東北大学　研究シーズ集

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ら 行
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り

〈流体力学〉

データ科学を用いた非定常航空流体解析

 
 
 
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概要

我々は、データ科学，非線形機械学習，複雑ネットワーク理論，情報理論，また数値流体力学シミュレーションを用いた非定常流体現象の解析を行っています。流体力学におけるチャレンジングな問題を幅広く研究対象とし、データ指向型なアプローチで小型航空機、旅客機、乗用車、また産業流体機械にユビキタスに現れる非定常流体現象のリアルタイムな理解・制御をサポートする学術・技術基盤構築を目指しています。

従来技術との比較

従来の数値流体および実験解析に非線形機械学習に基づくスパースセンシングやデータ縮約を融合し、少ないデータから高精度な流体場再構築やリアルタイム予測および制御を可能にします。これにより、従来の線形手法では困難であった大規模・複雑非線形流動現象の解析や制御が可能になります。

特徴・独自性
  • ・機械学習による乱流超解像解析を用いたセンサからのリアルタイムな時空間流動場再構築が可能
  • ・低次元多様体同定・圧縮により低コストな非定常流体現象の理解とモデリングが可能
  • ・複雑ネットワーク理論・情報理論による渦相互作用・因果関係解析を通した説明可能な機械学習手法の提案
  • ・数値・実験・理論データフュージョンを通したマルチフィデリティなデータ活用
実用化イメージ

我々の研究は、飛行機や車、風力発電機などの周囲を流れる空気や水（流体）の「動き」を、少ない情報から正確に予測・制御する技術の開発を目的としています。

これらの研究は、
・航空機の燃費改善や安全性向上
・自動車の空力性能向上による省エネ
・災害時の風の流れ予測による防災支援

をはじめとする様々な場面で社会に貢献することが可能です。

以下のようなご興味をお持ちの企業の方との共同研究による新たなイノベーションの創発を目指します。
・AI（人工知能）や機械学習を使って流れを予測・制御
・情報理論やネットワーク科学で流れの構造を把握
・従来の流体科学との融合で、より正確で再現性の高いモデルを構築

非線形機械学習と物理学を融合した新しい流体解析技術を通じて、産業や環境、社会の幅広い分野に役立つ革新的な技術開発に取り組んでいます。

研究者

大学院工学研究科

深見 開  

Kai Fukami

〈液体流動〉

液体流動を利用した新たなエネルギー変換

 
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概要

世界的なエネルギー需要の増加に伴い、身近な環境からエネルギーを収集する技術、すなわち環境発電（エネルギーハーベスティング）の技術開発が望まれています。私の研究グループでは、グラフェン上を流れるわずかな水流による発電現象に着目しています。これまでとは異なるエネルギー変換機構であり、発電以外にも展開が期待できます。

従来技術との比較

従来の水力発電とは異なり、微小な水流を機械的な変換を必要とせずに電力を得ることができる技術です。発電量は小さいものの環境負荷が小さく、低コストなのが特徴です。

特徴・独自性
  • 2次元材料であるグラフェンの上を1滴の水が滑り落ちる、または連続した流水が流れるときグラフェンに起電力が生じる現象が生じます。これまでの研究によって発生する起電力が流速と水が接触する界面の面積に比例すること、流動状態が起電力の大きさに影響することが明らかになっています。この現象を応用してエネルギー、環境分野へ展開する研究を行っています。液体の流動から機械的な変換を介さずに電気エネルギーを得ることができる独創的な研究です。
実用化イメージ

従来とは異なるエネルギー変換機構を基にしており、新たなエネルギーハーベスティング技術となる可能性があります。また従来の発電技術とは相補的な関係となるため、環境資源の有効活用に適した研究です。今後は発電以外への展開も可能です。

