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研究キーワード：理化学研究所における「機械学習」 に関係する研究一覧：12件
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発表日：2025年11月11日
1
機械学習が導く「水を抱える材料」の設計方程式
－ワンヘルスに寄与する高分子材料の創出法を確立－
理化学研究所（理研）環境資源科学研究センター 環境代謝分析研究チームの岡田 真幸 研修生、朱 文睿 人材派遣職員、天本 義史 客員研究員、菊地 淳 チームディレクターの研究チームは、データ駆動型アプローチ[1]による高分子材料の新規設計に寄与する手法論（方程式の創出法）を構築しました。本研究成果で得られた知見は、紙おむつなどで使われる水を抱える材料（ハイドロゲル）の設計をデータ駆動型アプローチに変換し、ワンヘルス[...
キーワード：データ駆動/AI/ディープラーニング/機械学習/人工知能（AI）/環境汚染/分析技術/化学物質/環境浄化/原子核/磁気共鳴/水分子/水溶液/ガラス転移/安定同位体/気候変動/水蒸気/相転移/同位体/磁場/分子運動/高分子/ハイドロゲル/持続可能/持続可能な開発/透明性/材料設計/エンジン/シミュレーション/スピン/プラスチック/ポリマー/結晶化/高分子材料/水素原子/性能評価/半導体/技術革新/生物多様性/発展途上国/カップリング/DDS/アミノ酸/リガンド/核磁気共鳴/核磁気共鳴法/官能基/構造変化/受容体/創薬/相互作用解析
他の関係分野：情報学環境学数物系科学化学工学農学
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発表日：2025年10月8日
2
少数の細胞の「膜電位の揺らぎ」から海馬情報を再現
－情報損失を最小化する仕組みの解明－
理化学研究所（理研）脳神経科学研究センター 時空間認知神経生理学研究チームの大内 彩子 基礎科学特別研究員らの共同研究グループは、機械学習と電気生理学的手法を組み合わせることで、わずか五つの苔状（たいじょう）細胞[1]の膜電位変化[2]から、海馬...
キーワード：データ駆動/行動実験/ニューラルネットワーク/機械学習/人工知能（AI）/符号化/脳活動/揺らぎ/デジタル化/ナビゲーション/ニューラルネット/シナプス/一細胞/神経活動/神経生理学/生体内/大脳/大脳新皮質/空間認知/シークエンス/脳神経科学/ニューロン/脳科学/解剖学/マウス/歯状回/神経科学/神経回路/神経細胞/電気生理学/膜電位/海馬/睡眠/生理学/脳波
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学総合生物農学
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発表日：2025年9月2日
3
バイオマーカーの1分子デジタルSERS計数法を開発
－認知症検査などリキッドバイオプシーの多項目高感度化に道筋－
理化学研究所（理研）開拓研究所 渡邉分子生理学研究室の安藤 潤 研究員、渡邉 力也 主任研究員、東京都健康長寿医療センターの栗原 正典 脳神経内科医員、齊藤 祐子 研究部長、豊田 雅士 研究副部長らの共同研究チームは、表面増強ラマン散乱（SERS）光[1]を利用し、脳脊髄液などの液性検体に含まれる複数種のバイオマーカー酵素を1分子レベルで高感度に識別し、個数を定量可能な「1分子デジタルSERS計数法」の開発に成功し...
キーワード：ワークフロー/機械学習/空間分布/ラマン散乱/ラマンスペクトル/スペクトル/分子構造/エステル/ラマン/分子識別/加水分解/可視光/金属ナノ構造/銀ナノ粒子/水分解/デジタル化/計測技術/ナノメートル/ナノ構造/ナノ粒子/マイクロ/実証実験/性能評価/微粒子/表面増強ラマン散乱/一分子計測/神経活動/生体組織/同時測定/ラマン分光/ラマン分光法/炎症性疾患/血清/酵素反応/臨床応用/リキッドバイオプシー/健康診断/神経伝達物質/認知障害/臨床検査/アセチルコリン/マイクロチップ/凝集体/蛍光標識/血液/神経変性/神経変性疾患/生体分子/脳脊髄液/バイオマーカー/遺伝子/感染症/軽度認知障害/健康長寿/生理学/低侵襲/認知症
他の関係分野：情報学環境学数物系科学化学総合理工工学総合生物
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発表日：2025年8月30日
4
深層学習×写真フィルムでハイパー核の質量を測定
－ノイズを排除した解析手法で新たな結果を取得－
理化学研究所（理研）開拓研究所 齋藤高エネルギー原子核研究室の笠置 歩 客員研究員（立教大学 大学院人工知能科学研究科 助教）、齋藤 武彦 主任研究員、仲澤 和馬 客員主管研究員（岐阜大学 教育学部 招へい教員、福井大学 附属国際原子力工学研究所 客員教授）、立教大学 大学院人工知能科学研究科の瀧 雅人 准教授らの国際共同研究グループは、大強度陽子加速器施設「J-PARC」[1]において...
