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「解析モデル」 に関係する研究一覧：5件
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発表日：2026年7月8日
1
ナノ粒子の形状を“動きと光”からAIが判別
―ブラウン運動軌跡と散乱光ゆらぎの統合解析で非球形ナノ粒子を高精度識別―
東京大学大学院工学系研究科の一木隆範教授らの研究グループは、ナノ粒子トラッキング法（NTA、注1）で取得されるデータをAI（深層学習）で解析することで、液中の非球形ナノ粒子の形状を80％以上の精度で識別できることを実証しました。今回、粒子のブラウン運動の軌跡に加えて散乱光のゆらぎを統合した情報を、1次元CNNと双方向LSTMを組み合わせた深層学習モデルで解析しました。球形・棒状・板状の金ナノ粒子を対象にした評価では、従来の解析法では捉えきれなかった光学的・動的情報を引き出し、形状識別性能を向上できることを示しました。さらに、本手法は計測データ中に潜在していた光学的情報を抽出で...
キーワード：トラッキング/タスク/ニューラルネットワーク/フレームワーク/時系列データ/畳み込みニューラルネットワーク/深層学習/人工知能（AI）/品質管理/揺らぎ/ブラウン運動/周期性/データ解析/金ナノ粒子/形態学/局所構造/コロイド/ナノ粒子/ニューラルネット/モニタリング/レーザー/解析モデル/動特性/微粒子/機能解析/細胞外小胞/ゆらぎ/短期記憶/プローブ
他の関係分野：情報学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6月30日
この記事は2026年7月14日号以降に掲載されます。
2
ミニ心臓の鼓動を「聴く」新センサー
―触れずに測るウェルプレートで創薬研究を加速―
この記事は2026年7月14日号以降に掲載されます。
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発表日：2026年6月19日
3
人工細胞の"硬さ"を自在に設計
──脂質が伸びにくさを、DNAナノ構造が曲がりにくさを制御──
東京大学大学院総合文化研究科の増田和俊大学院生と柳澤実穂准教授は、脂質膜とDNAナノ構造を利用して、人工細胞の「伸びにくさ」と「曲がりにくさ」をそれぞれ独立に制御できることを発見しました。脂質膜で覆われた微小液滴を人工細胞のモデルとして作製し、マイクロピペット吸引法（注4）によって変形させた際の圧力と変形量の関係を詳細に測定しました。さらに、膜の「伸び」と「曲げ」の両方を考慮した新たな解析モデルを構築することで、従来は説明が難しかった非線形な変形応答を定量的に解析できるようにしました。この解析により、脂質分子の形状が主に膜の「伸びにくさ」を決定する一方で、膜表面に集積し...
キーワード：最適化/スケーリング則/非線形/普遍性/スケーリング/相転移/分子構造/弾性率/高分子/生細胞/塩基配列/静電相互作用/微小液滴/ソフトマテリアル/材料科学/ネットワーク化/計測技術/3次元構造/ダイナミクス/ナノメートル/ナノ構造/マイクロ/解析モデル/機能性材料/人工細胞/機能性/脂質膜/細胞膜/力学的性質/分子設計/脂質
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総合生物農学
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発表日：2025年12月17日
4
電池材料の「協奏的なイオン輸送」を可視化する新理論を開発
―渋滞学がイオンの集団運動を読み解き、高速イオン伝導の物理を解明―
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...
キーワード：スーパーコンピュータ/再生可能エネルギー/多面体/集団運動/相関関数/統計力学/非平衡/分子動力学シミュレーション/因果関係/電気伝導度/輸送特性/物理化学/材料科学/イオン伝導体/リチウムイオン電池/イオン伝導/イオン輸送/固体電解質/電気伝導/電池/シミュレーション/ネットワーク構造/モデル化/リチウム/解析モデル/拡散係数/酸化物/自動車/電解質/電気化学/動力学/熱伝導/熱伝導率/分子動力学/流体工学/流体力/流体力学/結晶構造/スマートフォン
他の関係分野：情報学環境学数物系科学化学工学農学
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発表日：2025年11月11日
5
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