研究者

大学院工学研究科

岡田 健  

Takeru Okada

〈流動〉

液体流動を利用した新たなエネルギー変換

 
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概要

世界的なエネルギー需要の増加に伴い、身近な環境からエネルギーを収集する技術、すなわち環境発電（エネルギーハーベスティング）の技術開発が望まれています。私の研究グループでは、グラフェン上を流れるわずかな水流による発電現象に着目しています。これまでとは異なるエネルギー変換機構であり、発電以外にも展開が期待できます。

従来技術との比較

従来の水力発電とは異なり、微小な水流を機械的な変換を必要とせずに電力を得ることができる技術です。発電量は小さいものの環境負荷が小さく、低コストなのが特徴です。

特徴・独自性
  • 2次元材料であるグラフェンの上を1滴の水が滑り落ちる、または連続した流水が流れるときグラフェンに起電力が生じる現象が生じます。これまでの研究によって発生する起電力が流速と水が接触する界面の面積に比例すること、流動状態が起電力の大きさに影響することが明らかになっています。この現象を応用してエネルギー、環境分野へ展開する研究を行っています。液体の流動から機械的な変換を介さずに電気エネルギーを得ることができる独創的な研究です。
実用化イメージ

従来とは異なるエネルギー変換機構を基にしており、新たなエネルギーハーベスティング技術となる可能性があります。また従来の発電技術とは相補的な関係となるため、環境資源の有効活用に適した研究です。今後は発電以外への展開も可能です。

研究者

大学院工学研究科

岡田 健  

Takeru Okada

〈流路変化〉

摺動部摩耗と焼付き発生部位に関するシミュレーション予測システムの開発

 
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概要

エンジンピストンピン－コンロッド小端間の相変化を伴う潤滑油液膜流れに着目し、構造体の弾性変形と流路変化を考慮した混相流体－構造体連成解析手法を新たに開発し、高負荷条件下におけるトライボロジー特性に関するシミュレーション予測法を開発しました．その結果、摺動部における摩耗・焼付き発生部位のシミュレーション予測に成功するとともに、構成部品の特異な変形挙動が摩耗・焼付きの発生要因であることを発見しました。

従来技術との比較

流体潤滑における摩耗・焼付き発生部位の検証には計算による予測は不可能であると考えられてきましたが，本研究では摺動部における摩耗・焼付き発生部位のシミュレーション予測に成功しました．

特徴・独自性
  • この研究は、以下のような成果があります。
  • ・スーパーコンピューターでエンジンピストンピン摺動部における摩耗・焼付き発生部位に関するシミュレーション予測に世界で初めて成功しました。
  • ・ピストンピンの弓なり状の変形が、コンロッドエッジにおける機械接触・焼付きの原因であることを特定しました。
  • ・ピストンピンとコンロッド双方の弾性変形ならびに非定常流路変化を伴う薄膜キャビテーション潤滑を考慮した、3次元混相流体－構造体連成解析手法の開発に成功しました。
実用化イメージ

本研究手法は自動車用エンジンのみならず流体潤滑を用いた全ての摺動部品要素に適用可能であり、輸送機械・産業機械の損傷予測や構成要素の安全性指針策定に貢献し、構成要素の最適設計が可能になります。

研究者

流体科学研究所

石本 淳  

Jun Ishimoto

〈量子アニーリング〉

全てを最適化する　Optimal Society

 
 
 
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概要

従来技術との比較

特徴・独自性
  • 量子アニーリングと呼ばれる最適化技術が本格的に利用される時代において、民間企業との応用研究で世界の実績を誇ります。多様な要求や限界を突破する基礎技術の開発や、応用可能性という面で当研究室は着実に実績をあげております。産業界をはじめとする民間企業との応用研究で量子アニーリングを用いる優位な点は、いわば「モデルファースト」で最適化したい目標を描くコスト関数を一度定式化するだけで利用できる点にあります。加えて、送信時の秘匿性の高さ、信号制御にも使えるレスポンスの速さも特筆すべき点です。さらには学習による逐次最適化、ブラックボックス最適化など、手法にとどまらない展開をしています。応用範囲としては自動運転、工場内の物流、災害時の避難誘導、新たな組み合わせを探索するという点ではマテリアルズインフォマティクスに至るまで枚挙にいとまがありません。
実用化イメージ