キーワード：測定誤差/ベンチマーク/物体検出/AI/位置情報/画像処理/機械学習/深層学習/CERN/K中間子/RIビーム/核力/原子核/高エネルギー/国際共同実験/精密測定/対称性/陽子/J-PARC/ノイズ/ヘリウム/ヘリウム3/ミューオン/加速器/原子核乾板/素粒子/中性子/放射光/データ解析/ニュートリノ/重水素/素粒子物理/フィルム/対称性の破れ/シミュレーション/データ処理/マイクロ/階層構造/原子力/水素原子/分解能/光学顕微鏡/層構造/空間分解能/寿命/ラット
他の関係分野：情報学数物系科学化学工学総合生物
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発表日：2025年8月28日
5
カーボンナノチューブ量子光源を狙い通りにつくる
－次世代量子通信技術の実用化に前進－
理化学研究所（理研）光量子工学研究センター 量子オプトエレクトロニクス研究チームの加藤 雄一郎 チームディレクター（開拓研究所 加藤ナノ量子フォトニクス研究室 主任研究員）、小澤 大知 研究員（研究当時、現客員研究員）、開拓研究本部 加藤ナノ量子フォトニクス研究室の塩田 勇人 研修生（研究当時）らの研究チームは、カーボンナノチューブ[1]上に狙った数・位置・波長の...
キーワード：光ファイバー通信/アスペクト/機械学習/最適化/カイラリティ/幾何構造/光検出器/光物性/相関関数/閉じ込め/量子通信/テクトニクス/近赤外/検出器/光化学/2次元物質/ナノ物質/有機分子/材料科学/ファイバー/反応制御/単層カーボンナノチューブ/フォトニクス/位置制御/光通信/赤外光/単一光子/単一光子源/単一分子/発光材料/量子デバイス/ベンゼン/紫外線/原子配列/電子構造/カーボン/光学特性/カーボンナノチューブ/シリコン/ナノメートル/ナノ材料/マイクロ/モデル化/レーザー/極低温/光ファイバー/構造最適化/量子力学/ナノチューブ/技術革新/光イメージング/ナノテクノロジー/近赤外光
他の関係分野：情報学数物系科学化学総合理工工学総合生物農学
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発表日：2025年8月27日
6
環境保全型養殖への魚体画像診断イノベーション
－抗病性に貢献する好熱菌発酵飼料の機能性を評価－
理化学研究所（理研）環境資源科学研究センター 環境代謝分析研究チームの菊地 淳 チームディレクター、生命医科学研究センター 粘膜システム研究チームの大野 博司 チームディレクター、宮本 浩邦 客員主管研究員、バイオリソース研究センター 統合情報開発室の鈴木 健大 研究員、北里大学 医療衛生学部 血液学研究室の佐藤 隆司 講師らの共同研究グループは、医工学分野で活用される画像診断のための計算手法を応用し、魚体の画像を用いて非侵襲的に健康状態を評価する技術を開発しました。本開発技術の検証では、マダイの感染症発症と...
