1202農芸化学 8月の収穫直後から甘い サツマイモ新品種「あまはづき」～ ねっとり甘い焼き芋を、ひと足はやく食卓に～
8月頃からねっとり甘い焼き芋をつくれるサツマイモ新品種「あまはづき」を開発しました。「あまはづき」は、糖度がきわめて高く、肉質がねっとりして食味が良く、早掘り栽培でもその特長が際立っています。
2021-10
1202農芸化学 
1701物理及び化学 X線バースト天体における不安定マグネシウム燃焼の解明
国際共同研究グループは、これまでの研究で十分に理解されていなかった、X線バースト天体における不安定核マグネシウムの重要な燃焼反応、22Mg(α,p)25Alを実験的に調べ、反応に寄与する共鳴の詳細情報を世界で初めて得ました。それにより、同反応の反応率を世界最高精度で決定するとともに、過去に観測されているX線バーストの光量をより精密に再現することに成功しました。
0200船舶・海洋一般 ドローンが海中・海底探査の母船に？
無人航空機（UAV）を自律型無人潜水機（AUV）などの自律的な海中・海底観測機器の母船として運用することで、高効率・高機動的な機器運用を可能とすることを目指し、実証試験を行いました。
0703金属材料 優れた室温成形性と強度、高い熱伝導率を有する「ZA系新マグネシウム合金圧延材」を新開発
優れた室温成形性と強度、高い熱伝導率を有する「ZA系新マグネシウム合金圧延材」を新開発した。
0101機械設計 信頼性が高いガスタービンのシステム設計を自動で効率良く発見する技術を開発
ガスタービンの制御システム設計で与えられた複数の要求仕様を満たす設計を自動で発見する手法を開発しました。従来の手法を改良し、エキスパートによる設計に匹敵する制御方法を全自動計算によって発見できるようになりました。内部の挙動を数式などのモデルで記述できない「ブラックボックス」な制御システム一般に対して活用でき、自動運転をはじめとしたさまざまな分野での設計プロセスに応用が期待されます。
1701物理及び化学 星形成領域は大型有機分子の宝庫
アルマ望遠鏡で取得された「いて座B2」の観測データから、これまでに宇宙から検出されたペプチドに似た分子としては最大のものとなるプロピオン酸アミド(C2H5CONH2)が放つ電波を検出したと報告しました。比較的大きなペプチド分子がいて座B2に存在すれば、同領域の星間化学が非常に複雑で、かつ大規模な星形成の過程で小さな分子からより大きな分子が成長する可能性を示しています。
1701物理及び化学 「アルマ望遠鏡、観測開始から10年」
アルマ望遠鏡は直径12メートルのパラボラアンテナ54台、直径7メートルのパラボラアンテナ12台の計66台を結合させ、全体を一つの巨大な望遠鏡として機能させる「電波干渉計」です。科学観測開始から10年となるアルマ望遠鏡は、最大で視力6000を実現し、その比類ない感度と解像度を武器に、これまでにさまざまな観測成果を創出しています。
0501セラミックス及び無機化学製品 脱水を伴う新しい還元反応の発見～電気化学反応と脱水反応を組み合わせた新しい機能性材料の開拓～
脱水反応を、電気化学反応と組み合わせることで、コバルト酸化物中の酸素を大量に取り除き、チューブ型の構造をえることに成功しました。酸素を取り除く還元反応として従来知られている手法よりも強力であるだけでなく、副産物は水だけしか生じません。今後は、この簡便な手法が様々な酸化物に適用され、新しい機能性材料が得られることが期待できます。
0500化学一般 有機無機ペロブスカイトの光誘起構造変化を観測～次世代太陽電池の性能向上に期待～
複数種のハロゲン化物イオンを含むペロブスカイトを対象に、光照射による発光特性の変化がサブオングストローム（Å）レベルのごく僅かな結晶構造の変化によって起こることを見出しました。また、この構造変化は、結晶表面の格子欠陥を不活性化することで抑制できることがわかりました。
0108交通物流機械及び建設機械 特殊路面6種類を新設したテストコースでの実験を開始
運転時の生体の情報や状態を推定する研究を実施している。研究のさらなる進展を図るため、今回新たな特殊路面を設けたテストコースを整備した。今後、センシングデバイスを実装した車両を用いて実際の走行を再現し、人間工学に基づいた乗り心地や快適性などの評価や、デバイス評価のための実験研究を行う。
0501セラミックス及び無機化学製品 人工知能により材料の構造画像を生成し、物性を予測する技術を開発
人工知能（AI）によって材料の構造画像を生成し、物性予測を可能とする技術を開発した。カーボンナノチューブ（CNT）を用いて作製した膜について、その構造画像と物性値をAIに学習させたのち、コンピューター上で2～3種類のCNTを任意の割合で混合した膜のAI画像を生成することで、CNT膜の物性値を精度よく予測することを可能にした。
1701物理及び化学 スペクトルから思いもかけない物性をAIが予測
人工知能技術を利用することで１つのスペクトルから多数の物性情報を得ることに成功しました。「内殻電子励起スペクトル」の解析に人工知能技術を利用したところ、このスペクトルと無関係と考えられてきた物性を含む１１種類の物性情報を取得することに成功した。