プラスチックから水素へ変換する技術を開発 ー沖縄を対象としたマイクロ波熱分解の社会技術的評価ー
2026-06-24 九州大学九州大学の研究グループは、沖縄県を対象に、廃プラスチックをマイクロ波支援触媒熱分解によって水素へ変換する技術の実用可能性を、技術面と社会面の両方から評価した。研究では、住民アンケートや関係機関への聞き取り調査と...
九州大学
太陽光レベルの弱い光で可視光を紫外光に変える固体材料を実現 ー光触媒による環境浄化や水素発生の高効率化に期待ー
2026-06-23 九州大学九州大学と分子科学研究所の研究グループは、太陽光レベルの弱い可視光を高エネルギーの紫外光へ変換できる高効率な固体フォトン・アップコンバージョン（UC）材料を開発した。紫外光は環境浄化や水素製造に利用される光触媒...
自然法則に現れる「自由に選べる数」の由来に迫るー量子重力における自由パラメータの謎に新たな手掛かりー
2026-06-17 九州大学九州大学、CERN、トリノ大学、カリフォルニア工科大学の国際共同研究チームは、自然法則を記述する理論に現れる「自由に選べる数（自由パラメータ）」の起源を理論的に解明する新たな手法を提案した。共形場理論（CFT）...
巨大磁気嵐が地球大気由来の酸素イオンを宇宙へ大量輸送ー地球近傍でO+が90%以上を占める極端状態と新たな供給メカニズムを発見ー
2026-06-18 九州大学九州大学国際宇宙惑星環境研究センターの研究グループは、2024年5月10～11日に発生した巨大磁気嵐（Mother’s Day Storm）の際、地球近傍の宇宙空間で地球大気由来の酸素イオン（O＋）が異常に増加...
温度センサアレイを高速・低消費電力で読み出す新技術を開発～生物を参考にしたノイズに強い新規デジタル方式～
2026-06-10 九州大学九州大学の研究グループは、電子皮膚（e-skin）などで利用される温度センサアレイ向けに、高速かつ低消費電力で動作する新たな読み出し技術「ダイレクト・デジタル読み出し方式（DDRO）」を世界で初めて開発した。従...
深発地震とプレート弱化、2つの謎を世界で初めて統⼀的に解明 ― 相転移ナノ粒⼦が⽀配する地下600kmの岩⽯変形メカニズム ―
2026-06-10 九州大学九州大学を中心とする研究グループは、地下400～700kmで発生する深発地震と、同じ領域で起こる海洋プレートの弱化という長年の二つの謎を、鉱物の相転移によって形成されるナノ粒子構造で統一的に説明することに世界で...
新指標により、M6地震の後に“さらに大きな地震”が起こる可能性を示唆 ― 地震活動から断層の状態を読み取る ―
2026-05-28 九州大学九州大学大学院理学研究院の研究グループは、地震後の断層が「さらに大きな地震を起こしやすい状態かどうか」を評価する新指標「地震モーメント効率（Mstk/M₀）」を提案した。従来は、大きな地震発生後に地下断層の状態...
I-ToFセンサの特性を考慮したノイズに頑健な符号化方式の提案 ～自律ロボットや車載システムにおける3D認識の精度と安定性を向上～
2026-05-28 九州大学九州大学大学院システム情報科学研究院の研究グループは、I-ToF（間接Time-of-Flight）カメラ向けに、実用センサの制約を考慮したノイズ耐性の高い新たな符号化方式を提案した。I-ToFカメラは、レーザ...
原子時計は「時間」の重ね合わせを明らかにできるのか？～ 超高精度の原子時計が時間の量子的な性質を観測できる可能性をもつ新理論～
2026-05-21 九州大学九州大学高等研究院のフー・ジョシュア准教授らの国際共同研究チームは、超高精度原子時計を用いて「時間の量子重ね合わせ」を観測できる可能性を示す新理論を発表した。研究では、量子力学に従う原子時計が複数経路の重ね合わ...
宇宙から降る塵の歴史を解読～三畳紀の地層から宇宙塵の降下量変動を初めて復元～
2026-05-11 九州大学九州大学と東京大学の研究チームは、日本のジュラ紀付加体に含まれる三畳紀チャートを用い、約2億4600万～2億1200万年前に地球へ降下した宇宙塵量の変動を初めて復元した。研究では、宇宙塵に多く含まれるヘリウム同...
ブラックボックスなAIを”説明可能”に：アニオン交換膜の分子設計指針を抽出 ～説明可能AI・ChatGPT・専門家の協働により、材料開発の試行錯誤を削減～
2026-05-11 九州大学九州大学の研究チームは、説明可能AI（XAI）、ChatGPT、専門家知識を組み合わせ、アニオン交換膜（AEM）の分子設計指針を抽出する新たな材料開発フレームワークを開発した。AEMは燃料電池や水電解装置の中核...
AIが「なぜ異常と判断したか」を波形で示す反事実波形生成技術を開発 〜インフラ設備や製造装置の異常診断で、原因究明と保守判断を支える説明性の高いAIの実現に向けて〜
2026-05-11 九州大学九州大学マス・フォア・インダストリ研究所（IMI）と東芝は、異常検知AIが「なぜ異常と判断したのか」を波形として可視化する「反事実波形生成技術」を開発した。技術は説明可能AI（XAI）の反事実説明を時系列データ...