ALMAがとらえた小マゼラン雲のふんわり分子雲 ～大昔の星の保育園は変幻自在か？～
2025-02-20 九州大学理学研究院 徳田一起 学術研究員ポイント 現在の宇宙では、星の保育園（分子雲, ※1）が細長いフィラメント構造をとることが知られており、太陽系もそのような雲から生まれた可能性が高い。しかし、大昔の宇宙も同様の特...
九州大学
弥生時代前期土器の拡散過程を定量的に検証～2ルート仮説を裏付ける結果～
2025-02-19 九州大学理学研究院 野下浩司 助教ポイント 世界で初めて弥生時代前期土器の三次元データを大量に数理解析し、2つの拡散ルートの存在を裏付けました。 土器以外の人工物にも適用できる本研究の定量的数理解析手法は、考古学に留ま...
0502有機化学製品 チオフェン縮環ナノベルトの合成に成功～光電子デバイスや極性材料などの応用に期待～
2025-02-03 理化学研究所,名古屋大学,九州大学理化学研究所（理研）開拓研究本部 伊丹分子創造研究室の伊丹 健一郎 主任研究員（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）主任研究者）、名古屋大学 トランスフ...
1700応用理学一般 色素集合材料を用いた光捕集電子スピン超偏極 ～量子応用に向けた超偏極電子スピン材料の設計指針を提案～
2025-01-28 東京大学発表のポイント 色素-ラジカル連結分子を用いた電子スピンの光誘起スピン超偏極は量子技術への応用に向けて重要であるが、電子スピンの位置を制御しつつ効果的に偏極することが困難であった。 色素から構成される金属錯体骨...
1702地球物理及び地球化学 乾燥と湿潤の繰り返しが土壌のCO2放出を増大させることを解明
2025-01-21 新潟大学地球全体で土壌の有機炭素注1の微生物分解により放出される二酸化炭素（CO2）の量は人為的CO2排出量の約5倍に相当しているため、気候変動が土壌のCO2放出動態に及ぼす影響を明らかにすることが重要です。本学自然科...
米国標準化コンペ第2ラウンド 日本発のデジタル署名方式公開～「QR-UOV」方式の仕様を公開、量子コンピュータ時代にも安全に利用可能～
2025-01-20 九州大学ポイント 共同研究開発を進めているデジタル署名方式「QR-UOV」について、安全性証明および処理性能を向上させる実装技術を含む新たな技術仕様書を公開します。 今回、提案初期と比較して処理性能が向上したことにより...
1900環境一般 大気汚染対策で街路樹も元気に 〜京都での18年の調査が示す光合成改善〜
2025-01-20 九州大学農学研究院 久米 篤 教授ポイント 京都市での18年間のモニタリング調査から、大気汚染が大幅に改善し街路樹の光合成が高まったこと、一方、2020〜2023年のコロナ流行に伴う交通量減少は大気汚染改善にはほとんど...
1700応用理学一般 マヨネーズとガラスの隠れたつながりを発見！ ～ソフトジャム固体の粘弾性の解明～
2025-01-10 東京大学,九州大学発表のポイント マヨネーズや泡沫などを代表例とする、柔らかい粒子が乱雑に充填された物質（ソフトジャム固体）について、その粘弾性を定量的に理解することに、世界で初めて成功しました。 特に、ソフトジャム固...
AI規制と倫理的ロボットデザイン～技術開発スピードと、AI対応技術の規制に対する立法措置の遅さとのミスマッチ解決を目指して～
2025-01-09 九州大学高等研究院 翁 岳暄 准教授ポイント 翁岳暄准教授は、IEEE 7000人工知能倫理標準化の枠組みを選択し、IEEE P7017™ワーキンググループを設立し、社会的ロボットの社会的影響（ELSI）に関するデザイ...
マイクロ波フロー反応装置による糖の触媒的加水分解 ～マイクロ波磁場フロー反応によるスルホン化活性炭触媒の活性向上～
2025-01-07 九州大学農学研究院 椿俊太郎 准教授ポイント 持続可能な化学産業の実現に向けてバイオマスなどの有機資源の有効利用が望まれる 電場/磁場分離したマイクロ波＊1照射下でスルホン化活性炭触媒を用いたフロー反応＊2を行い、糖類...
1404水産水域環境 日本近海の水産資源における隠れた地域特異的適応を初めて解明 〜日本海におけるシロウオ南北集団の緯度環境への適応〜
2024-12-18 九州大学農学研究院 小北 智之 教授ポイント 開放的な海洋環境では、陸上生物や陸水生物でよく知られるような、種内の地域集団特異的な適応進化(局所適応)は生じにくいと考えられており、海洋生物種における局所適応の確固たる実...
1600情報工学一般 AIの思考を解き明かす！ ～ニューラルネットワークの隠れたパターンを解明～
2024-12-12 九州大学システム情報科学研究院VASCONCELLOS VARGAS DANILO 准教授ポイント 従来の視覚化ツールではニューラルネットワーク内のデータ処理を正確に理解することが困難だったため、新しい手法が求められて...
