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「動特性」 に関係する研究一覧：4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17日
2
ガラスの「ボゾンピーク」の正体を解明
―音波と“ひも状振動欠陥”の共鳴が生む普遍的振動異常―
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）...
キーワード：空間分布/対称性/低温物性/特異点/非線形/非線形応答/分子動力学シミュレーション/揺らぎ/応力場/高周波/周期性/内部構造/スペクトル/振動スペクトル/自己組織/高分子/防振/フォノン/状態密度/双極子/非晶質/メタマテリアル/空間構造/固有振動数/秩序構造/局所構造/金属ガラス/材料設計/シミュレーション/シリカ/ネットワーク構造/周波数/振動モード/振動特性/動特性/動力学/熱伝導/熱伝導率/分子動力学/組織化/寿命/不均一性
他の関係分野：環境学数物系科学化学工学
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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
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1月26日
4
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