物理・生命・社会といった複雑なシステムでは、構成要素が同時に関係し合う高次相互作用が、創発的な変化や多様な振る舞いを生み出すうえで本質的な役割を果たしていることが明らかになってきています。こうした高次相互作用は脳のような生物のネットワークにおける情報の表現や、人工ニューラルネットワークの性能向上にも関与していると考えられています。しかし、それらを一貫した原理に基づいて扱える理論的枠組みは、これまで十分に整備されていませんでした。　島崎秀昭 情報学研究科准教授（兼：北海道大学客員准教授）、Miguel Aguilera スペイン・バスク応用数学センター（Basque Center fo...

京都大学アイセムス（高等研究院 物質ー細胞統合システム拠点：WPI-iCeMS）の徳田駿 修士課程学生（当時・工学研究科合成・生物化学専攻、現・マックスプランク固体研究所博士課程学生）と古川修平 教授の研究グループは、「多孔性ファンデルワールスフレームワーク（van der Waals open framework: WaaF）」という新しい多孔性材料を開発しました。この技術を用いることにより、従来では困難であった繰り返しリサイクルできる安定な多孔性材料の設計が可能となりました。　気体分離・貯蔵技術はエネルギー効率向上と安全性の観点から重要であり、これまで様々な多孔...

井上浩輔 白眉センター／医学研究科准教授と古村俊昌 米国ハーバード大学（HarvardUniversity）博士課程学生らの研究グループは、機械学習を用いた効果の異質性分析における、科学コミュニケーションのための実践的枠組みを提案しました。　因果関係を探る機械学習アルゴリズムを用いた効果の異質性分析が近年注目を集めています。しかし、これらの手法から得られるデータドリブンな知見は、人間が解釈し意思決定を行う上でのニーズと齟齬が生まれる可能性があることから、応用には注意が必要です。今回の研究では機械学習が提示するデータドリブンな知見と現実的な意思決定と統合する実践的なフレームワークが提案...