磁性体中に発現する「スキルミオン」と呼ばれる粒子状のナノ磁気構造体が無数に集まると、流体のように振る舞うことを発見しました。「スキルミオン流体」をアルファベットのHの形状をした磁性体素子に流すと、AND（論理積）やOR（論理和）に対応する論理演算ができることを数値シミュレーションにより発見しました。これらの流体挙動と論理演算機能は、位相幾何学的な磁化配列を持つスキルミオンが無数に集まった結果として現れる創発的な現象と機能です。この成果により、スキルミオン1個1個を制御する高度な技術が不要となり、スキルミオンの素子応用の研究・開発が促進されると期待されます。また...

脂肪滴で脂質の加水分解が進行すると蛍光寿命が変化する蛍光プローブ（特定の物質や化学反応を蛍光として検知できる分子）を開発し、この特性を利用して脂質代謝を解析する新たな技術を確立した。肝臓がん細胞では、脂肪滴ごとに加水分解活性が不均一であることを見いだし、その違いは中性脂肪を分解する酵素（ATGL）に起因することを明らかにした。脂肪滴選択的なオートファジー（リポファジー）は、加水分解が進行した脂肪滴に対して起こることを明らかにした。名古屋大学 トランスフォーマティブ生命分子研究所（WPI-ITbM）・学際統合物質科学研究機構（IRCCS）の山口 茂弘 ...

低温状態など低エネルギー状態の量子多体ダイナミクスに対する量子計算の大幅な効率化を実現。現在〜将来の量子コンピューターで最も標準的な量子アルゴリズム「トロッター分解」で理論上可能な最大限の高速化を達成。物性物理・量子化学で重要な基底状態、低温状態などのシミュレーションの高速化に貢献。東京大学 大学院工学系研究科の水田 郁 助教と、理化学研究所 開拓研究所／量子コンピュータ研究センターの桑原 知剛 理研白眉研究チームリーダーによる研究グループは、量子コンピューターを用いて、量子力学に従う多数の粒子（量子多体系）の振る舞いを計算する代表的な手法「トロッタ...

固体酸化物形燃料電池（SOFC）の中温動作（300度）に不可欠な高プロトン伝導性酸化物を開発高いプロトン伝導率を発現するメカニズムを計算機シミュレーションにより解明SOFCの実用化や大型トラックなどへの多用途化が期待されるSOFCは、高効率かつ高耐久な燃料電池の１つです。水素を燃料とし、発電時に二酸化炭素を排出しない発電デバイスであり、水素エネルギー社会実現に向けた中核技術として注目されています。しかし、発電の動作温度は700～800度と高く、高価な耐熱材料の使用による材料コストが課題となっています。もし300度程度の中温度域で発電できれば、より安価...

ナノスケールにおけるグラフェンシート（GS）の曲げ剛性を精度良く評価可能な新たな数理手法を開発。分子動力学シミュレーションと、微分幾何学に基づくヘルフリッヒ膜理論を融合。曲げ剛性を持つGSを設計する上で重要な指針となり、今後の新規材料開発に大きく貢献すると期待。東京科学大学（Science Tokyo） 物質理工学院 材料系の雷 霄雯（ライ・ショウブン）准教授、國廣 侑志 修士課程学生（研究当時）、藤居 俊之 教授の研究チームおよび名古屋大学 大学院工学研究科の畝山 多加志 准教授は、回位を持つグラフェンシート（Graphene Sheet：GS）に...

カーボンナノチューブ（CNT）に光を照射すると発生する励起子は、CNTの光電特性を左右する重要な役割を担っているが、その空間的広がりは非常に小さく、寿命も極めて短いため、従来の計測技術では励起子の挙動を直接観測することは困難だった。フェムト秒赤外パルスを用いた超高速赤外近接場光顕微鏡を用いて、CNT内の励起子の局所的な超高速ダイナミクスを実空間で観測することに成功した。特に、CNT内部の微小な格子歪みや隣接するCNTとの相互作用といったナノスケールの局所環境が、励起子の生成と消滅に与える影響を解明した。励起子の局所的な超高速現象を理解することは、その制御技術の...

神経細胞同士のつながりを担うシナプス結合が、睡眠時に一様に弱くなるのか、強くなるのか、これまで統一的な見解が得られていませんでした。コンピューターシミュレーションにより大規模な神経細胞ネットワークの活動を計算した結果、睡眠時のシナプス結合の強さは「睡眠時の神経活動量」と「シナプス学習則」との2つの要素によって決まることが明らかになりました。この結果により、睡眠時にシナプス結合が強くなる「睡眠学習」が生じる条件を理論的に予測することが可能になるため、睡眠と学習・記憶の関連性についてより深い理解が進むことが期待されます。JST 戦略的創造研究推進事業 E...

機械学習が迫る反応の謎：機械学習を駆使したシミュレーションにより、加圧時に材料表面が一時的に液状化し、水素を効率的に取り込む全く新しい反応メカニズムを発見。画期的成果：このシミュレーションにより、従来と比べ飛躍的に水素貯蔵能力を高めた「スーパーハイドライド」の合成過程を理論的に解明することに成功。未来技術への扉：スーパーハイドライドは、水素社会実現の鍵となる高効率水素貯蔵材料や次世代超伝導材料開発に革命をもたらす可能性を秘めています。東京大学 大学院工学系研究科の佐藤 龍平 助教と、東北大学 材料科学高等研究所（WPI-AIMR） 所長・折茂 慎一 ...

北極域は、世界で最も温暖化が速く進行している地域です。数値気候モデルは北極の温暖化を観測よりも過小評価する系統誤差が知られていますが、その原因は未解明でした。世界各国で開発されている３０の気候モデルの解析により、雲粒と氷晶の割合が放射特性に影響することで北極温暖化の度合いを左右する、新しいフィードバック機構を解明しました。中緯度の気象現象にも密接に関わる北極気候を雲の素過程からひもといたことで、温暖化予測の高精度化に加え、異常気象の将来変化の理解にも貢献することが期待されます。全球平均の温暖化のペースと比較して、北極域は３〜４倍の速さで温暖化が進行し...

記憶は、「記憶を担う神経細胞集団（エングラム細胞集団）」に保存されるが、エングラム細胞は出来事を経験した時に形成されるのか、それとも事前に脳内に準備されているのか、もしそうならどのように準備されているのかは不明のままだった。自由に行動しているマウスの脳内で記憶エングラム細胞の活動を観測する独自の技術を使って、少し先の未来の記憶を担うエングラム予備細胞が、その経験をする前の睡眠中に既に脳内に準備されている様子を観察することに成功した。未来の記憶を担うエングラム予備細胞集団は、別（前）の出来事を記憶した後の睡眠中にその記憶のエングラム細胞集団と同時に活動して出現することから...

記憶を導くたんぱく質のふるまいをシミュレーションし、世界で初めて記憶関連たんぱく質の液－液相分離の再現に成功しました。液－液相分離のうち、記憶に直結する相分離と考えられる２相分離の再現にも成功しました。２相分離には、記憶関連たんぱく質ＣａＭＫＩＩの形が影響を与えていました。藤田医科大学 医学部 医用データ科学の浦久保 秀俊 准教授、Ｖｉｋａｓ Ｐａｎｄｅｙ（ビカス・パンディ） 研究員、京都大学 大学院医学研究科の林 康紀 教授、細川 智永 准教授の研究グループは、人が記憶するときに脳内で起こるたんぱく質の集合をコンピューターシミュレーションすることに...