キーワード：ランダムフォレスト/画像データ/画像情報/ブースティング/学習アルゴリズム/AI/アルゴリズム/フレームワーク/機械学習/品質管理/一酸化二窒素/窒素循環/定量的評価/温室効果ガス/化学物質/海洋/普遍性/エントロピー/ノイズ/温室効果/惑星/植物相/生体触媒/定量評価/バイオリアクター/生物工学/持続可能/社会貢献/持続可能な開発/評価手法/カーボン/AMR/テクスチャ/メタン/リサイクル/環境負荷/自動化/生産性/医工学/園芸学/機能性/好熱菌/発酵/病原菌/共生細菌/環境保全/技術革新/ウシ/生態系/バイオマス/土壌/土壌微生物/病原性/生物多様性/微生物/病原体/細胞膜/微生物叢/HSV/生体防御/白血球/発展途上国/画像診断/血液/抗菌薬/迅速診断/スマートフォン/感染症/細菌/細菌叢/真菌/非侵襲/薬剤耐性
他の関係分野：情報学複合領域環境学数物系科学生物学総合理工工学総合生物農学
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発表日：2025年7月31日
7
宇宙を読み解く新たな知性:量子×AIで異常なエネルギー放射現象を発見
－X線宇宙観測データと量子機械学習の融合による世界初の成果
大阪大学 大学院理学研究科の川室 太希 助教、立教大学の山田 真也 准教授、酒井 優輔さん（博士後期課程）、理化学研究所の長瀧 重博 主任研究員、松浦 俊司 上級研究員、東北大学の山田 智史 助教らによる研究グループは、欧州宇宙機関（ESA）が運用するX線天文衛星XMM-Newtonがこれまで約24年間にもわたり取得してきた大規模な宇宙のX線変動データから、量子コンピュータと機械学習を組み合わせた量子機械学習モデルを構築し適応することで、113件の異常なエネルギー（X線）放射現象を捉えることに成功しました。詳細は...
キーワード：機械学習/人工知能（AI）/量子コンピュータ/衛星
他の関係分野：情報学数物系科学
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発表日：2025年7月31日
8
AIで実現する高解像度銀河シミュレーション
－銀河進化の計算を6カ月短縮し約2カ月で完了－
理化学研究所（理研）数理創造研究センター 数理基礎部門の平島 敬也 基礎科学特別研究員、東京大学 大学院理学系研究科の藤井 通子 准教授、森脇 可奈 助教、東北公益文科大学 公益学部 公益学科の平居 悠 講師、神戸大学 大学院理学研究科の斎藤 貴之 准教授、牧野 淳一郎 特命教授、マックス・プランク天体物理学研究所のウーリッヒ・フィリップ・ステインワンデル 博士研究員、フラットアイアン研究所 計算天体物理学センターのシャーリー・ホー グループリーダーの国際共同研究グループは、人工知能（AI）の深層学習[1]...
キーワード：ミリ波/AI/スーパーコンピュータ/ニューラルネットワーク/フレームワーク/画像処理/画像認識/機械学習/最適化/自然言語/自然言語処理/深層学習/人工知能（AI）/言語処理/密度揺らぎ/揺らぎ/生命の起源/サブミリ波/すばる望遠鏡/ダークマター/暗黒物質/宇宙物理学/衛星/化学進化/銀河/銀河形成/銀河系/銀河進化/元素合成/初期宇宙/衝撃波/新星/数値シミュレーション/数値計算/星間物質/星形成/星形成領域/太陽/大質量星/超新星/超新星爆発/超伝導/天体物理学/天文学/分光器/望遠鏡/惑星/矮小銀河/ボトルネック/大規模数値計算/エンジン/シミュレーション/ニューラルネット/フィードバック/モデル化/動力学/分解能/マッピング/層構造/高分解能/妥当性/ラット
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学農学
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発表日：2025年7月31日
9
「AI聖徳太子」が複数情報を聞き分け、開発方針を指示
－多様な要求物性の環境低負荷型プラスチック材開発に貢献－
理化学研究所（理研）環境資源科学研究センター 環境代謝分析研究チームの藤田 凌 研修生（研究当時）、天本 義史 客員研究員、菊地 淳 チームディレクターの研究チームは、人工知能（AI）を用いて環境低負荷型のプラスチックの材料設計サイクルを高速化する手法を開発しました。本研究成果は、単一の計測から複数情報を抽出することで、多様な物性を要求される環境低負荷型のプラスチック材料開発に貢献するものと期待されます。カーボンニュートラル、サーキュラーエコノミー、ネイチャーポジティブ[1]に向...
