京都大学 研究シーズ|
検索したキーワードがページ内でハイライトします。
| RESET |
研究キーワード：京都大学における「機械学習」 に関係する研究一覧：26件
概要表示
折りたたむ
発表日：2026年4月28日
1
ガラスの「新たな非平衡状態」をレーザー照射により創出
―高圧処理とは異なる特異な原子構造と発光特性の解明に成功―
シリカガラスは、光ファイバやレンズなど現代社会を支える基幹材料ですが、その原子配置は不規則（アモルファス）であり、構造と性質（屈折率など）の関係には多くの謎が残されています。これまで、ガラスの性質を変えるには「熱」や「外部からの圧力」を加えるのが一般的でした。しかし、これらは材料全体に影響を与えてしまうため、特定の場所だけを狙って性質を書き換えることは困難でした。今回、化学理工学専攻 下間靖彦 准教授、関西学院大学理学部 河野義生 教授、日本原子力研究開発機構システム計算科学センター 小林恵太 研究副主幹らの研究グループは、フェムト秒レーザーを用いた「光加圧」により、従来の物理的な...
キーワード：マルチコア/機械学習/情報通信/コヒーレンス/パルス/非平衡/非平衡状態/分子動力学シミュレーション/X線回折/放射光/放射光X線/パルスレーザー/レーザー照射/メモリ/レンズ/光メモリ/超短パルス/アモルファス/原子構造/シミュレーション/シリカ/フェムト秒/フェムト秒レーザー/レーザー/屈折率/原子力/動力学/分子動力学/X線構造解析/超短パルスレーザー/ゆらぎ
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学総合生物
概要表示
折りたたむ
発表日：2026年3月31日
2
トポロジカルデータ解析で柔軟な細胞セグメンテーションを実現
東京大学大学院医学系研究科の織田遥向 氏と、京都大学高等研究院ヒト生物学高等研究拠点（WPI-ASHBi）の井元 佑介 特定准教授による研究グループは、トポロジカルデータ解析1...
キーワード：セグメンテーション/機械学習/人工知能（AI）/ホモロジー/トポロジー/幾何学/データ解析/トポロジカル/細胞膜/ステント
他の関係分野：情報学数物系科学総合理工
概要表示
折りたたむ
発表日：2026年3月25日
3
受精卵の遺伝子改変を狙い通りに近づける新手法
―AI予測で結果のばらつきを低減―
遺伝子改変後に起こりやすい変化について、AI（機械学習）モデルによる予測とES細胞での事前検証を組み合わせ、受精卵でのゲノム編集の結果を事前に見通す手順を確立マウス受精卵で狙った遺伝子を働かなくし、初代の個体で目的の表現型を効率的に確認できることを実証ゲノム編集動物の作製期間の短縮と結果の確実性の向上だけでなく、動物の使用数の抑制も期待1. 概要 滋賀医科大学動物生命科学研究センターのKhanui Lkhagvadorj大学...
キーワード：機械学習/人工知能（AI）/実験計画/霊長類/遺伝子改変/ゲノム編集技術/CRISPR/iPS細胞/遺伝子改変動物/受精/受精卵/胚盤胞/ゲノム編集/胚性幹細胞/ES細胞/RNA/マウス/幹細胞/細胞分裂/培養細胞/ゲノム/ワクチン/遺伝子
他の関係分野：情報学数物系科学生物学総合生物農学
概要表示
折りたたむ
発表日：2026年2月21日
4
地球温暖化が湖沼藻類ブルームを加速
―長期データが示す温度主導型富栄養化―
湖の水面が緑色に覆われる「アオコ（有害藻類ブルーム）」は、世界的に深刻な環境問題であり、水質悪化や生物多様性の低下を引き起こすだけでなく、人の健康や水資源の安全にも影響を及ぼしています。これまで、アオコをはじめとする湖沼の藻類ブルーム対策は、主に窒素やリンなどの栄養塩の削減に重点が置かれてきました。しかし、地球温暖化が進行する現在、その効果には限界が生じつつあります。 周川喬 情報学研究科特定研究員らの研究グループは、土居秀幸 同教授、許晓光 中国・南京師範大学教授、木内豪 東京科学大学教授らと共同で、世界中の156湖沼を対象とした約40年に及ぶ長期観測データを統合し、気候変動下におけ...
