京都大学大学院工学研究科 井上康博 教授、森川健太郎 同 助教、中村拓未 同 修士課程学生（研究当時）、松本嘉彦 同 博士後期課程学生、九州大学大学院医学研究院 松田佳祐 助教、富山大学学術研究部理学系 秋山正和 准教授、早稲田大学大学院情報生産システム研究科 山﨑慎太郎 教授、国立遺伝学研究所 近藤滋 所長らの研究グループは、植物や動物が用いる「偏差成長」の仕組みを、熱収縮フィルムと3Dプリンタで人工的に再現することに成功しました。　偏差成長は、組織の場所ごとに成長の速さを変えることで、平らな組織が立体に立ち上がる、生物の形態形成の根幹原理です。生物が「どこでどれだけ成長するのか...

少ないモータ数で多数の関節を巧みに操る、移動関節機構を備えたヘビ型ロボットを開発従来のヘビ型ロボットよりもはるかに少ない電力・モータ数で、狭い空間を長時間かつ自在に移動できる自律的なヘビ型ロボットへの期待ロボット工学分野の著名な国際学術誌IEEE RA-Lにおいて、Best Paper Award（約1700件中5件）を受賞背景　ヘビは、狭い隙間や複雑な障害物の間を、滑らかに体をくねらせながら自在に移動できます。こうした能力をロボットで実現できれば、災害現場での人命救助や、老朽化した配管内部の点検など、人が入り込めず瓦礫に溢れた場所で活躍で...

　現在、脳腫瘍の治療方針を決定するためには、手術や生検で組織を採取する必要があることが多く、患者さんの身体的負担が課題となっています。ナトリウムMRIは、体の中に含まれるナトリウムの分布を画像として捉える検査法で、腫瘍の細胞の状態や働きを反映すると考えられています。　九州大学大学院医学研究院臨床放射線科学分野の石神康生教授、分子イメージング・診断学講座の山下孝二准教授、脳神経外科学分野の吉本幸司教授、および株式会社フィリップス・ジャパン　プレシジョンダイアグノシス事業部の小原真シニアMRクリニカルサイエンティストらの研究グループは、ナトリウムMRIを用いた解析を行い、IDH変異という...

　水素社会の実現に向けて、燃料電池や水電解装置の中核部材であるアニオン交換膜（AEM）材料の開発が急がれています。近年、人工知能（AI）を活用した材料設計が注目されていますが、高精度な予測を可能にする人工ニューラルネットワーク（ANN）はその判断根拠が分かりにくい「ブラックボックス」であるため、実験研究者が予測結果を理解し、分子設計に活用することは容易ではありませんでした。さらに、AIの判断根拠を可視化する説明可能AI（XAI）手法も、高次元の分子記述子を扱うANNモデルでは計算コストが大きく、実用的な適用が難しいという課題がありました。　九州大学大学院工学研究院の加藤幸一郎教授、藤...

　水素社会の実現に向けて、燃料電池や水電解装置の中核部材であるアニオン交換膜（AEM）材料の開発が急がれています。近年、人工知能（AI）を活用した材料設計が注目されていますが、高精度な予測を可能にする人工ニューラルネットワーク（ANN）はその判断根拠が分かりにくい「ブラックボックス」であるため、実験研究者が予測結果を理解し、分子設計に活用することは容易ではありませんでした。さらに、AIの判断根拠を可視化する説明可能AI（XAI）手法も、高次元の分子記述子を扱うANNモデルでは計算コストが大きく、実用的な適用が難しいという課題がありました。　九州大学大学院工学研究院の加藤幸一郎教授、藤...

図1：新技術「MV-SZZ」の概要大阪大学大学院情報科学研究科の近藤偉成さん（博士前期課程）、肥後芳樹教授（コンピュータサイエンス専攻ソフトウェア工学講座）、九州大学大学院システム情報科学研究院の近藤将成助教、亀井靖高教授（情報理工...

図　IEEE 7000シリーズのAI倫理の社会技術標準を慣習国際人道法として活用することを提案ロボット化は、主要国における現代の軍事革命の重要な任務とみなされています。これまで、軍事用ロボットは、空中の無人ドローン、地上の偵察ロボ...

