・限られた現生生物のみを手本とする従来の生物模倣技術注1)と異なり、「ありうる」植物種の微細構造を生成する手法を提案した。・より優れた機能構造を生成するために、現生種にはない新しい特徴を持つ「ありうる」植物種の葉表面の微細構造を生成した。・「ありうる」植物種の生成には、現生種データよりも多様な新規構造を生成する必要があり、学習データには現生種データに加え性質の異なるチューリング・パターンを加えた。・異なる性質を持つ二つのデータ群から、安定して学習・生成する新たな生成アプローチを開発し、現生植物にはない特徴を持つ「ありうる」植物の微細構造...

・体細胞を別の種類の細胞へと直接変換するダイレクトリプログラミングを誘導する低分子化合物を予測するAI技術を開発した。・細胞の変換過程をシミュレーションで再現して初期、中期、後期の複数段階に分類し、それぞれの段階に適した低分子化合物の組み合わせを予測することに成功した。・提案手法は、再生医療分野をはじめとする細胞治療のための細胞作製の効率化や安全性向上につながることが期待される。 国立大学法人九州工業大学 大学院情報工学研究院の濱野桃子准教授らの研究グループは、国立大学法人東海国立大学機構 名古屋大学大学院情報学研究科の山西芳裕教授との共同...

・糖鎖注1）の全体構造を学習できる事前学習済みAIモデル「GlycanGT（グリカンジーティー）」を開発。・糖鎖を単糖と結合のグラフ注2）構造として表現し、Transformer注3）を用いて局所構造だけでなく枝分かれを含む全体の関係性まで捉えられるようにした。・既存手法との比較で、8つのベンチマーク課題において高い性能を示した。・構造が一部欠けた、あるいは曖昧な糖鎖配列に対しても、妥当な単糖や結合候補を高精度に提案。・糖鎖データベースの整備支援、糖鎖機能の解明、疾患バイオマーカー...

・土器の三次元（3D）点群データを用いて形態学的分類を行う深層学習（ディープラーニング）注1）モデルを開発し、二次元形状の解析では実現できなかった分類に成功した。・猿投窯注2）出土の須恵器注3）917点の点群に対して高精度で分類が可能なことを示した。・PCA注4）、階層クラスタリング注5）、3D Grad-CAM注6）によって分類の解釈性を高めた。・須恵器の形態学的変化が食習慣の変化に関連している可能性を指摘した。・...

・土器の三次元（3D）点群データを用いて形態学的分類を行う深層学習（ディープラーニング）注1）モデルを開発し、二次元形状の解析では実現できなかった分類に成功した。・猿投窯注2）出土の須恵器注3）917点の点群に対して高精度で分類が可能なことを示した。・PCA注4）、階層クラスタリング注5）、3D Grad-CAM注6）によって分類の解釈性を高めた。・須恵器の形態学的変化が食習慣の変化に関連している可能性を指摘した。・...

・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〉...

・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、脳構造の成長過程が抑うつの感受性に影...

・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、脳構造の成長過程が抑うつの感受性に影...

・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 ...

・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 ...

株式会社オキサイドパワークリスタル（本社：山梨県北杜市、代表取締役社長：古川 保典）、Mipox株式会社（本社：栃木県鹿沼市、代表取締役社長：渡邉 淳）、株式会社UJ-Crystal（本社：愛知県名古屋市、代表取締役社長：宇治原 徹）、アイクリスタル株式会社（本社：愛知県名古屋市、代表取締役：髙石 将輝）、国立研究開発法人産業技術総合研究所 先進パワーエレクトロニクス研究センター（チーム長：児島 一聡）、ならびに国立大学法人東海国立大学機構 名古屋大学 未来材料・システム研究所（教授：宇治原 徹）の開発グループは、名古屋大学で長年培われた溶液成長法のシーズ技術を...

・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...

・高性能スピントロニクス※1材料として有名な強磁性※2ホイスラー合金※3の一種であるCo2FeSiと表面弾性波材料※4として有名な圧電体※5ニオブ酸リチウム(LiNbO3)からなるエピタキシャル※6Co2FeSi/LiNbO3界面マルチフェロイク構造※7を実現。・スピン波※8の長距離伝播が示唆される低磁気摩擦特性(低ダンピ...