キーワード：統計モデル/相関係数/特徴抽出/AI/アルゴリズム/ニューラルネットワーク/機械学習/最適化/情報抽出/畳み込みニューラルネットワーク/信号処理/深層学習/人工知能（AI）/医療機器/完新世/沿岸生態系/温室効果ガス/環境分析/低炭素社会/パルス/原子核/磁気共鳴/複雑系/揺らぎ/ノイズ/ヘリウム/温室効果/気候変動/磁場/超伝導/惑星/構造形成/自己組織/分子ダイナミクス/高分子/ケミカルリサイクル/生分解/カーボンニュートラル/持続可能/低炭素/ボトルネック/紫外線/持続可能な開発/評価手法/材料設計/カーボン/シミュレーション/ダイナミクス/ニューラルネット/プラスチック/ポリマー/マルチスケール/メタン/リサイクル/永久磁石/結晶化/高分子材料/資源循環/自動車/二酸化炭素/二酸化炭素/散逸構造/インフォマティクス/生分解性/生態系/水利用/土地利用/土地利用変化/プランクトン/植物プランクトン/生物多様性/微生物/磁気共鳴画像/組織化/超分子
他の関係分野：情報学複合領域環境学数物系科学化学工学総合生物農学
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発表日：2025年7月31日
10
人工イオンチャネルの精密デザインに成功
－膜ペプチドの集まる数を自在に制御して新機能の創出へ－
理化学研究所（理研）生命機能科学研究センター 生体分子動態デザイン研究チームの新津 藍 チームリーダー、開拓研究本部 杉田理論分子科学研究室の杉田 有治 主任研究員、ジョン・ジェウン 専任技師、環境資源科学研究センター 触媒・融合研究グループの袖岡 幹子 グループディレクター、ブリストル大学のデレック・ウルフソン 教授、キングス・カレッジ・ロンドンのマーク・ワレス 教授らの国際共同研究グループは、自然界にはないタンパク質を理論的に設計する独自の手法を用いて、...
キーワード：スーパーコンピュータ/機械学習/人工知能（AI）/システム開発/水分子/水溶液/分子動力学シミュレーション/閉じ込め/バクテリア/α-ヘリックス/自己組織/アルキル化/一分子観察/自己集合/タンパク質合成/ロイシン/細胞内小器官/膜輸送/遺伝情報/抗菌ペプチド/膜輸送体/タンパク質デザイン/メモリ/絶縁体/選択性/構造モデル/動的挙動/二次構造/電気抵抗/HPC/シミュレーション/ナノメートル/モデリング/界面活性剤/生産システム/設計法/動力学/導電性/分子動力学/タンパク質合成系/親水性/人工タンパク質/物質生産/人工細胞/超並列/分子システム/カルシウムイオン/システイン/ペプチド合成/輸送体/二重構造/スギ/Ca2+/アミノ酸配列/全反射蛍光顕微鏡/細胞膜/脂質二重膜/抗菌性/アミノ酸/イオンチャネル/カルシウム/ヘリックス/リン脂質/一分子イメージング/蛍光顕微鏡/蛍光色素/蛍光標識/抗生物質/構造変化/受容体/神経細胞/生体分子/生体膜/分子イメージング/分子動力学計算
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学化学生物学工学総合生物農学
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発表日：2025年7月31日
11
上部胃がんにおける脾門部リンパ節転移を予測する機械学習モデルの開発
－ベイズ主義アプローチに基づく臨床的意思決定支援システムを開発－
国立がん研究センター（東京都中央区、理事長：中釜 斉）、理化学研究所（埼玉県和光市、理事長：五神 真）、名古屋大学（愛知県名古屋市、総長：杉山 直）からなる共同研究グループは、機械学習の1つであるベイズロジスティック回帰を用いた、上部胃がんにおける脾門部リンパ節転移を予測するモデル「Bayes-SHLNM」を開発いたしました。詳細は国立がん研究センターのホームページをご覧ください。...
キーワード：ロジスティック回帰/機械学習/がん研究/支援システム/リンパ節転移/胃がん
他の関係分野：情報学複合領域工学
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発表日：2025年7月31日
12
大切な情報を抽出する神経回路モデル
－脳が非線形次元削減を実行している可能性－
理化学研究所（理研）脳神経科学研究センター 数理脳科学研究チームの吉田 健祐 特別研究員、豊泉 太郎 チームリーダーの研究チームは、脳に存在する神経回路構造と脳型のシナプス可塑性学習則[1]を用いて、工学的な非線形次元削減[2]手法と同様の計算を実現する神経回路の数理モデルを提案し、この数理モデルが実際の神経回路の情報処理で活用されている可能性を示しました。本研究成果は、脳内での複雑な情報処理の...
キーワード：画像データ/高次元データ/データ駆動/類似度/アルゴリズム/ニューラルネットワーク/機械学習/神経回路モデル/人工知能（AI）/低次元/非線形/ノイズ/理論的研究/ニューロモルフィック/エネルギー効率/ニューラルネット/接合部/キノコ体/シナプス/神経活動/脳神経科学/脳科学/可塑性/感覚器/神経可塑性/シナプス可塑性/ショウジョウバエ/モデル動物/神経科学/神経回路/神経細胞/脳機能/睡眠
他の関係分野：情報学数物系科学生物学工学総合生物