炭素繊維強化プラスチック（CFRP）を用いた次世代航空機の設計において、燃費向上のための「翼の細長化（高アスペクト比化）」と「軽量化」の両立は最大の課題です。東北大学流体科学研究所の Liu Yajun 特任研究員、阿部圭晃准教授、および九州大学大学院工学研究院の下山幸治教授らの研究チームは、強力なAI手法である「多目的ベイズ最適化」を導入し、膨大な計算（数千回）が必要な設計解析を従来の10分の1まで短縮することに成功しました。本研究の最大の特徴は、空気力による翼のたわみを計算しながら、材料が壊れないギリギリの厚みを自動調整する手法を開発した点です。AIが「強度が足...

ロボットが日常生活に統合されると、人間との相互作用に起因する複雑な倫理的、法的、社会的課題（ELSI）が生じます。ソーシャルロボットは、文化的規範、感情、社会的手がかりが豊富な環境で動作するため、プライバシー、信頼、安全性に関する重要な問題を提起します。本研究では、九州大学高等研究院の翁岳暄准教授(東北大学学際科学フロンティア研究所(クロスアポイントメント))、同大学大学院法学府のDavid Torabi（デイビッド トラビ）院生、オスロ大学大学院情報科学研究科のJim Torresen（ジム トレセン）教授、東北大学大学院工学研究科の董宗昊特任助教、東北大学大学院工学研究科の平田泰久教授ら...

1. 少量データでも高精度に予測できる新しいAIモデルを開発量子計算の仕組みを搭載した独自のAIモデル「QTFPred」を開発（図参照）。実験データが限られるような転写因子でも結合パターンを高い精度で予測できるように設計。2. 従来のAIを上回る精度を実証ヒト細胞の公開データを用いた検証において、ほぼすべてのタスクでQTFPredは既存のAIモデルよりも高い予測精度を実現。訓練データが少量の条件でも安定した予測性能が可能となり、研究現場での活用に十分耐えうる性能を示した。3. 転写因子の協調的結合のパターンを発見解析の結果、複数の転写因子が協調して...

人工知能をはじめとして私達は情報社会の恩恵を受けていますが、情報量が爆発的に増え、処理に必要な電力が全地球上の発電量に迫っています。これを解決するには、これまでにないレベルで消費電力を抑え込む技術が必要でした。候補の一つに磁気スキルミオンの活用があります。磁気スキルミオンは磁性体中のスピンが捻じれた準粒子の構造で、トポロジカル的に安定なだけでなく、ナノスケールという微小サイズ、GHzという高速駆動、さらに低い電流で転送可能という、情報端末に求められる3大要素を持つとして、期待されています。ところが、これら3つの特長を同時に実現する事が難しく、トリレンマである事が課題でした。これに対...

東京科学大学（Science Tokyo）情報理工学院 情報工学系の大上雅史准教授、Kengkanna Apakorn（ケンカーンナー・アーパーコーン）大学院生、菊池雄太特任助教と、九州大学 大学院薬学研究院の丹羽節教授は、効率的に触媒設計を可能にする新たな生成AI手法を開発しました（図1）。高性能な触媒（用語1）の設計は、化学反応に必要な時間やエネルギーといったコストを削減できる他、反応過程で生じる廃棄物も抑制できるため、あらゆる化学産業において達成すべき目標となっています。しかし、従来の触媒開発には数年を要することが多く、近年では開発初期段階における触媒候補の選定を効率化するた...

情報社会の発展に伴い、電子機器の消費電力削減は喫緊の課題です。電源を切っても情報が消えない磁気ランダムアクセスメモリ(MRAM)は、その切り札として期待されていますが、情報書き込み時のエネルギー効率の向上が求められていました。新しい磁性絶縁体であるツリウム鉄ガーネット(TmIG)は低消費電力かつ高速制御可能なため世界中で研究が進められている注目材料ですが、従来の作製法は量産に不向きな特殊な手法に限られていました。九州大学大学院システム情報科学研究院の山下尚人准教授、チャルマース工科大学のロゼル・ンガロイ氏(博士課程学生）、サロジ P. ダッシュ教授、大邱慶北科学技術院(DGIST)...