アイクリスタル株式会社（代表取締役：髙⽯ 将輝／取締役 技術統括：関 翔太）、グローバルウェーハズ・ジャパン株式会社（研究代表者、参事：永井 勇太）、国⽴⼤学法⼈東海国⽴⼤学機構 名古屋⼤学 未来材料・システム研究所（教授：宇治原 徹／准教授：沓掛健太朗）、ならびにソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社（主幹技師：⾕川 公⼀／永倉 ⼤樹）の研究グループは、仮想空間上に構築したデジタルツインを接続して⾼速に最適化するプロセス全体最適化プラットフォーム「メタファクトリー」を⽤いて Si ウェーハ製造から CMOS イメージセンサー（CIS）製造まで合計 30 ⼯程を⼀気通貫で最適化し...

・生成AIを使い、複雑な形を持つタンパク質の一部分を、狙った向きや角度で正確につなぐ架橋タンパク質構造の設計に成功。・合成ポルフィリン注 1)に合わせて設計した人工タンパク質を作り、形や性質を活かした環状の集合体を構築。・環状集合体は、内包する合成ポルフィリンの性質を反映した「金属イオンに応じた環状構造の形成と分解」、「動的な回転運動」を示した。ナノスケールで機能する分子センサーや人工分子機械への応用が期待される。 名古屋大学大学院理学研究科の荘司 長三 教授、稲葉 大晃 博士後期過程学生（研究当時）の研究グループは...

・超伝導注1）線材のデータ・モデル注2）駆動型製造に向けて、作製プロセスのモデル化に成功した。・実験室での理想的な状況でなく、製造装置が変わる実際の製造現場でも対応可能な製造AI化手法を構築した。 名古屋大学大学院工学研究科の堀出　朋哉 准教授、吉田　隆 教授らの研究グループは、超伝導線材製造の効率化に向けて、製造装置が変わっても対応可能な現場指向型製造AIモデルを開発しました。 次世代エネルギーとして注目される核融合や、電動航空機、さらに医療現場で使われるMRIなどの開発に欠かせないのが、超伝...

・超伝導注1）線材のデータ・モデル注2）駆動型製造に向けて、作製プロセスのモデル化に成功した。・実験室での理想的な状況でなく、製造装置が変わる実際の製造現場でも対応可能な製造AI化手法を構築した。 名古屋大学大学院工学研究科の堀出　朋哉 准教授、吉田　隆 教授らの研究グループは、超伝導線材製造の効率化に向けて、製造装置が変わっても対応可能な現場指向型製造AIモデルを開発しました。 次世代エネルギーとして注目される核融合や、電動航空機、さらに医療現場で使われるMRIなどの開発に欠かせないのが、超伝...

公益財団法人 日本眼科学会（理事長：西田(にしだ) 幸二(こうじ)、東京都千代田区）と国立大学法人東海国立大学機構 名古屋大学（総長：杉山(すぎやま) 直(なおし)、愛知県名古屋市）、大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所（NII(エヌアイアイ)、所長：黒橋(くろはし) 禎夫(さだお)、東京都千代田区）は、日本医療研究開発機構（AMED）の支援により構築された学会主導データベース「Japan Ocular Imaging Registry: JOIR」で収集された画像データを用いて、眼底画像から個人の血圧や血糖値を推定するAIを開発し、無償公開を開始しました。本成果を研...

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...

・ 経過観察のために撮影された2つの３次元X線CT画像を解析し、自然な日本語所見文を生成する世界初の生成AIを開発。・ 経過観察のために２つの３次元CT画像と所見文を生成するための質問文を入力し、所見文を生成する生成ＡＩモデルを開発。・ 大規模医用画像データベースの３次元CT画像と付随する所見文を用いて生成ＡＩモデルを訓練。 ◆詳細（プレスリリース本文）は...

・ 経過観察のために撮影された2つの３次元X線CT画像を解析し、自然な日本語所見文を生成する世界初の生成AIを開発。・ 経過観察のために２つの３次元CT画像と所見文を生成するための質問文を入力し、所見文を生成する生成ＡＩモデルを開発。・ 大規模医用画像データベースの３次元CT画像と付随する所見文を用いて生成ＡＩモデルを訓練。 ◆詳細（プレスリリース本文）は...

・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...

・法律が制定・改正された背景事情を知るために、法案の提案理由をAIによって特定し要約した。・2023年11月に名古屋大学が公開した既存の法令データベースに新機能を組み込んで表示するようにした。◆詳細（プレスリリース本文）はこちら 研究代表者...

・法律が制定・改正された背景事情を知るために、法案の提案理由をAIによって特定し要約した。・2023年11月に名古屋大学が公開した既存の法令データベースに新機能を組み込んで表示するようにした。◆詳細（プレスリリース本文）はこちら 研究代表者...

・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...

・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...