東京大学 研究シーズ|
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研究キーワード：東京大学における「自動化」 に関係する研究一覧：9件
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発表日：2026年5月8日
1
原始生命を模した分子進化実験で絶滅に向かう進化を観察
──絶滅から知る生命の起源の条件──
東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻の湯川香東大学院生（博士課程）、市橋伯一教授（兼：同研究科附属先進科学研究機構／同大学生物普遍性連携研究機構）、早稲田大学理工学術院先進理工学部の水内良准教授らは、人工的に構築したRNA分子の自己複製システムが実験条件によっては絶滅しやすくなる方向へと進化することを明らかにしました。 生命がどうやって原始の自己複製分子から進化したのかを理解するには、実験室で分子を進化させてみる進化実験が効果的な手法となります。発表者らはこれまでに、自己複製するRNAを実験室で進化させると、寄生型RNAとの共進化（注4）を通して自発的に多...
キーワード：普遍性/生命の起源/タンパク質合成/塩基配列/共進化/系統樹/自然選択/適応進化/分子系統/分子進化/シナリオ/自動化/進化実験/RNA複製/花粉/寄生虫/アミノ酸配列/ゲノム情報/自己複製/実験モデル/大腸/反応時間/RNA/アミノ酸/ファージ/大腸菌/ウイルス/ゲノム
他の関係分野：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14日
2
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
他の関係分野：情報学数物系科学工学総合生物農学
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発表日：2026年2月14日
3
東京大学とちとせ研究所、抗体医薬品製造プロセスのデジタル設計に新展開
―自動化実験データをフル活用した培養工程の数理モデル構築―
東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻の根本 耕輔 大学院生、吉山 有希 大学院生、林 勇佑 助教、バドラ サラ 准教授、杉山 弘和 教授、ちとせグループの中核法人である株式会社ちとせ研究所の森笹 瑞季 研究員、岩渕 順真 研究員らの研究グループは、モノクローナル抗体（Monoclonal antibody：mAb）製造の培養工程について、目的生成物の抗体や複数の不純物の濃度を、広範な培養条件で精度良く予測できる新規数理モデルを構築しました。本モデルにより、好適な培養条件をシミュレーションで特定できることを示しました。がんやアルツハイマー病などの重病治療において重要な役...
キーワード：統計モデル/データ駆動/オープンアクセス/最適化/並列化/酸素濃度/溶存酸素/数理モデリング/生細胞/グルコース/メンタルモデル/プロセス設計/マネジメント/リスクマネジメント/反応速度/システム工学/シミュレーション/モデリング/モデル化/自動化/物理モデル/変異体/ステークホルダー/モノクローナル抗体/アルツハイマー病/バイオ医薬品/ラット/抗原/抗体医薬/創薬/抗体/細菌
他の関係分野：情報学環境学数物系科学化学生物学工学農学
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発表日：2025年11月11日
4
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28日
5
ジャガイモ収穫現場のRGB-Dカメラ映像から“完全な三次元”を再構成:「3DPotatoTwin」データを公開
――収穫機の不完全3Dを補うAI基盤で、収量評価とスマート農業に貢献――
東京大学大学院農学生命科学研究科の王浩舟特任研究員と郭威准教授らと、株式会社クボタの研究グループは、農業ロボットや自動収穫機に搭載するカメラが捉える「部分的な3Dデータ」から、完全な3D形状を再現できるAIの学習を可能にするジャガイモ3Dペアデータセット「3DPotatoTwin」を開発しました。本データセットは、北海道十勝地方・更別村の圃場で収穫したジャガイモ339個体を対象に、収穫コンベア上でRGB-Dカメラ(Intel RealSense)による低解像度3Dスキャンと、写真測量法(Structure-from-Motion)による高精度3Dモデルをペア化したものです。この研究は、Pl...
キーワード：3Dモデル/3Dデータ/アルゴリズム/人工知能（AI）/SfM/アライメント/写真測量/ロボット/自動化
他の関係分野：情報学総合理工工学
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発表日：2025年9月14日
6
AIが古着一着ごとの環境負荷を「見える化」
―フリマアプリの商品情報から、環境負荷の算出根拠となる「製品固有データ」を自動抽出―
東京大学大学院工学系研究科の川原 圭博 教授、草将 澄秋 大学院生と株式会社メルカリの研究グループは、AIを用いて製品固有データを自動抽出し、フリマアプリに出品された衣料品の環境負荷（温室効果ガス、Greenhouse Gas：GHG）を推計する算出フレームワークを構築しました。製品のGHGを評価するライフサイクルアセスメント（LCA）は重要ですがデータ収集の手間が大きく、特に一点ものである中古品の評価は困難でした。本研究では、AI（ビジョン言語モデル、VLM）を活用しました。出品者が投稿した商品画像（タグなど）や説明文からLCAに大きな影響を与える4つのパラ...