各種車両の自動運転、災害時の避難経路誘導などの経路探索問題、工程スケジューリングや多大な組合せ問題、材料探索への応用が可能です。また、各業界における組合せ最適化問題への課題解決方法を提供可能です。(交通・流通、製造、材料、創薬等)

研究者

大学院情報科学研究科

大関 真之  

Masayuki Ohzeki

〈量子計算〉

全てを最適化する　Optimal Society

 
 
 
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概要

従来技術との比較

特徴・独自性
  • 量子アニーリングと呼ばれる最適化技術が本格的に利用される時代において、民間企業との応用研究で世界の実績を誇ります。多様な要求や限界を突破する基礎技術の開発や、応用可能性という面で当研究室は着実に実績をあげております。産業界をはじめとする民間企業との応用研究で量子アニーリングを用いる優位な点は、いわば「モデルファースト」で最適化したい目標を描くコスト関数を一度定式化するだけで利用できる点にあります。加えて、送信時の秘匿性の高さ、信号制御にも使えるレスポンスの速さも特筆すべき点です。さらには学習による逐次最適化、ブラックボックス最適化など、手法にとどまらない展開をしています。応用範囲としては自動運転、工場内の物流、災害時の避難誘導、新たな組み合わせを探索するという点ではマテリアルズインフォマティクスに至るまで枚挙にいとまがありません。
実用化イメージ

各種車両の自動運転、災害時の避難経路誘導などの経路探索問題、工程スケジューリングや多大な組合せ問題、材料探索への応用が可能です。また、各業界における組合せ最適化問題への課題解決方法を提供可能です。(交通・流通、製造、材料、創薬等)

研究者

大学院情報科学研究科

大関 真之  

Masayuki Ohzeki

〈量子効果〉

固体ナノ構造中の電子物性解明とデバイス応用

概要

従来技術との比較

特徴・独自性
  • 微細加工によりナノメートルスケールの人工微細構造を作製し、その電気的性質の解明とデバイス応用の研究を進めています。
実用化イメージ

精密・高速電気測定（低ノイズ、単一電子検出等）、極低温・高磁場測定、微細加工、データ科学手法などを得意としています。これらがお役に立てることがございましたら、ぜひお知らせ下さい。

研究者

高等研究機構材料科学高等研究所

大塚 朋廣  

Tomohiro Otsuka

〈量子構造〉

半導体量子構造の伝導特性制御と超高感度NMR

 
 
 
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特徴・独自性
  • GaAs やInSbの量子構造の伝導特性を制御し、核スピンの偏極状態を操作することで、二次元構造やナノ構造に適用できる超高感度NMR技術を確立した。さらに、InSb 量子構造においてアルミナ絶縁膜を用い、理想的なゲート操作を実現した。また、核スピンが感じる雑音特性を周波数依存性も含め測定する一般化された横緩和時間の考え方を提案、実証した。この概念は核スピンを用いるすべての計測に大きな変化をもたらすことが期待される。
実用化イメージ

良好なゲート制御を用いた次世代InSbデバイス。一般化された横緩和時間を利用した様々な核スピン計測、核磁気共鳴。高感度NMR は物性研究への応用が中心であるが、量子情報処理への貢献も見込まれる。

研究者

高等研究機構先端スピントロニクス研究開発センター

平山 祥郎  

Yoshiro Hirayama

〈量子コンピュータ〉

固体ナノ構造を活用した量子技術の研究

概要

従来技術との比較

特徴・独自性
  • 固体ナノ構造中で生じる量子状態を利用して、量子センサや量子ビット等の量子デバイス、およびこれらを活用した量子技術の研究を進めています。
実用化イメージ