キーワード：機械学習/情報学/湖沼/地球温暖化/富栄養化/ブルーム/気候変動/クロロフィル/シナリオ/栄養塩/環境問題/水資源/アオコ/温暖化/生物多様性/将来予測
他の関係分野：情報学環境学数物系科学生物学工学農学
概要表示
折りたたむ
発表日：2026年2月16日
5
果実発達の新たなルールを発見
―機械学習と三次元解析による果実成長の可視化―
西山総一郎 農学研究科助教（兼：農業・食品産業技術総合研究機構主任研究員）、田尾龍太郎 同教授、山根久代 同教授、久住あかね 同博士課程学生、新保彩萌 同修士課程学生の研究グループは、板井章浩 京都府立大学教授、森本拓也 同准教授との共同研究により、様々な果樹における果実の三次元成長を可視化し、果実発達に共通する成長様式の存在を明らかにしました。 本研究では、果実の先端から基部にかけた部位ごとの成長を三次元的に解析することで、果実形状がどのように形成されるのかを明らかにしました。まず多様な形を持つカキを対象に、果実表面に付した指標点の移動を解析した結果、いずれの品種でもヘタ側の成長が特...
キーワード：機械学習/モデル化/食品産業
他の関係分野：情報学工学農学
概要表示
折りたたむ
発表日：2026年1月23日
6
テンソルツリーによる生成モデル構築のスキーム
―生物系統樹など、因果関係の解明が可能―
原田健自 情報学研究科助教、赤松克哉 東京大学特任研究員（研究当時：同博士後期課程学生）、川島直輝 同教授、大久保毅 同特任准教授の共同研究チームは、生成モデリングの代替パラダイムとして、対象確率分布をモデル化する単層非負値適応テンソルツリー（NATT）の構造最適化スキームを提案しました。 本手法では、ネットワーク構造そのものが確率のネットワークという意味を持つため解釈が容易です。 社会のさまざまな面に応用されつつある人工知能や機械学習のベースになる生成モデリングの枠組みとして、現在主流になっているものとは大きく異なる方法となっており、特に多数の要因が絡み合っているような因果関...
キーワード：生成モデル/AI/機械学習/最適化/情報学/因果関係/系統樹/ネットワーク構造/モデリング/モデル化/構造最適化
他の関係分野：情報学数物系科学生物学工学
概要表示
折りたたむ
発表日：2026年1月8日
7
悪玉老化細胞を見分けて健康老化へ
―悪玉老化細胞抑止のメカニズム―
老化した細胞には、健康な状態を維持している善玉老化細胞と疾患を促す悪玉老化細胞があります。この悪玉老化細胞の抑止が健康寿命の維持に重要です。 この度、井倉毅 生命科学研究科准教授、井倉正枝 同研究員、古谷寛治 同講師らの研究グループは、アセチル化によってクロマチンから放出された動的ヒストンH2AXが、老化細胞の過剰蓄積を抑止していることを見出しました。細胞老化のマーカーであるH2AXのリン酸化によるγH2AX fociの形状のバラツキに着目した老化細胞の質を見極める機械学習解析により、この過剰な老化細胞が悪玉化していることを明らかにしました。過剰老化細胞抑制の仕組みとして、アセチル化依...
キーワード：機械学習/ゲノムDNA/ヒストン/リン酸/シャペロン/クロマチン/細胞老化/老化細胞/寿命/アセチル化/タンパク質分解/細胞核/分子シャペロン/ゲノム/健康寿命/老化
他の関係分野：情報学化学工学農学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年12月24日
8
圧力がハイパーハニカム構造を安定化する
―高容量電池・量子磁性材料への期待―
自然界に多く見られる蜂の巣構造（ハニカム格子）は、結晶材料においても重要な役割を果たす代表的な二次元ネットワーク構造です。一方、その三次元拡張に相当する「ハイパーハニカム格子」は、高い構造安定性や独自の電子物性が期待されながらも、実現例が極めて限られていることが課題でした。物質エネルギー化学専攻の村山寛太郎 博士後期課程学生、セドリック・タッセル准教授（研究当時、現ボルドー大学教授）、陰山洋 教授らの研究グループは、高圧合成法を用いることでハイパーハニカム構造を安定化し、完全なリチウム脱離挙動の実証に成功しました。本研究では、スズ（Sn）が二次元ハニカム状に並ぶ酸化物Li2...
