1700応用理学一般

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量子幾何学によるスピンを持つ超伝導の予言~スピン三重項超伝導の探索に向けた指導原理~

2024-01-19 京都大学 北村泰晟 理学研究科博士課程学生、大同暁人 同助教、柳瀬陽一 同教授らの研究グループは、物質が持つ量子幾何学効果に起因してスピン三重項超伝導が発現することを明らかにしました。 スピン三重項超伝導は超伝導の標準...
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熱伝導率の異なるアモルファス材料の構造的要因をデータ科学で解明~準安定相の材料研究に新たな指針~

2024-01-19 物質・材料研究機構,東北大学 NIMSと東北大学からなる研究チームは、異なる熱伝導率を有するアモルファス材料の謎が原子鎖の長さの変化に起因することを、データ科学を活用して解明しました。 概要 NIMSと東北大学からなる...
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イオン伝導と強誘電の⼆⼑流! 〜イオン輸送を⽤いた極性機能の新提案〜

2024-01-18 九州大学 ポイント ⼀般的に強誘電体は絶縁体であり、電場に応答してイオンが流れる伝導体では強誘電性を⽰しえないと考えられていた。 空間反転対称性の破れた結晶構造をもつプロトン伝導体を合成し、プロトン伝導の整流性(⼀⽅向...
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ダイヤモンド量子センサーがニューロンの活動を測定(Diamond quantum sensors measure neuron activity)

2023-12-08 デンマーク工科大学(DTU) ◆脳疾患の初期変化を非侵襲的に検知する手段として、デンマーク工科大学らの科学者が合成ダイヤモンドの微小な欠陥を利用する方法を開発しました。この手法は微弱な磁場を測定し、脳組織への物理的な介...
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LipidOz:脂質二重結合位置の同定を可能にする新しいソフトウェア(LipidOz: New Software Enables Identification of Lipid Double Bond Locations)

2024-01-16 パシフィック・ノースウェスト国立研究所(PNNL) ◆LipidOzは、脂質の生物学的プロセスへの影響を理解するために不可欠なリピドミクス研究において、特に脂肪酸鎖内の二重結合位置の決定が難しい課題を解決する革新的な手...
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カゴメ金属の新奇な多重量子相を予言・制御する理論を構築~ループ電流・電荷秩序・超伝導が奏でる“アンサンブル”~

2024-01-17 京都大学 田財里奈 基礎物理学研究所助教、山川洋一 名古屋大学講師、紺谷浩 同教授の研究グループは、カゴメ格子構造の金属化合物で創発する新奇な多重量子相を予言し、かつ微小な外場により制御する理論を構築しました。 幾何学...
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シリコンの非晶質・非晶質転移の微視的機構を解明

2024-01-16 東京大学 発表のポイント 液体状態の急冷により得られる非晶質状態は、通常物質ごとに一つしか存在しないが、シリコン、水、シリカなどの物質においては複数の非晶質状態が存在することが知られている。しかし異なる非晶質状態間の転...
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熱の伝わりをナノスケールで直接視る ~熱拡散を定量計測できる新しい電子顕微鏡法を開発~

2024-01-16 物質・材料研究機構,科学技術振興機構 NIMSは、電子線をパルス化した特殊な走査透過電子顕微鏡と独自の精密温度測定技術により、熱の伝搬経路や動きを観察できる新たなナノスケール熱輸送観察法を開発しました。 近年、省エネル...
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非磁性半導体に大きなスピン分裂を観測、 電圧で制御できることを実証 ~次世代半導体スピントロニクス・デバイス実現可能性の開拓~

2024-01-16 東京大学 発表のポイント ◆ 非磁性半導体と強磁性半導体からなる二層のヘテロ接合(異なる物質を積層した構造)を作製し、界面の磁気的な結合(相互作用)によって生じた非磁性半導体の大きなスピン分裂を観測しました。 ◆ スピ...
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光と電子の橋渡し(Bridging light and electrons)

2024-01-15 スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL) Schematic of the experiment. Nonlinear spatiotemporal light patterns in a photonic chip...
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高感度の新型中性子干渉計の開発に成功~中性子の相互作用の精密測定が可能に~

2024-01-13 理化学研究所,名古屋大学,高エネルギー加速器研究機構,J-PARCセンター,京都大学複合原子力科学研究所 理化学研究所(理研)光量子工学研究センター 先端光学素子開発チームの藤家 拓大 大学院生リサーチ・アソシエイト(...
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触媒シーズ創出に向けた自動特徴量設計技術を開発 ~事前知識なしで未知材料の機能を高精度に予測~

2024-01-12 北陸先端科学技術大学院大学,北海道大学,科学技術振興機構 ポイント 機械学習を用いた材料の機能予測において、経験的な側面を排除した特徴量設計技術を開発 事前知識を必要とせず、さまざまな触媒系のスモールデータに対して圧倒...
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