東京大学先端科学技術研究センター／理化学研究所革新知能統合研究センターの安道健一郎特別研究員、黒瀬優介特任講師、原田達也教授らによる研究グループは、142億パラメータを持つオープンな日本語に特化した医療用マルチモーダルモデルを開発しました。　日本語医療マルチモーダルモデルの訓練には、大量の医療画像と日本語テキストのペアデータセットの構築が課題となります。本研究では、モデル構築における最大の障壁である訓練データ不足を補うため、英語データを加工して約1,200万件の日本語医療学習データを作成...

免疫細胞が死んだ細胞の核からDNAを抽出して免疫応答を惹起する現象を発見し、「ヌクレオサイトーシス」と名付け、その誘導機構を解明しました。ヌクレオサイトーシスを誘導するヒドロキシクロロキン等の物質を同定しました。LCI-S等により、ヌクレオサイトーシスやIFN-β産生の可視化に成功しました。...

　東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻博士課程の山田泰輝大学院生、公立はこだて未来大学システム情報科学部複雑系知能学科の香取勇一教授、東京大学国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構（WPI-IRCN）の藤原寛太郎准教授らの研究グループは、ニューラルネットワークの一種であるエコーステートネットワーク（ESN） において、教師なし学習 に基づく新しい定式化を提案しました。　この方法では、従来のように「正解データ」をあらかじめ与えなくても、入力データのパターンを自分で学び取り、さらに入力データに含まれる雑音を外部情報に頼ることなく取り除くこと...

理化学研究所（理研）開拓研究所染谷薄膜素子研究室の李成薫研究員（東京大学大学院工学系研究科特定客員准教授）、染谷隆夫主任研究員（東京大学大学院工学系研究科教授）、東京大学大学院工学系研究科の横田知之准教授らの共同研究グループは、跳んだり走ったりといったダイナミックな動作中でも全身に分布する筋肉の活動を高精度に取得できる、衣料や布地のようなテキスタイル型（衣服型）の無線筋電図[1]計測システムを開発しました。本研究成果は、日常生活における全身の動きを簡便に定量化できるため、ヘルスケア、リハビリ、医療、スポーツなど幅広い分野での応用が期待されます。近年で...

東京大学 生産技術研究所（所長：年吉 洋、以下 東大生研）と株式会社 ダイセル（代表取締役社長：榊 康裕、以下 ダイセル）は、2025年10月1日、東大生研に「ダイセル人を繋ぐエレクトロニクス」寄付研究部門を設置いたしました。本研究部門では、人類をやさしく支える未来のヘルスケアやVR/AR技術の実現に向けて、人の肌のようにしなやかで柔らかな材料の開発から、それを用いたデバイスが肌に自然に密着し違和感なく機能する生体応用まで、人と優しく繋がるエレクトロニクス技術の幅広い研究開発を、産学連携の体制のもと推進します。特に東大生研の国際的で多様性に富んだ環境で、次世代の研究者育成に取り組みます。...

株式会社日立製作所(以下、日立)と国立大学法人東京大学(以下、東大)は、ビッグデータ分析の高速化に向けて、相互に複雑なつながりを持つデータ(以下、グラフ構造データ*1)の検索速度を大幅に向上する「動的プルーニング*2技術」を開発しました。従来、データベース内でデータ分析を行う際のグラフ構造データを順次たどる処理は、再帰問合せ処理*3と呼ばれる手続きで行われ、不要なデータを繰り返し読み取る必要があり、検索速度が低下するという課題がありました。本技術では、再帰問合せ処理中に得られる情報をもとに、次に読み取るデータの範囲をリアルタイム...

　東京大学先端科学技術研究センターの上原助教と原田教授らによる研究グループは、142億パラメータを持つオープンな日本語に特化したマルチモーダルモデルを開発しました（図1）。 　日本語マルチモーダルモデルの訓練には、大量の画像と日本語テキストのペアデータセットの構築が課題となりますが、本研究では、Webからクロールした画像などをもとに、英語マルチモーダルモデルや日本語言語モデルを用いて画像・日本語テキストデータセットを合成することで解決しました。合成されたデータには、生成物の利用が制限される...

東京大学大気海洋研究所のヒルダ・マルディアナ・プラティウィ研究員、髙木俊幸助教、スハイラ・ルスニ研究員、井上広滋教授による研究グループは、海水、淡水の両方に適応できるジャワメダカの稚魚を用いて、体内に取り込まれたマイクロプラスチックの排出過程を両環境において比較しました。その結果、海水中の稚魚のほうが粒子の体外排出が速いこと、また、その原因が消化管内の水の移動速度の違いであることが明らかになりました。加えて、消化管内に餌があると、排出がさ...