キーワード：機械学習/学習支援/スピン液体/量子スピン/正極材料/量子スピン液体/電子物性/イリジウム/リチウムイオン電池/高圧合成/熱力学/磁性材料/電池/シミュレーション/スピン/ネットワーク構造/リチウム/構造制御/酸化物/第一原理/第一原理計算/結晶構造/ルテニウム
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学総合理工工学農学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年12月10日
9
「引退」は脳に良い？機械学習で解明した認知機能へのプラス効果と個人差
―女性や高学歴・高所得、運動習慣がある人などで特に改善効果大―
仕事からの引退が高齢者の認知機能に与える影響は、個人差が大きいと考えられます。 井上浩輔 医学研究科教授は、佐藤豪竜 慶應義塾大学専任講師、野口晴子 早稲田大学教授とともに、欧米19か国の50～80歳の7,432名を対象に、引退と認知機能の関係を、機械学習モデルを使って解析しました。 分析の結果、引退した人は、働き続けている人に比べて平均して1.3語多く単語を記憶しており、引退に認知機能を維持・改善する効果があることが明らかになりました。特に、女性、高学歴・高資産、健康状態の良好な人、引退前に運動習慣があった人ほど、引退による認知機能への効果が大きいことも明らかになりました...
キーワード：機械学習/運動習慣/健康格差/高齢者/認知機能
他の関係分野：情報学複合領域
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年11月8日
10
AIが大型岩石実験で起こる人工地震の発生を予測
〜断層のわずかな動きから発生予測へ〜
近年、人工知能（AI）の一分野である機械学習を活用し、岩石摩擦実験で発生する「人工地震（ラボ地震）」の発生を予測する研究が注目されています。これまでの研究では主に数センチメートル規模の小型実験で行われてきましたが、実際の地震に近いメートルスケールの大型実験では、時間や空間のスケールが大きく異なるため、予測の有効性は明らかではありませんでした。 乘杉玲壽 理学研究科修士課程学生、金子善宏 同准教授、ベルトラン・ルエレドゥ 防災研究所助教の研究グループは、AIを用いて、メートルスケールの大型岩石摩擦実験で発生した人工地震データを解析しました。その結果、本震の数十秒から数ミリ秒前に、多数の...
キーワード：AI/機械学習/人工知能（AI）/数値シミュレーション/シミュレーション/大地震
他の関係分野：情報学数物系科学工学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年10月18日
11
決めるのは政府か消費者か！リバタリアン・パターナリズムを活かしたポリシー・ターゲティング
依田高典 経済学研究科教授を中心とする7名の国際共同研究チームは、行動経済学、機械学習、人工知能（AI）を融合させた新たな政策設計手法を開発しました。研究テーマは「電力の節約行動を促すには、誰にどのように報酬（リベート）を与えるのが最も効果的か」というもので、2020年夏には日本の約4,000世帯を対象に、全員に一律でリベートを与える方法、希望者のみに与える方法、介入を行わない方法の三つを比較する大規模な実験が実施されました。さらに、各家庭の属性に応じて最適な介入を割り当てるAIベースの手法「経験厚生最大化（Empirical Welfare Maximization：EWM）」を適用した結果...
キーワード：AI/スーパーコンピュータ/機械学習/最適化/人工知能（AI）/ターゲティング/行動経済学
他の関係分野：情報学総合生物
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年9月23日
12
iPS細胞と動物モデルで実証：FGFR1阻害が心臓線維化を抑制し、心臓機能を改善
拡張型心筋症注1）患者さんの心筋生検組織検体の解析から、心臓線維化注2）の治療標的としてFGFR1を特定しました。FGFR1阻害剤（AZD4547）が、ヒトiPS細胞由来心臓オルガノイドモデルやマウス心臓損傷モデルで、線維化を抑制し心臓機能を改善させることを示しました。本研究の知見は心臓線維化を伴う心不全に対する新たな治療戦略となることが期待されます。1. 要旨 畑玲央研究員（京都大学大学院医学研究科循環器内科学、...
