千葉大学大学院融合理工学府博士前期課程 仁木陸翔氏 (研究当時)、同大大学院工学研究院 青木大輔准教授(同大園芸学研究院附属宇宙園芸研究センター兼任)、谷口竜王教授らの研究グループは、東京大学 神谷岳洋准教授、京都大学 喜多祐介特定准教授、田村正純教授らと共同で、二酸化炭素(CO₂)を原料としてモノマー注1)および架橋剤注2)を直接合成し、架橋型脂肪族ポリカーボネート材料注3)を創製しました。本材料はソフトマテリアルとして利用可能であるだけでなく、使用後にアンモニア水で処理することで、植物肥料である尿素とモノマーと架橋剤の前駆体へ分解できます。さらに、得られた分解生成物から再びCO₂を用いて元...

　東京大学先端科学技術研究センターの田中 肇 特任研究員/東京大学名誉教授、シー　チン特任研究員、ワン　インチャオ特任研究員らの研究グループは、ガラスや高分子、金属ガラスなどの非晶質材料に共通して現れる振動異常「ボゾンピーク」の起源を、分子・粒子レベルで解明しました。　ボゾンピークとは、ガラスの振動状態密度が、理想的な結晶に対して期待されるデバイ則から大きく逸脱して過剰に増大する現象であり（図1参照）...

東京大学大学院総合文化研究科の水野英如助教、筑波大学数理物質系物質工学域の森龍也助教、大阪大学産業科学研究所の南谷英美教授、イタリア・トレント大学のGiacomo Baldi准教授らによる国際共同研究チームは、窓ガラスの硬さと脆さの起源が「砂の詰まり（ジャミング転移）」の物理によって説明できることを示しました。これにより、窓ガラスと砂団子が剛性を獲得する仕組みが、共通の物理機構に基づくことが明らかになりました。　砂場の砂を手でぎゅっと握ると砂団子ができる現象は、多くの人にとって身近なものでしょう。この現象は、物質が「硬さ（剛性）」を獲得する仕組みを理解するうえで、基本的な物理現象です...

東京大学大学院新領域創成科学研究科の鬼頭俊介助教、西田祥太大学院生（研究当時）、徳永祐介准教授、有馬孝尚教授（兼：理化学研究所創発物性科学研究センター センター長）、理化学研究所創発物性科学研究センターの豊田新悟研究員、高輝度光科学研究センターの中村唯我研究員の研究グループは、ニオブ酸化物結晶の中に潜む「隠れた分子」を発見しました。本研究対象のニオブ酸化物は磁性を持たない絶縁体ですが、その物性の起源は長年の謎でした。本研究グループは、大型放射光施設SPring-8におけるX線回折実験と、逆モンテカルロシミュレーションというデータ解析手法を組み合わせることで、典...

英国ウォーリック大学　Matthew Turner教授、東京大学 生産技術研究所 Simon Schnyder 特任助教、京都大学大学院 工学研究科 山本 量一 教授、John Molina同助教らの研究グループは、感染症流行時に人々がどのような行動を選ぶかを数理モデルとゲーム理論を用いて予測することに成功しました。感染者は自ら隔離しても直接の利益を得にくいため、これまで自己隔離には他者への配慮が必要だと考えられてきました。本研究では、感染状況や流行規模、ワクチン接種までの時間などを考慮したモデルを構築し、人々の行動がどのような集団結果を生むかを調べました。その結果、ごく弱い利他性しか持たない...

　理化学研究所（理研）脳神経科学研究センター触知覚生理学研究チームの村山正宜チームディレクター、大本育実基礎科学特別研究員、東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻の大泉匡史准教授、清岡大毅大学院生（博士課程）、横浜市立大学大学院データサイエンス研究科データサイエンス専攻の北園淳准教授、生理学研究所行動・代謝分子解析センターウィルスベクター開発室の小林憲太准教授らの共同研究グループは、無意識状態では、意識状態時と異なり脳の大脳皮質の機能的ネットワーク[1]が複数のサブネットワークに分離していること、サブネットワークを構成する神経細胞は脳の複数の領域に混在し、領域を越えた...

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...

東京大学大学院工学系研究科の佐藤 龍平 助教、澁田 靖 教授、東京科学大学総合研究院化学生命科学研究所の安藤 康伸 准教授、東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）のサウ カーティック 特任講師らの研究グループは、流体力学の流れ場の考え方を応用し、電池材料におけるイオンの集団輸送を可視化する新しい解析手法を開発しました。研究グループは固体電解質の分子動力学シミュレーションを実施し、シミュレーション中で実際に起こるイオンの協奏的な輸送を、イオンの変位ベクトル同士をつないで構築する「有向グラフ解析（注4）」により可視化することに成功しました。さらに、このグ...