単一電子スピン状態等の量子状態の電気的精密・高速測定、制御、データ科学手法などを得意としています。これらがお役に立てることがございましたら、ぜひお知らせ下さい。

研究者

高等研究機構材料科学高等研究所

大塚 朋廣  

Tomohiro Otsuka

〈量子コンピューティング〉

スーパーコンピュータシステム設計とその応用に関する研究

 
 
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概要

従来技術との比較

特徴・独自性
  • 次世代超高性能コンピュータシステムを実現するハードウェア、およびシステムソフトウェアの要素技術の確立と、次世代コンピュータシステムの卓越した情報処理能力を最大限に引き出せるシミュレーション技術やデータ処理技術について研究を進めています。特に、量子コンピュータを含む新たな計算技術の探求とそのシステム化、さらにはAIを駆使したアプリケーションの高度化・高速化にも取り組んでいます。
実用化イメージ

高性能コンピュータアーキテクチャとその応用に関する産学連携研究を進めていますが、シミュレーション・データ解析・AI技術を必要とする企業との産学共同研究も可能です。

研究者

大学院情報科学研究科

小林 広明  

Hiroaki Kobayashi

〈量子情報処理〉

固体ナノ構造を活用した量子技術の研究

概要

従来技術との比較

特徴・独自性
  • 固体ナノ構造中で生じる量子状態を利用して、量子センサや量子ビット等の量子デバイス、およびこれらを活用した量子技術の研究を進めています。
実用化イメージ

単一電子スピン状態等の量子状態の電気的精密・高速測定、制御、データ科学手法などを得意としています。これらがお役に立てることがございましたら、ぜひお知らせ下さい。

研究者

高等研究機構材料科学高等研究所

大塚 朋廣  

Tomohiro Otsuka

〈量子スピン系〉

中性子散乱による巨視的量子現象の探索と解明

 
 
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特徴・独自性
  • 中性子散乱は他の散乱手法（X散乱や電子線散乱）に比較して、1) Li、 H 等の軽元素による散乱が大きい、2) 磁気散乱を通して物質中の電子スピンを検出可能、3) 弾性散乱（回折）に加えて室温程度の低エネルギー励起の測定が可能という特徴があります。我々は中性子散乱法を用いて、多体電子系における巨視的量子現象、なかでも量子フラストレートスピン系における巨視的非磁性基底状態や磁気揺らぎが媒介する非従来型の超伝導現象の探索とその解明を目的に研究を進めています。
実用化イメージ

上で述べたように、中性子散乱は磁気構造およびスピンダイナミクス、さらに結晶中の軽元素位置やその運動を調べるのに適した手段です。従って、このような情報が必要な材料研究には極めて有用であると考えられます。

研究者

多元物質科学研究所

佐藤 卓  

Taku J Sato

〈量子センサ〉

固体ナノ構造を活用した量子技術の研究

概要

従来技術との比較

特徴・独自性
  • 固体ナノ構造中で生じる量子状態を利用して、量子センサや量子ビット等の量子デバイス、およびこれらを活用した量子技術の研究を進めています。
実用化イメージ

単一電子スピン状態等の量子状態の電気的精密・高速測定、制御、データ科学手法などを得意としています。これらがお役に立てることがございましたら、ぜひお知らせ下さい。

研究者

高等研究機構材料科学高等研究所

大塚 朋廣  

Tomohiro Otsuka

〈量子デバイス〉

固体ナノ構造を活用した量子技術の研究

概要

従来技術との比較

特徴・独自性
  • 固体ナノ構造中で生じる量子状態を利用して、量子センサや量子ビット等の量子デバイス、およびこれらを活用した量子技術の研究を進めています。
実用化イメージ

