0703金属材料 次世代耐熱合金の酸化損傷メカニズムを解明 ――ニオブ合金の酸化を左右する酸化物構造と元素の役割――
2026-05-14 東京大学東京大学大学院新領域創成科学研究科の研究チームは、次世代航空機エンジンや発電用ガスタービンへの応用が期待されるニオブシリサイド基耐熱合金について、高温酸化劣化メカニズムを解明した。研究では、ニオブ・ケイ素・アル...
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0703金属材料 
1404水産水域環境 海洋生態系において加速する温暖レジームシフト
2026-05-13 東京大学東京大学大気海洋研究所の研究チームは、世界66の主要海洋生態系を対象に、過去150年間の海面水温レジームシフトを解析し、温暖化に伴ってその頻度と振幅が大幅に増加していることを明らかにした。1870～1919年に...
1601コンピュータ工学 量子演算の効率的な保存・再生～量子メモリが古典メモリの性能を上回ることを理論的に証明～
2026-05-14 東京大学東京大学大学院理学系研究科の研究グループは、未知の量子演算を保存・再生する量子情報処理において、量子メモリが古典メモリを理論的に上回ることを初めて厳密に証明した。研究では、量子演算を測定して古典情報として保存す...
1702地球物理及び地球化学 能登半島沖で津波の原因となる大規模構造を発見 ―令和6年能登半島地震（M7.6）の痕跡の可能性―
2026-025-11 東京大学,海洋研究開発機構,中央大学東京大学、海洋研究開発機構（JAMSTEC）、中央大学の研究グループは、令和6年能登半島地震（M7.6）の震源域で高分解能地震波探査を実施し、津波発生に関与した可能性が高い「大規模...
1702地球物理及び地球化学 酸素極小層から深海まで続くマンガン酸化の実態を解明～セリウム同位体が明らかにする海洋中の新しい物質循環モデル～
2026-05-11 東京大学東京大学やJAMSTECなどの研究グループは、北西太平洋の海水およびマンガンクラスト中のセリウム（Ce）安定同位体比を詳細解析し、酸素極小層（OMZ）から深海まで連続的にマンガン酸化物が形成されていることを明ら...
1702地球物理及び地球化学 北極海の海氷の厚さを衛星データから推定する新手法を開発
2026-04-30 高知大学高知大学と東京大学の研究チームは、人工衛星データを用いて北極海の海氷厚を高精度に推定する新手法を開発した。海氷の移動履歴を遡り発生地点と経路を特定し、その間の気象条件から成長量を計算することで厚さを推定する仕組...
1701物理及び化学 フラットバンドが生む世界最大の横磁気熱電伝導率 ー磁気秩序下での遍歴フラットバンドを初めて実証ー
2026-04-28 東京大学東京大学らの研究チームは、フェリ磁性体GdCo5において室温で世界最大の横磁気熱電伝導率を観測し、その起源が遍歴フラットバンドにあることを実証した。ハニカム格子とカゴメ格子が積層した構造により、電子の波動関数干...
1702地球物理及び地球化学 1930年からの観測データが明らかにした森林蒸発散量の長期変化 ―高度経済成長期の大気汚染が森林の水循環に影響―
2026-04-24 東京大学東京大学の研究グループは、愛知県の試験流域で1930年から続く約100年の観測データを解析し、森林の蒸発散量の長期変化を解明した。その結果、森林や土壌が回復していた1950年代～1980年代に、蒸発散量がむしろ...
1202農芸化学 ゲーム理論と機械学習で明らかにする植物と微生物のネットワーク
2026-04-21 東京大学東京大学大学院農学生命科学研究科と理化学研究所などの国際共同研究チームは、植物遺伝子・微生物・代謝物の複雑な相互関係を解明する新しい解析手法を開発した。機械学習（ランダムフォレストやXGBoost）とゲーム理論...
1202農芸化学 ドローンとAIで“見えない地下の収量”を収穫前に予測 ――圃場フェノタイピングと成長モデルを統合した地下部の時系列推定――
2026-04-21 東京大学東京大学大学院農学生命科学研究科とクボタの研究チームは、ドローンとAIを用いて地下にあるジャガイモの収量を収穫前に予測する新手法を開発した。RGBおよびマルチスペクトル画像から植生指数や群落高などの特徴量を抽出...
0401発送配変電 オールペロブスカイト2接合太陽電池で変換効率30.2％達成 ―順構造ワイドギャップセルと逆構造ナローギャップセルの組合せで実現―
2026-04-21 東京大学東京大学の研究チームは、オールペロブスカイト2接合太陽電池で変換効率30.2％を達成した。順構造ワイドギャップセルと逆構造ナローギャップセルを組み合わせた4端子型構造を採用し、それぞれを独立に作製してから統合す...
1202農芸化学 DNA情報を98%圧縮し、作物の性質を高精度予測 ―AIにより計算時間を大幅短縮、品種改良を加速―
2026-04-20 東京大学東京大学大学院農学生命科学研究科の研究チームは、作物のDNA情報を最大98％圧縮しつつ高精度に性質を予測できるAI手法「ConvCGP」を開発した。オートエンコーダでゲノムデータを圧縮し、畳み込みニューラルネッ...