キーワード：画像情報/消費行動/フレームワーク/言語モデル/人工知能（AI）/サプライチェーン/自動評価/アセスメント/一酸化二窒素/温室効果ガス/ライフサイクルアセスメント/リユース/影響評価/環境影響/環境影響評価/データ収集/温室効果/気候変動/マネジメント/環境評価/評価手法/カーボン/メタン/ライフサイクル/ライフサイクルマネジメント/環境情報/環境負荷/自動化/二酸化炭素/行動変容/標準化
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：2025年7月7日
7
微生物-代謝物関連性発見のための深層ベイズ統合解析法VBayesMMを開発
東京大学大学院理学系研究科のトウンダン特任研究員、アルテムルイセンコ准教授、角田達彦教授（兼 同大学新領域創成科学研究科教授）らは、変分ベイズマイクロバイオーム ・マルチオミクス （VBayesMM）という新しい手法を開発しました。本手法により、ヒトの体内や体表のマイクロバイオームのデータから、その箇所でのヒトの代謝物量を高精度に予測し...
キーワード：AI/ニューラルネットワーク/プロファイル/深層学習/人工知能（AI）/不確実性/空間解析/免疫機能/計算量/因果関係/系統樹/ニューラルネット/マイクロ/自動化/大規模解析/生体内/プロバイオティクス/土壌/微生物生態/生態学/微生物/メタゲノム解析/オミクス/オミクス解析/がん免疫/マルチオミクス/マルチオミクス解析/治療標的/ゲノム解析/メタゲノム/高脂肪食/大腸/分子機構/予測モデル/統計的手法/創薬/代謝物/大腸がん/低酸素/ゲノム/マイクロバイオーム/胃がん/遺伝子/個別化医療/細菌/細菌叢/神経疾患/睡眠/腸内細菌/腸内細菌叢/糖尿病
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6月26日
8
オメガ3脂肪酸などの迅速精密合成法の開発と新しい抗炎症性脂肪酸の発見
―ペプチドのように効率的・精密に多価不飽和脂肪酸を合成し、機能性脂肪酸を発見―
東京大学大学院工学系研究科の齋藤雄太朗助教、秋田真悠子大学院生（研究当時）、山東信介教授らの研究グループは、同大学大学院薬学系研究科の青木淳賢教授ら、医薬基盤・健康・栄養研究所ヘルス・メディカル微生物研究センターの國澤純センター長らとの共同研究によって、多価不飽和脂肪酸の完全固相合成法を開発し、開発した技術を用いて新しい抗炎症性脂肪酸を発見しました（図1）。ドコサヘキサエン酸（DHA）などのオメガ3脂肪酸に代表される多価不飽和脂肪酸は、さまざまな生命機能や疾患抑制効果をもち、注目されている生体分子群です。しかし、これまで多価不飽和脂肪酸を化学合成するには、高度な合成...
キーワード：データ駆動/自動合成/分析技術/分子構造/スチレン/ポリスチレン/固相合成/固相合成法/高分子/有機合成化学/ボトルネック/ポリマー/自動化/生体内/機能性/微生物/ドコサヘキサエン酸/ペプチド創薬/モデルマウス/アラキドン酸/オリゴマー/オレフィン/マウス/抗炎症/合成化学/脂肪酸/生体分子/創薬/代謝物/不飽和脂肪酸/有機合成/アレルギー/ワクチン/脂質/動物実験
他の関係分野：情報学環境学化学工学総合生物農学
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発表日：2025年2月15日
9
開発コストを1/40に削減するAIプロセッサの新方式を開発
―新規に必要なフォトマスクは1枚のみ、低コストと低電力動作を両立―
〈研究の背景〉AI技術は多くの産業に技術革新をもたらし、日常生活を変革すると期待されています。膨大な数のニューロンとシナプスを持つ深層ニューラルネットワークが技術の中核であり、シナプス接続を学習により最適化することでさまざまな能力を獲得しています。IoT用途においてもAIを活用した新たなアプリケーションが日々研究されています。代表例がウェアラブルIoTで、常時バイタルサインをAIで解析しモニタリングすることで病気の早期発見につながることが研究で明らかにされています。AR/VR機器ではAI機能を搭載し高機能なマシンインターフェースをユーザーに提供することで、より良いユーザー...
キーワード：システムオンチップ （SoC）/プロセッサ/インターフェース/ウェアラブル/FPGA/アルゴリズム/コンパイラ/タスク/ニューラルネットワーク/プログラミング/プログラミング言語/モノのインターネット（IoT）/音声認識/最適化/情報学/深層ニューラルネットワーク/人工知能（AI）/システムデザイン/産学連携/ASIC/非線形/CMOS/メモリ/電池/ナノメートル/ニューラルネット/ネットワーク構造/マイクロ/モニタリング/ロボット/自動化/自動車/集積回路/性能評価/低消費電力/半導体/シナプス/大脳/技術革新/ドローン/ニューロン/日常生活/心電図/早期発見/認知機能/脳波
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学総合生物農学