単一電子スピン状態等の量子状態の電気的精密・高速測定、制御、データ科学手法などを得意としています。これらがお役に立てることがございましたら、ぜひお知らせ下さい。

研究者

高等研究機構材料科学高等研究所

大塚 朋廣  

Tomohiro Otsuka

〈量子ビーム〉

エネルギー利用を目指した“水素化物”の基盤・応用研究

 
 
 
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概要

従来技術との比較

特徴・独自性
  • 次世代エネルギー利用を目指した“水素化物”の基盤・応用研究に取り組んでいます。主要なテーマは、水素利用システムのための高密度水素貯蔵材料の開発で、量子ビーム計測による原子・電子構造解析やAI 駆動データベースなども技術導入しながら、また国内外の研究者と連携しながら、各種の最先端研究を推進しています。また、多価高速イオン伝導材料や水素化物超伝導材料などの“水素化物”に関する新たな研究領域も開拓しています。
実用化イメージ

水素利用システムや次世代二次電池のための基盤・応用研究を通じて、素材・電気・エネルギーなどに関する産業分野に貢献するとともに、ご関心をお持ちの企業・団体などへの学術指導も積極的に実施しています。

研究者

高等研究機構材料科学高等研究所

折茂 慎一  

Shin-Ichi Orimo

〈量子物性〉

NanoTerasuを用いた電子輸送現象可視化による機能性電子材料の革新

概要

結晶を原子層レベルまで薄くすると表面近傍に新奇な電子状態が発現し、量子的な効果が顕著に現れ、結晶単体では見られない高移動度電子やスピン偏極電子、金属絶縁体転移の発現など新奇な物性を示すことが多くあります。こうした特異物性を極薄膜や表面で実現し、制御・解明する研究を行っています。高輝度かつ高エネルギー分解能の放射光を駆使することで、新奇な物理現象を正確に捉えることが可能です。

従来技術との比較

放射光源を利用した表面解析の手法は、実験室光源と比較してより多くの情報を得る・より微細な試料の測定を行うことが可能です。

特徴・独自性
  • 世界最高性能を有するNanoTerasu とこれまで開発してきたin-situ ARPES マイクロ多端子電子輸送測定システムや計算科学を融合し、電子の運動を正確に記述し新たなナノ材料探索を実施しています。
  • Nanoterasu を用いたin-situ ARPES手法（角度分解光電子分光（Angle-Resolved Photoemission Spectroscopy: ARPES））による、成膜環境下で物質の表面状態の詳細な解析が可能です。また、放射光施設での測定に資する原子層レベルの極薄膜試料の作成が可能です。
実用化イメージ

放射光を用い新奇低次元物性の解明や光電子分光・多端子計測を合わせた革新的電子輸送現象解明手法開発による機能性表面・極薄膜探索を行っています。電子挙動の理解は革新的な半導体や加工技術の進歩に繋がります。

研究者

国際放射光イノベーション・スマート研究センター

湯川 龍  

Ryu Yukawa

〈量子力学〉

全てを最適化する　Optimal Society

 
 
 
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概要

従来技術との比較

特徴・独自性
  • 量子アニーリングと呼ばれる最適化技術が本格的に利用される時代において、民間企業との応用研究で世界の実績を誇ります。多様な要求や限界を突破する基礎技術の開発や、応用可能性という面で当研究室は着実に実績をあげております。産業界をはじめとする民間企業との応用研究で量子アニーリングを用いる優位な点は、いわば「モデルファースト」で最適化したい目標を描くコスト関数を一度定式化するだけで利用できる点にあります。加えて、送信時の秘匿性の高さ、信号制御にも使えるレスポンスの速さも特筆すべき点です。さらには学習による逐次最適化、ブラックボックス最適化など、手法にとどまらない展開をしています。応用範囲としては自動運転、工場内の物流、災害時の避難誘導、新たな組み合わせを探索するという点ではマテリアルズインフォマティクスに至るまで枚挙にいとまがありません。
実用化イメージ

