1700応用理学一般 次世代太陽電池材料の構造を解明（Piecing together the puzzle of future solar cell materials）
2025-09-24 チャルマース工科大学Web要約 の発言：チャルマース工科大学の研究チームは、次世代の高効率太陽電池材料として有望視される「ホウ化ペロブスカイト」群の一つである「ホルムアミジニウム鉛ヨウ化物（FAPbI₃）」の構造解析に...
機械学習
1700応用理学一般 
0500化学一般 従来比30倍の高速実験で新しい磁気センサー材料を発見～AIによるデータ解析・予測による超効率的開発に成功～
2025-09-04 物質・材料研究機構,科学技術振興機構Web要約 の発言：NIMSとJSTの研究チームは、磁性材料の異常ホール効果を従来比30倍の速さで測定できる新手法を開発しました。1枚の試料内で組成を連続的に変化させる「組成傾斜薄膜...
0502有機化学製品 水素とナノファイバーを同時合成する光触媒を開発～次世代水素社会への貢献に期待～
2025-08-27 北海道大学北海道大学大学院理学研究院の小林厚志准教授ら研究グループは、セルロースから水素とセルロースナノファイバー（CNF）を同時合成できる光触媒を開発しました。白金担持酸化チタンナノ粒子に2種類の金属錯体色素を逐次積...
0402電気応用 バッテリーに「薬」が必要？（Do batteries need medicine?）
2025-08-26 アルゴンヌ国立研究所（ANL）アルゴンヌ国立研究所の研究者は、電池における電解質添加剤の役割を「薬」に例えて解説した。添加剤は電極との界面を安定化させ、抵抗を低減し、容量や寿命を向上させるが、候補が膨大で従来は探索に多...
0110情報・精密機器 電子顕微鏡と機械学習で２次元原子層材料の微細構造を高精度に解析〜単層MoS2膜のツイストと極性をナノレベルで丸ごと可視化〜
2025-08-25 物質・材料研究機構NIMSらの研究チームは、走査透過電子顕微鏡（4D-STEM）と機械学習を組み合わせ、次世代半導体材料として注目される単層二硫化モリブデン（MoS₂）膜の微細構造をナノメートルスケールで広範囲かつ高精...
0505化学装置及び設備 次世代量子ドットを発見する多ロボットラボ（Meet Rainbow: The Multi-Robot Lab Racing to Discover the Next Quantum Dots）
2025-08-25 ノースカロライナ州立大学(NCState)NC Stateの研究チームは、「Rainbow」と呼ばれる世界初のマルチロボットによる完全自律実験室を開発しました。Rainbowは最大1,000実験を1日で実行可能で、化学...
0501セラミックス及び無機化学製品 AIから導くバンドギャップ設計とペロブスカイト合成～AIと実験を融合した無機材料開発フローを実現～
2025-08-20 北海道大学北海道大学の髙橋啓介教授らは、AIによるバンドギャップ設計と実験合成を統合したペロブスカイト材料開発フローを確立しました。従来、ペロブスカイトは太陽光吸収に優れますが、構造変化でバンドギャップが大きく変動する...
1904環境影響評価 土地利用が植物および土壌の炭素量を大きく減少させることを発見（Land use severely reduces global carbon in plants and soils）
2025-08-15 ミュンヘン大学（LMU）ミュンヘン大学（LMU）の地理学者 Raphael Ganzenmüller 教授らによる研究によれば、人間の土地利用によって陸域に蓄えられていた炭素が全球で約24%（3,440億トン）も喪失し...
0502有機化学製品 AIがより強靭なプラスチックの開発を支援（AI helps chemists develop tougher plastics）
2025-08-05 マサチューセッツ工科大学（MIT）MITとデューク大学の研究チームは、機械学習を用いて引き裂き耐性を大幅に高める分子「メカノフォア」を発見した。鉄を含む有機金属化合物フェロセンを対象に約400種類を計算解析し、結合解離...
0106流体工学 「異常波」現象は通常の波の重なりで説明可能（Rogue Waves Aren’t Freaks of Nature ― They’re Just a ‘Bad Day’ at Sea）
2025-08-04 ジョージア工科大学ジョージア工科大学の研究で、海上で発生する異常波（ローグウェーブ）は神秘的現象ではなく、通常の波の特性が重なって生じることが判明。北海で18年間・2万7500件の波データを解析した結果、①速度や方向の...
0504高分子製品 超強力接着性ハイドロゲルのデノボ設計に成功！～データ駆動型アプローチで材料開発の新境地を開拓～
2025-08-07 北海道大学北海道大学の研究チームは、タンパク質データと機械学習を統合したデータ駆動型手法により、超強力接着性ハイドロゲルのデノボ設計に成功した。約2.5万種のタンパク質情報を基に高分子鎖の配列を最適化し、最大1 MPa...
1700応用理学一般 材料欠陥の発生を予測する新しい機械学習モデル (Novel machine learning model can predict material failure before it happens)
2025-04-14 アメリカ合衆国・リーハイ大学Lehigh大学の研究チームは、機械学習を用いて金属などの多結晶材料における「異常な結晶粒成長」を、破壊が始まる前の初期段階（素材寿命の約20％以内）で高精度に予測する新手法を開発した。LS...