法人別リリース

最先端材料科学研究：ウェブツールで先端材料開発を容易に

STAM編集室 (NIMS) — Mon, 02 Feb 2026 11:00:00 +0900

2026年2月2日
Science and Technology of Advanced Materials: Methods
国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）内のSTAM編集室では、NIMSとスイスのEmpaが刊行を支援するオープンアクセスジャーナル「Science and Technology of Advanced Materials: Methods」誌（https://www.tandfonline.com/stam-m）から論文を厳選して紹介しています。
2026年1月29日に発表された論文の解説を、2026年2月2日に配信いたします。

図の説明：新たなツールは、触媒を記号的配列として表現する触媒遺伝子プロファイリングを利用し、プログラミングスキルを必要とせずにデータの解釈と触媒の設計を可能にする。

日用品として使われる化学製品の製造からクリーンエネルギーの実現やゴミのリサイクルといったグローバルな課題にまで、化学反応を加速する物質である触媒が欠かせない。しかし、様々な要因が複雑に絡み合ってその性能を決めているため、新しい触媒の開発は非常に難しい。
北海道大学の研究者らが最近、Science and Technology of Advanced Materials: Methodsに発表したウェブツールは、こうした困難を取り除くのに役立つに違いない。プログラムを開発する高度なスキルを必要とせずに、触媒についての多くのデータから、ある種のパターンあるいは触媒同士の関係を見出すことを可能にするのだ。

このツールは、著者らが以前に提案した、触媒「遺伝子」プロファイリングという方法に基づいている。この方法では、触媒を「遺伝子」のような文字列で表現することにより、データの解釈を容易にするとともに、文字列の配列に基づいた改良・設計ができる。開発されたツールはウェブを用いたグラフィカルインターフェースであり、直感的かつ対話的に触媒データを解析する方法を提供する。
研究を主導した髙橋教授は、「開発したシステムを使うと、プログラミングが全くできなくても、触媒についての複雑なデータ集から、全体的あるいは細部の特徴を見出すことができるのです」と語る。「触媒同士および「遺伝子」配列の特徴を可視化することにより、理解を容易にして触媒設計を効率化します。これによって、実験的知見とデータ駆動型解析のギャップが大幅に縮まるのです。」

研究チームはこのツールを触媒以外のデータ駆動材料研究へも適用しようと考えている。また、予測を行うこともできるようにしたいと考えている。モデル化あるいは「遺伝子」操作の仕組みを実装できれば、既存のデータを解析するだけでなく、より良い性能の物質のためのアイデアを検討するツールにもなるはずだ。さらに、研究チームは、多くの研究者が共同してデータ駆動型研究を効率的に実施できるコミュニティー向けの機能を盛り込むことも視野に入れている。
髙橋教授は言う：「究極の目標は、先端材料開発をもっと直感的でとっつきやすくして、めざましい成果につなげたいのです。」

論文情報
タイトル：Web-based graphical interface for catalyst gene design and profiling
著者：Kenshin Shibata, Mikael Kuwahara, Yoshiki Hasukawa, Fernando Garcia-Escobar, Lauren Takahashi & Keisuke Takahashi*
*Department of Chemistry, Hokkaido University, North 10, West 8, Sapporo 060-0810 Japan (E-mail: keisuke.takahashi[at]sci.hokudai.ac.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 6 (2026) 2600689

最終版公開日：2026年1月29日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/27660400.2025.2600689（オープンアクセス）

最先端材料科学研究：次世代材料科学のためのデータ基盤構築

STAM編集室 (NIMS) — Mon, 19 Jan 2026 11:00:00 +0900

2026年1月19日
Science and Technology of Advanced Materials: Methods
国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）内のSTAM編集室では、NIMSとスイスのEmpaが刊行を支援するオープンアクセスジャーナル「Science and Technology of Advanced Materials: Methods」誌（https://www.tandfonline.com/stam-m）から論文を厳選して紹介しています。
2025年12月15日に発表された論文の解説を、2026年1月19日に配信いたします。