各種車両の自動運転、災害時の避難経路誘導などの経路探索問題、工程スケジューリングや多大な組合せ問題、材料探索への応用が可能です。また、各業界における組合せ最適化問題への課題解決方法を提供可能です。(交通・流通、製造、材料、創薬等)

研究者

大学院情報科学研究科

大関 真之  

Masayuki Ohzeki

〈料理〉

社会科学をエンターテインメントコンテンツにする

 
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概要

経済データの分析やシミュレーションを研究している中で、これらの技術をエンターテインメントコンテンツの作成に活かせないかと思うようになりました。例えば、現実の社会経済データに徹底的に基づいたリアルな経営シミュレーションゲーム、統計データから不自然な点を探して企業犯罪を見抜くミステリー小説、料理レシピの各材料についてその生産地や経済事情、貿易統計などを一緒に学べる料理本などを構想しています。

従来技術との比較

例えば何かシミュレーションゲームを作るのであれば、そのパラメーターの設定が必要になります。これを、実際に研究で使っているレベルで精密に、特にマクロ経済学のカリブレーションという手法を応用して行えると考えています。また、金融ビッグデータの解析経験などから、専門家でないと扱えないような詳細な統計分析をエンターテインメントに落とし込めるのではと期待しています。

特徴・独自性
  • 堅い研究と柔らかいエンターテインメントを結ぶこと
  • 経済モデルのパラメーター設定手法をゲームに持ち込むこと
  • 金融・経済教育への応用
実用化イメージ

このようなコンテンツを、ゼミの大学生と一緒に作りたいと考えています。企業様には、コンテンツの方向性などを指導していただきつつ、一緒に製品開発に取り組めますと幸いです。

研究者

大学院経済学研究科

久保田 荘  

So Kubota

〈リラクタンスジェネレータ〉

メンテナンスレス、レアメタルフリーの安価な発電機

 
 
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概要

メンテナンスレス、レアメタルフリーの安価な発電機
https://www.t-technoarch.co.jp/data/anken_h/T08-080.html

従来技術との比較

特徴・独自性
  • 本発明は、安価なフェライト磁石を採用しながら、高価な希土類磁石使用の発電機並みの発電出力と効率が得られるリラクタンスジェネレータ（可変磁気抵抗型発電機）です。回転子極先端の形状に工夫を加え、独自の2段積み構造を採用することで、トルクリプルを大幅に低減しました。静粛な動作が可能です。また、電源不要で無電化地域での使用も可能なうえ、簡易構造かつ増速ギアも不要なダイレクトドライブ方式対応のため、他の発電機と比較してもメンテナンスレス、トータルコストも削減可能です。
実用化イメージ

水力発電、風力発電、マイクロガスタービン等に活用可能です。

研究者

大学院工学研究科

中村 健二  

Kenji Nakamura

〈リレー〉

AI駆動型次世代無線通信ネットワーク６Gとその基盤技術

 
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概要

従来技術との比較

特徴・独自性
  • 2030年の実現を目指す6G無線ネットワークは、高速、低遅延、広いカバレッジなどの特徴を有し、より快適なネットワーク環境を提供します。一方、その構築方法や制御技術、さらにアプリケーション技術の検討が待たれています。本研究室では、6Gに関わる基盤技術から応用技術まで幅広くカバーし、AI技術を駆使した最先端の無線ネットワーク制御技術を開発しています。具体的には、Satellite-air-groundintegratednetwork(SAGIN)、Intelligentreflectingsurface(IRS)、Digitaltwin、EmergingWLAN(例:Wi-Fi7)、およびモバイルエッジコンピューティング(MEC)などの研究を行っています。
実用化イメージ

本研究室で行っている研究は、情報通信のインフラストラクチャーとなる広域ネットワークの構築や知的運用から、工場や会議場などの小規模ネットワークの高速化、効率化などに貢献します。

研究者

大学院情報科学研究科

加藤 寧  

Nei Kato

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