東京科学大学 理学院 化学系の八島正知教授、作田祐一特任助教（現・熊本大学産業ナノマテリアル研究所助教）、巾崎潤子研究員らの研究グループは、九州大学 カーボンニュートラル・エネルギー国際研究所の松本広重教授ら、および英国インペリアル・カレッジ・ロンドン 材料学科のスキナー・スティーブン（SKINNER Stephen）教授らとの国際共同研究により、水蒸気を取り込むことで、内部の酸化物イオン（O2–）が動き易くなる―そんな新しい機能を持つセラミック材料のしくみを明らかにしました。すなわち、水蒸気と反応（＝水和）することで酸化物イオンが移動し易くなる現象を発見し（図1）、そのメカニズムを原子レベ...

RNAはさまざまな化学修飾を受け、現在までに約150種類以上が同定されています。これまで、細胞内におけるRNA修飾の役割については研究が進んでいましたが、RNA修飾が代謝された後に生じる修飾ヌクレオシドの機能や意義については十分に解明されていませんでした。東北大学 加齢医学研究所の小川 亜希子助教（当時、現所属は薬学研究科准教授）、魏 范研教授、生命科学研究科の田口 友彦教授、医学系研究科の中澤 徹教授らは、九州大学 生体防御医学研究所の渡部 聡准教授、稲葉 謙次教授、農学研究院の有澤 美枝子教授、熊本大学 生命資源研究・支援センターの荒木 喜美教授、生物環境農学国際研究センターの...

図. 老化細胞のリソソームを酸性化させることでフェロトーシス感受性が高くなるがん研究会がん研究所細胞老化研究部の羅智文（ろーつーうぇん）特任研究員、周翔宇（しゅうしょうう）博士研究員、高橋暁子（たかはしあきこ）部長を中心とするグルー...

図 巨大ネットワークの“見えない違い”を明らかにする新しい手法の提案現代の情報システムや社会構造は、複雑かつ巨大なネットワーク（グラフ）として捉えられます。しかし従来の解析手法では、見た目が似通ったネットワーク間の微細な構造差を...

有機分子の励起状態のエネルギー構造は、これまで様々な仮定の上で実験データの解析が行われ、励起状態のエネルギー構造が議論されてきました。しかしながら、励起状態のエネルギー構造を正確に理解することは非常に困難であり、特に最低一重項（S1）と最低三重項（T1）のエネルギーがゼロに近いような励起状態に関する実験データの解析はしばしば矛盾を生じることがあり、研究者を悩ませてきました。今回、九州大学最先端有機光エレクトロニクス研究センター（OPERA）・安達千波矢教授と土`屋陽一特任准教授（当時）ら、および九州大学大学院理学研究院・恩田健教授と宮田潔志准教授らの研究グループは、発光の過渡減衰（...

化学反応の反応物と生成物を隔てる遷移状態は、反応の成否を決める重要な状態です。遷移状態の予測は反応制御に向けて重要ですが、多数の原子・多くの構造の候補から遷移状態を正確に予測することは難しいとされてきました。近年、AIを活用した遷移状態予測が盛んになっており、中でも深層学習は画像認識をはじめ多くの成功を収めている強力な手法であるものの、深層学習モデルの形（ノード数などのアーキテクチャ）を決めるのが煩雑であり、化学反応への適用の大きな障害となっています。今回、九州大学、大阪大学および分子科学研究所の共同研究グループは、深層学習モデルを自動的に決定し、化学反応の遷移状態の予測を実現する...

化学反応の反応物と生成物を隔てる遷移状態は、反応の成否を決める重要な状態です。遷移状態の予測は反応制御に向けて重要ですが、多数の原子・多くの構造の候補から遷移状態を正確に予測することは難しいとされてきました。近年、AIを活用した遷移状態予測が盛んになっており、中でも深層学習は画像認識をはじめ多くの成功を収めている強力な手法であるものの、深層学習モデルの形（ノード数などのアーキテクチャ）を決めるのが煩雑であり、化学反応への適用の大きな障害となっています。今回、九州大学、大阪大学および分子科学研究所の共同研究グループは、深層学習モデルを自動的に決定し、化学反応の遷移状態の予測を実現する...