公益財団法人高輝度光科学研究センター（JASRI）の横山優一研究員、山神光平研究員、電気通信大学の住谷祐太氏（研究当時:博士前期課程学生）、庄野逸教授、熊本大学の水牧仁一朗教授らの研究グループは、事前学習データを用いず、短時間の科学計測データから信号成分を推定する人工知能（AI）による解析法を開発しました。　本手法は、深層ニューラルネットワークの構造そのものが持つ性質である深層事前分布（Deep Prior）※1を利用します。ネットワークの学習は、まず試料本来の信号パターンを再現し、その後、測定装置などに由来する周期的なノイズ（アーティファクト）やランダムノ...

　硝酸性窒素による地下水汚染や海洋への窒素流出は、飲料水の安全性や生態系に深刻な影響を与える世界的な課題です。自然界の流域では、硝酸性窒素が土壌や帯水層内の微生物の働きによって窒素ガスへと還元され、大気中に戻る「脱窒」と呼ばれる現象が生じます。しかし、このような自然浄化作用の量的評価は、世界的にもほとんど行われてきませんでした。この実態把握の遅れは、地域課題の正確な理解と効果的な対策立案の大きな障害となっています。　熊本大学大学院先端科学研究部の細野高啓教授、総合地球環境学研究所の安元純准教授、北里大学海洋生命科学部の安元剛准教授、琉球大学理学部物質地球科学科の新城竜一教授、カリフ...

① 1985年以前は農業規模が窒素負荷の変動を支配し、1985年以降は農業構造変化が主要因となった② 農業の地域専門化に伴い、窒素負荷生産性の格差は「地域内格差」から「地域間格差」へとシフト③ 行政区画別に6つの発展パターンを分類し、実証・地域特性に応じた窒素管理戦略を提言 （概要）農業活動に由来する硝酸性窒素による地下水汚染は、飲料水の安全性や生態系に深刻な影響を与える世界的課題です。従来の研究では、国・県スケールの集計分析が中心であり、流域内の行政区画レベルでの詳細な変動要因の解析や地域間格差の定量評価は十分に行われてきませんでした。こう...