・動物同士が入り交じる場面でも、「見た目の変化」を手がかりに高速で動物の行動を自動検出するAI解析ツール『YORU』を開発した。・昆虫、魚、哺乳類において複数個体の行動を高い精度で迅速に検出できた。・特定の行動を示す個体をピンポイントで狙ったリアルタイム介入操作注1）を実現した。・プログラミング不要で実験・解析を自動化でき、生命科学全般の研究発展にも寄与する。 〈AI解説ツール「YORU」による解析動画〉...

・翻訳注1）を促進し、タンパク質生産効率を向上させる短いペプチド注2）（peptide）配列を多数開発。・AIを活用し、ペプチドの翻訳促進強度を高精度に予測。・簡便な方法で目的タンパク質の生産性を向上可能。・医薬品や抗体だけでなく、再生可能資源から化学品や燃料をつくる分野で活躍する酵素の生産効率向上にも応用可能。 名古屋大学大学院生命農学研究科の加藤 晃代 准教授、中野 秀雄 教授、産業技術総合研究所の本野 千恵 主任研究員、早稲田大学理工学術院の浜田 道昭 教授（兼：産業技術総合研究所 ...

・機械学習（ML）注1）駆動の触媒設計：7種類の高エントロピー合金（HEA）注2）候補と21万超の合金組成をスクリーニングし、モリブデン（Mo）が鍵元素であり、10〜20at.% の組成で水分子の解離を促進し、CO被毒注3）を低減できることを特定した。・優れた触媒性能：PtPdRhRuMoは電流密度18.20mA/cm²および質量活性9.89A/mgPt⁻¹を達成し、市販Pt-C（白金-炭素）触媒の約8倍の性能を示した。・耐久性：10,000秒後に約50％の活性を維持し、市販Pt-C触媒...

•3D VRナビゲーション機器で評価したエラー距離は、ADで上昇することが知られているp‑tau181、GFAP、NfLおよび年齢と有意に関連することを証明しました。•多変量解析ではp‑tau181とGFAPが独立因子で、機械学習ではp‑tau181が最重要予測因子でした。汎化性能は正解率0.74で、医療検査の性能を測る物差しであるAUCは 0.73と合格点レベルでした（一つ抜き交差検証）。•経路統合能の誤差のみでp‑tau181の上昇を（≥2.2 pg/mL）、AUC 0.86 (100人中およそ86人を正しく見分けられる水準)、感度...

・ポリマー混合物を構成する成分ポリマーを無染色・ナノメートル分解能で可視化する技術を開発。・機械学習による多次元データ空間での有効な記述子（物理パラメータ）抽出で解釈可能なスペクトル分類。・成分間反応や熱ダメージの化学プロセスまでデータ空間で追跡・可視化。・この分野の標準データ処理・可視化技術としての発展に期待。 名古屋大学未来材料・システム研究所 高度計測技術実践センターの武藤 俊介 教授らの研究グループは、旭化成 梅本 大樹 氏との共同研究で、ポリマーブレンドを構成するポリマーの混合組織を異なる化学種ごとに無染色かつナ...

京都大学生態学研究センターの工藤洋 教授と村中智明 特定研究員（現在は名古屋大学大学院生命農学研究科 助教）、湯本原樹 研究員（現在は信州大学山岳科学研究拠点 特任助教）、本庄三恵 准教授らの研究グループは、永野惇 教授（名古屋大学 生物機能開発利用研究センター）、Ji Zhou教授（National Institute of Agricultural Botany, UK）との共同研究において、アブラナ科多年草のハクサンハタザオを対象とした野外トランスクリプトームと個体モニタリングにより、遺伝子発現の日周リズムが7℃以下で停止すること、その温度帯では成長も停止することを発見しました。　植物...

・非常に薄い領域に閉じ込められた水の構造は、閉じ込めの効果よりも界面との接触の効果で説明できることを解明。・第一原理分子動力学法、機械学習分子動力学法の組み合わせによって、記述の難しい複合界面の和周波発生（SFG）分光スペクトル注1）を計算。 名古屋大学大学院工学研究科の大戸 達彦 准教授らの研究グループは、マックスプランクポリマー研究所（ドイツ）、厦門大学（中国）、東南大学（中国）との共同研究で、ナノメートルレベルの空間に閉じ込められた水の構造を和周波発生分光スペクトルの理論シミュレーションと計測を通じて明らかにしました。...

・これまで不可能だった、高速流体のリアルタイムな計測と制御に成功。・感度の高い観測点の最適な組み合わせを選択して計測する手法「疎点解析粒子画像流速計測法（スパースプロセッシングPIV）」注1)とプラズマアクチュエータ注2）を利用したシステムを構築。・2000ヘルツ(Hz)で高速な空気の流れをリアルタイム画像計測して行った流体制御の成功は世界初。・本技術を利用して、流体力学に限らずさまざまな分野でのリアルタイム観測とフィードバック制御への応用に期待。 ◆詳細（プレスリリース本文）は...

大分大学医学部皮膚科学講座の酒井貴史講師、波多野豊教授、大分大学医学部薬理学講座の石崎敏理教授、名古屋大学大学院情報学研究科複雑系科学専攻生命情報論講座の山西芳裕教授らの研究グループの論文が、令和 7 年（2025 年）4 月 26 日に皮膚科学分野の国際英文誌である「Journal of Dermatological Science」に掲載されました。本研究グループは、数千万件に及ぶ臨床データから乾癬※1 の予防薬候補を予測し、さらに予測された数百種類もの候補薬剤について、共通構造を AI（機械学習）によって解析することで、乾癬に対する新たな治療標的を探索し...

・ゲノムワイド関連解析（GWAS）注1)とトランスクリプトームワイド関連解析（TWAS）注2)の融合により、任意の疾患の病態メカニズムの特徴抽出を行った。・疾患状態を打ち消すタンパク質を探索できるAI・機械学習注3)の開発により、さまざまな疾患に対する創薬標的分子注4)の網羅的な予測を可能にした。・これまで治療法がなかった希少疾患や難治性疾患に対し、新たな治療法の提案や医薬品開発が期待できる。 ◆詳細（プレスリリース本文）は...

・Siウェーハ製造からCIS注1）製造までの一貫したプロセス全体最適化を行った。・各製造プロセスのデジタルツイン注2）を接続して、仮想空間上で高速に最適化。・企業横断のためのプラットフォーム（メタファクトリー）を構築した。 ◆詳細（プレスリリース本文）は...

⚫ 上部胃がんでは、脾門部リンパ節転移の可能性を踏まえ脾臓を摘出することがあります。しかし、脾臓の摘出は合併症の発生率が高く、また実際は転移していない場合もあるなどの課題もあり、脾門部リンパ節転移の確かな予測による適切な意思決定方法が求められています。⚫ 従来の頻度主義アプローチに基づく機械学習モデルは、1 点推定値しか提供できず予測の不確実性を把握できないため、臨床現場での使用には適しておりませんでした。今回、ベイズ主義アプローチに基づく予測の不確実性に焦点を当てた意思決定に役立つ予測モデルの開発を試み、臨床病理学的特性から上部胃がんにおける脾門部リンパ節転移の個々の事後確率分...