国立精神・神経医療研究センター（NCNP）神経研究所微細構造研究部 一戸紀孝部長、中村月香リサーチフェロー、名古屋大学大学院情報学研究科 川合伸幸教授、大阪大学大学院基礎工学研究科 中村亨教授らの研究グループは、自閉スペクトラム症において落ち着きのなさ（多動性）を単なる「動いた量」だけで評価するのではなく、動きの不規則性や時間構造として定量化することを目指し、自閉スペクトラム症（ASD）の特性を示すモデル動物（コモンマーモセット）で解析を行いました。その結果、休息が途切れやすく多動に加えて「動き方が不規則で予測しにくい」という特徴が認められ、さらにこうした不規則な活動パターンが、ストレスに関わ...

大阪大学大学院理学研究科の花咲徳亮教授らの研究グループは、原子の並びが氷のように乱れた物質において、極めて低い温度になっても電子の量子スピンが揺らいでいる状態を世界で初めて明らかにしました。世の中の物質は、温度が下がると結晶化することがよく知られています。これは、原子間や分子間にはたらく相互作用のエネルギーが低くなるように、原子や分子が整列するためであり、...

大阪大学レーザー科学研究所の村上匡且教授の研究グループは、レーザー核融合や高エネルギー密度物理の分野で、複数の衝撃波が段階的に収束・重なり中心で反射する現象を理論的に記述する、全く新しい枠組み――SCS（Stacked Converging Shocks）理論を確立しました。レーザーで物質を極限まで圧縮する「レーザー核融合」。その中心的課題である多段衝撃圧縮の物理過程を、世界で初めて解析的に解明しました。従来の...

大阪大学大学院工学研究科のYU Jiaxiさん (２０２5年３月博士前期課程修了)、福田知弘教授、矢吹信喜名誉教授（現・東京都市大学特任教授）の研究グループは、水害後の建物被害を迅速かつ正確に評価するための新たなAI技術を開発しました。本技術は、ラベル付きの訓練データが限られるという災害時の典型的な課題に対応するため、深層学習と半教師あり学習を組み合わせた点が特徴です。迅速かつ正確な建物被害評価（BDA）は効果的な災害対応に不可欠ですが、災害直後に大量のラベル付きデータを入手することの困難さや、衛星画像における被害の兆候が微妙であるという課題に直面しています。既存の深層学習による変化検...

大阪大学産業科学研究所 白井光雲招へい教授の研究グループは、液体のエントロピーについて、経験的パラメータを用いることなく計算する方法を開発しました。これまで、液体のエントロピーの計算には標準理論というものがなく、どう計算するかはほとんど手探りの状態でした。そのため、液体を含む化学反応は精度の高い予測ができていませんでした。今回の研究成果により、液体に対してあらゆる種類の実験データを参照することなく、原子種の指定のみという理論の枠内でエントロピーが計算できるようになりました。これにより、液体を利用した物質合成プロセスは理論予測が可能なものとなり、結晶成長、精練、触媒処理ほか、液体...

東京大学大学院工学系研究科のチェンハン特任研究員、江草大佑助教、阿部英司教授は、大阪大学大学院工学研究科の中野貴由教授らによる研究グループと共同で、先進的な3Dプリンティングにより造形されたハイエントロピー合金（HEA）において、材料強度の向上を実現するサブミクロンスケールの新しいセル界面構造を発見しました。この構造は、3Dプリンティングに特有の...

大阪大学大学院工学研究科の小笹良輔助教、Gokcekaya Ozkan（ゴクチェカヤ オズカン）助教、中野貴由教授らの研究グループは、レーザを熱源とする金属3Dプリンタが、金属材料の高機能化に必須の合金化と組織制御、さらには形状制御を同時（ワンプロセス）に実現できることを初めて実証しました。これまでに金属３Dプリンタは、レーザによる選択的な金属粉末の溶融凝固を繰り返すことで、任意形状をもつ３次元の構造物を作製できる手法として知られてきました。今回、研究グループは、5種類の純金属粉末を同時に溶融し、金属3Dプリンタの特徴である極めて高い冷却速度（最大107 ℃/s）を駆使した超急冷凝固を...