キーワード：スレッド/機械学習/人工知能（AI）/毒性評価/筋細胞/細胞周期制御/一細胞/シークエンス/プロファイリング/アンジオテンシンII/リエントリー/レジストリ/iPS細胞/マウスモデル/遺伝子発現解析/治療標的/心筋/心筋細胞/心筋症/組織構築/増殖因子/動物モデル/発現解析/病理/網羅的遺伝子発現解析/臨床応用/死亡率/心機能/心臓/評価法/オルガノイド/線維芽細胞/病態解明/in vitro/RNA/RNAシークエンス/アンジオテンシン/コラーゲン/トランスクリプトーム/ファージ/マウス/マクロファージ/遺伝子治療/一細胞解析/虚血/血液/再生医療/細胞外マトリックス/細胞周期/細胞増殖/受容体/阻害剤/内皮細胞/不整脈/副作用/臨床試験/ヒトiPS細胞/遺伝子/遺伝子発現/抗がん剤/線維化/標準化
他の関係分野：情報学複合領域生物学総合生物
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年9月3日
13
植物の時計が停止する温度では成長も停止することを野外データから発見
工藤洋 生態学研究センター教授と村中智明 同特定研究員（現：名古屋大学助教）、湯本原樹 同研究員（現：信州大学特任助教）、本庄三恵 同准教授らの研究グループは、永野惇 名古屋大学教授、Ji Zhou 英国国立農業植物学研究所（National Institute of Agricultural Botany）教授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。 植物には概日時計という1日周期のリズム（日周リズム）を生み出...
キーワード：機械学習/アブラナ科/モニタリング/生態学/概日時計/トランスクリプトーム/遺伝子/遺伝子発現
他の関係分野：情報学生物学工学農学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年8月9日
14
地熱システムをモデリングする新手法の開発
―自然法則×機械学習による地下の特徴の理解―
附属工学基盤教育研究センターの石塚師也 講師は、九州大学大学院工学研究院地球資源システム工学部門の石須慶一助教、産業技術総合研究所再生可能エネルギー研究センター地熱研究チームの渡邉教弘主任研究員、山谷祐介研究チーム長、東北大学流体科学研究所の鈴木杏奈准教授、ローレンス・バークレー国立研究所の万代俊之博士研究員（研究当時）らと共同で、地熱地域で得られた観測データを基に、地熱システムをモデル化し、地下の高温域および高透水領域の分布、地熱流体の流動経路と移動量等を予測する新たな機械学習手法を開発しました。地熱資源開発においては、観測データを基に直接は見ることのできない地下の状態や資源の分...
キーワード：ニューラルネットワーク/機械学習/再生可能エネルギー/システム工学/ニューラルネット/モデリング/モデル化/資源開発/数値モデル/妥当性
他の関係分野：情報学環境学工学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年8月5日
15
機械学習による視床下部
-下垂体オルガノイド分化効率予測モデルの構築
機械学習を用いて、ヒトiPS細胞から下垂体オルガノイドへ分化する効率を予測するモデルを構築本モデルは、熟練実験者と比べても高い予測精度を示した予測にはオルガノイド表面の性状が重要であり、これらの違いは細胞腫の違いを反映している1. 要旨 松本 隆作 特定拠点助教（CiRA...
キーワード：画像データ/ニューラルネットワーク/プログラミング/画像認識/機械学習/畳み込みニューラルネットワーク/生細胞/初期発生/CAM/ニューラルネット/表面構造/トロホブラスト/視床/下垂体/視床下部/内分泌学/iPS細胞/遺伝子発現解析/細胞株/中枢神経/発現解析/免疫染色/膵島/ホルモン/予測モデル/オルガノイド/前駆細胞/発生学/リプログラミング/遺伝子治療/幹細胞/再生医療/神経幹細胞/神経細胞/創薬/胎盤/内分泌/分化誘導/網膜/アレルギー/ヒトiPS細胞/遺伝子/遺伝子発現/新生児/糖尿病
他の関係分野：情報学化学生物学工学農学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年7月27日
16
画像解析と機械学習を用いたヒトiPS細胞の分化効率の早期・非破壊予測法を開発
機械学習を用いることで、位相差細胞画像から分化効率を非破壊的に予測することに成功した。骨格筋幹細胞の82日目における分化効率を24～34日目の画像から早期に予測できることが明らかとなった。効率のよい分化細胞の取得に貢献し、ヒトiPS細胞を用いた再生医療研究が加速することが期待される。1. 要旨 北條未来 元研究員（当時：CiRA...
