1702地球物理及び地球化学 水星の電子加速とオーロラの源を解く局所的なコーラス波動を発見～日欧協力で、水星磁気圏の電磁環境の一端が初めて明らかに～
2023-09-15 京都大学大村善治 生存圏研究所教授、栗田怜 同准教授、尾﨑光紀 金沢大学准教授、八木谷聡 同教授、松田昇也 同准教授、笠原禎也 同教授、笠羽康正 東北大学教授、宇宙航空研究開発機構（JAXA）宇宙科学研究所の中澤暁氏お...
金沢大学
1702地球物理及び地球化学 
2000原子力放射線一般 シチズンサイエンスで挑む雷の謎～宇宙線と雷雲の相互作用は、雷の始まりに影響を与えるのか？～
2023-07-10 京都大学鶴見美和 理学研究科特別研究学生（兼：青山学院大学修士課程学生）、榎戸輝揚 同准教授（兼：理化学研究所チームリーダー）、一方井祐子 金沢大学准教授らの研究グループは、岐阜大学、名古屋大学、早稲田大学等と共同で、...
1702地球物理及び地球化学 流体とスロースリップに駆動された能登半島群発地震～ソフトバンク独自基準点データを用いた地殻変動解析結果～
2023-06-13 京都大学西村卓也 防災研究所教授、平松良浩 金沢大学教授、太田雄策 東北大学准教授の研究グループは、GNSSデータの統合地殻変動解析により、石川県能登半島の北東部で発生している群発地震は大量の流体（約2,900万m3）...
1206農村環境 持続可能な農業のための堆肥-土壌-植物相互作用モデル～好熱菌を活用した脱化学肥料・脱化学農薬農法の可能性を探る～
2023-04-12 理化学研究所,千葉大学,金沢大学,福島大学,北里大学理化学研究所（理研）生命医科学研究センター 粘膜システム研究チームの宮本 浩邦 客員主管研究員、大野 博司 チームリーダー、マイクロバイオーム研究チームの須田 亙 副...
1601コンピュータ工学 レーザ光のカオス的遍歴の自発性を用いた高効率な強化学習を実現 ～脳を模倣した意思決定できるAIハードウェア～
2022-12-08 東京大学既存のコンピュータを支える半導体の集積技術に限界が近づいている中、その状況を打破する情報処理方式を提供するために、光を活用した機械学習に注目が集まっています。その一つの取り組みとして、強化学習の問題例として知ら...
1702地球物理及び地球化学 能登地方で継続する地震活動域およびその深部に電気を通しやすい領域を検出
2022-10-24 京都大学吉村令慧 防災研究所教授、金沢大学、兵庫県立大学らの研究グループは、2021年7月頃からの能登半島北東部の地震活動の活発化を受けて、2021年11月～2022年4月に地下の構造調査を実施し、一連の地震活動域およ...
1700応用理学一般 孤立陽子オーロラの直下で生じる中間圏オゾン量の極端な減少を発見！
2022-10-11 金沢大学,名古屋大学,国立極地研究所金沢大学理工研究域電子情報通信学系の尾﨑光紀准教授、八木谷聡教授、名古屋大学 宇宙地球環境研究所の塩川和夫教授、大塚雄一准教授、国立極地研究所の片岡龍峰准教授、宇宙航空研究開発機構の...
0500化学一般 ３次元原子間力顕微鏡像の新たなシミュレーション手法を開発 ～生体分子の３次元構造を予測して映し出す～
2022-06-14 金沢大学,科学技術振興機構金沢大学 ナノ生命科学研究所の炭竈 享司 特任助教（ＪＳＴ さきがけ研究員）、福間 剛士 教授、同研究所 海外主任研究者でアールト大学（フィンランド）のアダム・フォスター 教授らの共同研究グル...
0502有機化学製品 光駆動型セミピナコール転位反応の開発に成功 ～複雑なカルボニル化合物の自在合成に期待～
2022-05-17 京都大学,金沢大学,科学技術振興機構京都大学 化学研究所の大宮 寛久 教授、金沢大学 医薬保健研究域薬学系の長尾 一哲 助教、同大学 大学院医薬保健学総合研究科 創薬科学専攻 博士前期課程２年（研究当時）の古戸 大芽さ...
1702地球物理及び地球化学 一瞬だけ光るオーロラから宇宙のコーラス電磁波の発生域における周波数特性を解明
2022-05-11 金沢大学,名古屋大学,国立極地研究所,電気通信大学金沢大学理工研究域電子情報通信学系の尾﨑光紀准教授、八木谷聡教授、今村幸祐准教授、金沢大学学術メディア創成センターの笠原禎也教授、名古屋大学宇宙地球環境研究所の塩川和夫...
0505化学装置及び設備 革新的水素液化技術への挑戦～実用的な磁気冷凍法による水素液化コスト削減に道～
2022-04-11 物質・材料研究機構 (NIMS),金沢大学,大島商船高等専門学校,科学技術振興機構１．物質・材料研究機構（ＮＩＭＳ）、金沢大学、および大島商船高等専門学校からなる研究チームは、磁気冷凍システムの極低温における駆動を実現...
0500化学一般 計算機上で収集したデータの機械学習による不斉触媒設計～有機合成DX化の基盤技術構築に向けて～
遷移状態計算と機械学習を併用して、「エナンチオ選択性」が向上する不斉触媒を計算機上で設計することに成功しました。