　東京大学大学院総合文化研究科の持田偉行フィッチ大学院生、羽馬哲也准教授、埼玉大学大学院理工学研究科応用化学プログラムの高山哲侑大学院生、山口祥一教授らの研究グループは、量子古典混合法と呼ばれる理論計算手法を用いて、水の赤外光物性［赤外光を照射した際に見られる特徴的な性質、ここでは特に複素屈折率や吸収断面積など］を定量的に計算する方法を新たに開発しました。本計算手法を用いることで、界面の影響を考慮する難しさからこれまで困難であった水の微粒子や薄膜の赤外スペクトルを理論的に予測することが可能になり、その構造について分子レベルで明らかにすることができます。水や氷の微粒子は...

　大阪大学産業科学研究所の南谷英美教授、産業技術総合研究所マテリアルDX研究センターの中村壮伸主任研究員、岡山大学学術研究院異分野融合教育研究領域（AI・数理）の大林一平教授、東京大学大学院総合文化研究科の水野英如助教からなる研究グループは、アモルファスにおける力学応答の構造的要因を、数学のトポロジーを応用した手法によって明らかにしました。　アモルファス構造を持つ材料は、結晶とは異なる電気伝導特性や機械特性を持っており、太陽電池やコーティング材料など幅広く応用されています。アモルファスにひずみを加えると、ひずみに沿った変位以外に、不均一な原子の変位が生じます。これは非アフィン変形...

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...

　東京大学先端科学技術研究センター高機能材料分野（研究当時、現：同センター極小デバイス理工学分野）の田中肇シニアプログラムアドバイザー（特任研究員／東京大学名誉教授）、オプダムユーリ特任助教（研究当時）、舘野道雄特任助教（研究当時、現：カリフォルニア大学研究員)の研究グループは、荷電コロイド分散系における競合する相互作用がクラスターの階層的な秩序形成をどのように制御するかを数値的に解析しました。電荷のないコロイド系と荷電コロイド系で構造形成に顕著な違いがあることが明らかになりました（図1）。特に、短距離...

今回、東京大学大学院理学系研究科の姫岡優介助教と古澤力教授は、大腸菌代謝の微分方程式モデルを用いて、代謝状態が外乱などを受けた場合の「応答の強さ」を決める因子の研究を行なった。その結果、代謝状態が外乱に対して強い応答を示すには①ATP...

東京大学大学院新領域創成科学研究科の三井 譲大学院生（研究当時、現：九州大学助教）と郡宏教授らによる研究グループは、Taylor's law（以下TLと略記）と呼ばれる平均と分散の間に成立するべき乗則が、同期現象によって誘発される可能性があることを数理モデルによって示しました。TLは、さまざまな分野でその成立が観測されている普遍的な法則であり、特に生態系における生物の個体数変動データにおいて幅広く観測されてきました。また、TLの指数は生物分布の推定に用いられることがあり、生態系において観測されるTLの指数に2が多いことが分かっています。しかしながら、どのよ...

東京大学大学院新領域創成科学研究科の鬼頭俊介助教、徳永祐介准教授、有馬孝尚教授、同大学物性研究所の石川孟助教らの研究グループは、名古屋大学、高輝度光科学研究センター、名古屋工業大学、理化学研究所と共同で、ジャイロイド構造を持つ金属有機構造体（MOF、注2）において、新しいタイプの圧電転移を発見しました。応力を加えると電気分極（注4）を示す圧電体は、私たちの日常生活において欠かせない電子材料の一つとして広く利用されています。しかし、従来の圧電材料は応力によらず強い外部電場によって電気分極が変化してしまうことがあります。本研究では、ジャイロイドと呼ばれる三次元的なネット...

〈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...

東京大学先端科学技術研究センター高機能材料分野の田中肇シニアプログラムアドバイザー（特任研究員／東京大学名誉教授）、ユアン ジャアシン特任研究員(研究当時、現：香港科学技術大学助教)の研究グループは、数値シミュレーションを用いて、溶液中の異符号の電解質高分子の相分離によって形成されるコアセルベートの形成機構について研究を行いました。コアセルベート（coacervate）とは、異なる成分が水溶液中で相分離し、液滴状ま...

東京大学先端科学技術研究センター高機能材料分野の田中肇シニアプログラムアドバイザー（特任研究員／東京大学名誉教授）、舘野道雄特任助教(研究当時、現カリフォルニア大学研究員)、ユアン ジャアシン特任研究員(研究当時、現香港科学技術大学助教)の研究グループは、数値シミュレーションにより、コロイド分散系の粘弾性相分離を研究し、相分離構造の成長速度を特徴づける成長指数νが、溶媒の流れの影響によりどのように決定されるか...