キーワード：ランダムフォレスト/画像データ/機械学習/主成分分析/筋分化/ボトルネック/フーリエ変換/ミオシン/differentiation/iPS細胞/臨床応用/筋肉/骨格筋/妥当性/遺伝子導入/幹細胞/再生医療/細胞分化/創薬/分化誘導/ヒトiPS細胞/遺伝子/遺伝子発現/難病
他の関係分野：情報学生物学工学農学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年7月15日
17
iPS細胞から成人型に近い「成熟心外膜」を効率的に創出する新技術の開発
〜心臓再生医療の新たな可能性を拓く〜
ヒトiPS細胞から機能的な成熟心外膜を効率的に生成する新手法を確立し、心臓再生医療に新たな可能性をもたらしました。mTORシグナル伝達の抑制が心外膜の成熟と休止期状態を誘導する鍵であることを解明し、心臓の発達と修復における重要なメカニズムを明らかにしました。確立した成熟心外膜モデルを活用したスクリーニングにより、心臓再生を促す新たな薬剤候補を同定し、心臓病治療薬の開発を加速させます。1. 要旨 Yu Tian 研究員（CiRA...
キーワード：スループット/プロトコル/機械学習/人工知能（AI）/毒性評価/筋細胞/ハイスループットスクリーニング/CVD/モデル化/自動化/ハイスループット/WT1/心臓発生/iPS細胞/橋渡し研究/心筋/心筋細胞/組織構築/病理/免疫染色/薬剤スクリーニング/臨床応用/心筋梗塞/心臓/胎児/評価法/オルガノイド/上皮間葉転換(EMT)/in vitro/スクリーニング/トランスクリプトーム/ラット/遺伝子治療/化合物ライブラリー/再生医療/細胞増殖/上皮細胞/阻害剤/創薬/転写因子/内皮細胞/副作用/立体構造/タイトジャンクション/ヒトiPS細胞/遺伝子/抗がん剤/標準化
他の関係分野：情報学複合領域生物学工学総合生物
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年7月3日
18
可逆なシステムにおいて時間の矢を持つのは何故か
―ある時間反転対称性を持つ系からアナソフ性の証明へ―
梅野健 情報学研究科教授、大久保健一 同博士課程学生（現：公立諏訪東京理科大学講師）らの研究グループは、可逆なシステムにおいて時間の矢を持つのは何故かを明らかにする具体的な物理モデルを構成することに成功しました。一般に時間反転対称性という性質を持つシステムの不可逆性を示すことは、時間反転対称性を持つミクロなニュートン力学から熱力学第二法則というマクロな不可逆性の起源は何かを問う19世紀後半のボルツマンによる統計力学創設以来の、物理学の未解決問題（時間の矢の問題）の一つでした。本研究グループは、AIアルゴリズムでも使われている時間反転対称性を保ったまま時間の離散化をする2次のシンプレクティック数...
キーワード：アルゴリズム/機械学習/情報学/人工知能（AI）/数値積分/多様体/離散化/ハミルトン系/時間反転対称性/測地線/対称性/統計力学/不可逆性/カオス/予測可能性/力学系/熱力学/地震予知/物理モデル
他の関係分野：情報学数物系科学工学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年6月11日
19
1型カテコラミン誘発性多形性心室頻拍（CPVT）iPS細胞から作製した単一の心筋細胞の活動電位とカルシウムイオン濃度の変化を同時光学記録
２つの蛍光色素と２波長のLEDランプの強度を調整することにより、心筋細胞の活動電位注1）と細胞内のカルシウムイオン濃度の一過性の上昇（カルシウムトランジェント）を同時に測定できるシステムを構築した。1型カテコラミン誘発性多形性心室頻拍（CPVT）の患者さん由来iPS細胞から作製した心筋細胞では、CPVTのある患者さんに特徴的なカルシウムトランジェント異常が心室筋型注2）の活動電位と共に確認された。1型CVPT患者さんiPS細胞由来心筋細胞に対して、既存のCPV...
