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京都大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:京都大学における「トポロジー」 に関係する研究一覧:4
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発表日:2026年5月20日
1
任意個数の四面体に対してカライドサイクルの存在を数学的に証明
―楕円テータ関数による明示公式の構成で50年来の謎に決着―
カライドサイクルとは、6個以上の合同な四面体を蝶番でつなぎ環状に連ねたリンク機構で、イルカが吹くバブルリングのようにくるくると回転させることができます。折り紙として作ることのできるリンク機構の代表例として50年以上前から知られていますが、自明な場合を除き、カライドサイクルの存在の厳密な証明や明示的な公式の構成は、リンク機構の設計・解析の難しさから、その長い歴史にも関わらずこれまで存在しませんでした。 鍛冶静雄 理学研究科教授、重富尚太 九州大学助教、梶原健司 同所長からなる研究グループは、楕円テータ関数という特殊な数学的道具を用いてこの問題を解決しました。研究グループはまず、カライドサ...
キーワード:アンテナ/分子ロボット/テータ関数/微分幾何/微分幾何学/微分方程式/トポロジー/可積分系/幾何学/代数学/エネルギー効率/プラスチック/ロボット/可積分/数値解析
他の関係分野:情報学数物系科学工学
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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
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発表日:2025年7月16日
3
次世代AIで磁性材料のエネルギー損失の原因を解明
~省エネルギーな次世代EV開発への応用に期待~
平岡裕章 高等研究院教授は、谷脇三千輝 東京理科大学修士課程学生(研究当時)、小嗣真人 同教授らの研究グループと、次世代の説明可能AI「拡張型自由エネルギーモデル」を用いて、実際の磁性材料のエネルギー損失の原因を明らかにしました。 電気自動車(EV)の心臓部であるモーターでは、磁性材料が発生する「エネルギー損失(鉄損)」が、大きな効率低下の原因となっています。この損失はモーター全体の約30%を占め、世界規模では年間約6億トンのCO2排出に相当する深刻な課題です。しかしこれまで、その損失のメカニズムは詳しく解明されておらず、材料設計のボトルネックとなっていました。...
キーワード:最適化/自由エネルギー/人工知能(AI)/トポロジー/エネルギー利用/半導体デバイス/省エネ/ボトルネック/熱力学/材料設計/磁性材料/電池/エネルギーモデル/モーター/自動車/省エネルギー/電気自動車/二酸化炭素/半導体/心臓
他の関係分野:情報学数物系科学工学
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発表日:2025年4月9日
4
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