームが目覚ましく進展し、量子コンピュータの有望な方式として期待されています。しかし、これまで実現されたプラットフォームは全て、行える演算の種類が「線形演算」のみに限定された不完全なものであり、...
キーワード：ハードウェア/プロセッサ/誤り訂正/不完全性/機械学習/最適化/情報学/人工知能（AI）/量子計算/情報通信/産学連携/パルス/非線形/揺らぎ/量子コンピュータ/量子テレポーテーション/量子もつれ/検出器/超伝導/量子ビット/スクイーズド光/メモリ/光回路/光通信/導波路/非線形光学/非線形光学効果/HPC/シミュレーション/シリコン/プロトタイプ/実証実験/周波数/量子アニーリング/量子力学/ウシ/心臓/力学的性質/イミン/ラット/ICT
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