キーワード：機械学習/人工知能（AI）/危機管理/毒性評価/CCD/CCDカメラ/筋細胞/ナトリウムチャネル/発光ダイオード（LED）/カリウム/膜構造/CaMKII/カルシウムイオン/一細胞/筋小胞体/カルシウムチャネル/Ca2+/プロテインキナーゼ/細胞内カルシウムイオン/カルモジュリン/ナトリウム/活動電位/細胞膜/心臓突然死/突然死/iPS細胞/心筋/心筋細胞/組織構築/病理/膵島/筋収縮/筋肉/心臓/評価法/オルガノイド/イミン/カルシウム/キナーゼ/マウス/遺伝子治療/蛍光色素/血液/再生医療/細胞内カルシウム/受容体/小胞体/電気生理学/不整脈/副作用/分化誘導/膜電位/ヒトiPS細胞/遺伝子/抗がん剤/生理学/標準化
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
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年6月10日
20
臓器移植後の拒絶反応を引き起こす抗体の発生は、移植前に高精度な予測が可能
～より安全な移植治療に向けて～
平田真章 医学研究科博士課程学生（現：米国カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）博士研究員）、月田和人 同特定助教、波多野悦朗 同教授、進藤岳郎 広島大学准教授らの研究グループは、本学医学部附属病院で実施された肝臓・肺・腎臓移植、および秋田大学附属病院で実施された腎臓移植のデータベースに基づき機械学習による解析を行い、ドナー（臓器提供者）からレシピエント（患者）に臓器移植を行う際に拒絶反応の原因となる抗体（ドナー特異的抗体：DSA）が発生するリスクを予測できることを明らかにしました。 また、この解析結果に基づき「エプレットリスクスコア（ERS）」という新しい指標を開発しました。...
キーワード：機械学習/拒絶反応/腎臓/抗体/臓器移植
他の関係分野：情報学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年6月6日
21
ヒト心臓への作用を評価する創薬のための培養系プラットフォーム
―人工心臓組織デバイスを低吸着素材に変えて精度向上―
薬剤を吸着しにくいポリスチレンフィルムを用いてiPS細胞由来人工心臓組織 (Engineered Heart Tissue: EHT)注1）デバイスを開発し、このデバイスを用いた心機能の解析プログラムを構築した。本研究で開発された低収着EHTデバイスを用いることで、低濃度のドキソルビシンによる心毒性を検出できる高精度な測定が可能になった。1. 要旨 ...
キーワード：画像データ/機械学習/最適化/人工知能（AI）/毒性評価/スチレン/フィルム/ポリスチレン/筋細胞/シロキサン/CVD/PDMS/ポリジメチルシロキサン/生体内/iPS細胞/心筋/心筋細胞/心筋症/人工心臓/組織構築/病理/心機能/心臓/評価法/オルガノイド/線維芽細胞/in vitro/カルシウム/ドキソルビシン/マウス/モデル動物/ラット/遺伝子治療/再生医療/阻害剤/創薬/低分子化合物/副作用/薬剤感受性/薬剤反応性/薬理学/臨床試験/スタチン/ヒトiPS細胞/遺伝子/抗がん剤/循環器疾患/標準化/薬物動態
他の関係分野：情報学複合領域化学生物学工学総合生物
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年4月18日
22
生活保護世帯の子どもにテーラーメイド型支援を 効果的な支援システム開発に向けた新手法を確立
貧困は、子どもの健康や社会生活に悪影響を及ぼします。生活保護世帯の子どもたちは、健康や生活に関して多様なニーズを抱えており、個々の生活背景に応じた支援が求められています。また、効果的な支援方法も個々の生活背景によって異なります。 そこで、上野恵子 医学研究科特定助教らの研究グループは、生活保護世帯の子どもたちを生活背景に応じて類型化するために、1,275名が回答した質問紙調査から得た情報を用いて、機械学習の手法（ソフトクラスタリング）で生活背景の異なる小集団（セグメント）に類型化しました。次に、この分析で得られた結果をもとに、複雑な支援ニーズを持つ子どもたちを支援する専門家（NPO職...
キーワード：クラスタリング/機械学習/システム開発/支援システム/インタビュー調査/精神的健康/保健師
他の関係分野：情報学複合領域工学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年4月14日
23
木材塗装の“見えない劣化”を予測
―赤外分光と機械学習で木材を守る新技術―
寺本好邦 農学研究科准教授、山本千尋 同修士課程学生（研究当時）、西村香穂 同修士課程学生らの研究グループは、木材塗装の劣化を非破壊・早期に予測する新たな技術を開発しました。中赤外分光法と機械学習（PLS回帰）を組み合わせることで、塗膜の外観には表れない分子レベルの変化をとらえ、劣化の度合いを高精度に予測することに成功しました。これにより、従来のような目視点検に頼らず、塗膜の劣化進行を早期に察知し、木材の腐朽や建築物の劣化リスクを未然に防ぐことが可能になります。木造建築の利用が広がるなか、建物の長寿命化や点検作業の省力化、メンテナンスの効率化に大きく貢献すると期待されます。 本研究は...
キーワード：機械学習/産学連携/スペクトル/赤外スペクトル/赤外分光/中赤外/赤外分光法/持続可能/メンテナンス/長寿命化/SPECT/寿命
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学化学総合理工工学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年4月9日
24
薄膜生成時の枝分かれ現象を、トポロジー・物理・AIの融合で解明
〜Beyond 5Gを支える基盤技術への応用に期待〜
平岡裕章 高等研究院教授、小嗣真人 東京理科大学教授、大林一平 岡山大学教授、三俣千春 筑波大学教授らの研究グループは、トポロジーと自由エネルギーを活用した機械学習（AI）解析を実施し、薄膜結晶の電気的特性に大きな影響を与える樹枝状構造の枝分かれメカニズムを明らかにしました。これは、高品質な薄膜結晶の作製プロセスにつながる成果であり、次世代の電子デバイスへの応用が期待されます。 Beyond 5G の実現に向けて、現世代の 5Gよりも一桁以上高いテラヘルツ（THz）周波数帯で動作する電荷移動度の高いデバイスが求められています。そこで現在、次世代電子デバイスに使用する極微細なトランジス...
キーワード：AI/ワークフロー/機械学習/最適化/自由エネルギー/情報学/人工知能（AI）/産学連携/ホモロジー/トポロジー/六方晶窒化ホウ素/テラヘルツ/電荷移動度/h-BN/トランジスタ/電子デバイス/半導体デバイス/エネルギーモデル/グラフェン/センサー/移動度/化学工学/周波数/多層膜/電荷移動/半導体/膜構造/ホウ素/ステント
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学化学工学農学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年4月7日
25
テンソルネットワークによる生成モデル
―株式騰落パターンから相関構造が発現―
原田健自 情報学研究科助教、大久保毅 東京大学特任准教授、川島直輝 同教授は、テンソルネットワーク（TN）をベースとした生成モデルの新しい構築法を提案し、その有効性を示しました。生成モデルはほとんどの場合ニューラルネットワークがベースとして使われており、ネットワーク構造の最適化についてはまだあまり研究が進んでいません。本研究では、ツリー型TNとして表現された波動関数と確率分布の対応関係を利用したボルンマシンを考え、これに対してネットワーク構造最適化を行う生成モデル構成方法（適応的テンソルツリー：ATT）を提案し、その有効性を実証しました。具体例として、株式の騰落パターンのデータからATTによっ...
キーワード：生成モデル/AI/ニューラルネットワーク/ベイジアンネットワーク/機械学習/最適化/情報学/人工知能（AI）/産学連携/テンソルネットワーク/量子情報/波動関数/ニューラルネット/ネットワーク構造/化学工学/構造最適化
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学化学工学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年3月10日
26
効果の異質性を解釈するフレームワーク
―機械学習を用いた解釈可能性のための実践的枠組みを提唱―
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...
キーワード：学習アルゴリズム/情報量/アルゴリズム/フレームワーク/機械学習/情報学/科学コミュニケーション/産学連携/因果関係/決定木/異質性/コミュニケーション/疫学/疫学研究
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学総合生物