図の説明：マテリアルズインフォマティクスのために高度に柔軟な仕組みを備えたデータシステムが、様々な実験データを自動的に解釈し、可読性を高めた形式で保存する。

材料研究では膨大なデータが生成されるが、それらは測定器メーカー固有の形式で、用語も統一されていないため、集約・検索・比較・再利用が困難である。このため、こうした目的のために、従来、研究者はデータクリーニングに必要なメタデータ付与、フォーマット変換、特徴量の顕在化といった煩雑な作業に多大な時間を費やしてきた。この追加工程がデータの共有を妨げ、データ駆動型研究の進展を阻害している。この問題は、高品質なデータセットを必要とするAI駆動型材料研究の機運が高まる中で、さらに深刻化している。

この問題に対処するため、物質・材料研究機構（NIMS）の研究者らは、材料科学者向けの非常に柔軟なデータ管理システム「Research Data Express（RDE）」を開発した。『Science and Technology of Advanced Materials: Methods』誌に掲載されたRDEは、生データファイルや手動入力された測定値から実験データを自動解釈し、可読性に優れた共通化された形式で再構築・保存する手段を提供する。

「RDEは研究者の日常的なデータ処理負担を大幅に軽減し、データの発見可能性・相互運用性・再利用可能性（FAIR原則）および追跡可能性を向上させます」と、NIMS材料データプラットフォームの研究員で責任著者の藤間淳博士は説明する。「これにより、データ駆動型の共同材料研究が促進されることを期待しています」

RDEの核心は、多くのほかのシステムがするように記録結果としての「データセットの形式」を強制するのではなく、入力されたデータセットの形式を解釈するために「データセットテンプレート」という仕組みを導入したことだ。このテンプレートが、異なる実験種別からのデータをどのようにフォーマット・処理すべきかを、システムに「指示」する。たとえば、研究者がX線回折実験のプロファイル結果のスプレッドシートをアップロードするとき、適切なデータセットテンプレートを指定することにより、RDEはその中身を理解し、装置メーカーの違いに依らずグラフの描画やピーク位置・強度等の分析を自動実行する。異なる装置あるいは研究分野向けにテンプレートを準備できるため、データ管理の柔軟性が非常に大きい。利用者の多い実験装置にはテンプレートが事前に用意されているし、それで不足なら研究者が自らテンプレートを作ることもできる。

「データセットテンプレートの利用というRDEの独自のアプローチにより、研究者は自身の装置に合わせたデータ構造を自由に定義できる一方で、大量のデータの構造化とメタデータ抽出のシステムによる自動実行が両立できるのです」と藤間は説明する。

2023年1月のリリース以来、RDEは日本の材料研究コミュニティで広く採用され、その実用性を実証している。現在までに5,000人以上のユーザーを獲得し、様々な実験手法向けに1,900以上のデータセットテンプレートが実装され、これによって16,000以上のデータセット、300万以上のデータファイルが蓄積された。本システムは文部科学省が推進する「材料研究DXプラットフォーム」をはじめとする国家規模の取り組みにおけるデータ基盤として機能している。NIMSチームは研究コミュニティ内での利用促進を目的に、オープンソースのソフトウェアツールキット（RDEToolKit）も公開している。

論文情報
タイトル：Research data express: a data accumulation and sharing system for digital transformation in materials research
著者：Jun Fujima*, Hideki Yoshikawa, Hiroko Nagao, Hiroaki Tosaka, Takuya Kadohira & Masahiko Demura
*Materials Data Platform, National Institute for Materials Science, 1-1, Namiki, Tsukuba, Ibaraki 305-0044, Japan (E-mail: fujima.jun[at]nims.go.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 5 (2025) 2597702

最終版公開日：2025年12月15日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/27660400.2025.2597702（オープンアクセス）

最先端材料科学研究：論文に眠る実験データを掘り起こす

STAM編集室 (NIMS) — Thu, 08 Jan 2026 11:00:00 +0900

2026年1月8日
Science and Technology of Advanced Materials: Methods
国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）内のSTAM編集室では、NIMSとスイスのEmpaが刊行を支援するオープンアクセスジャーナル「Science and Technology of Advanced Materials: Methods」誌（https://www.tandfonline.com/stam-m）から論文を厳選して紹介しています。
2026年1月5日に発表された論文の解説を、2026年1月8日に配信いたします。

図の説明：研究者と人工知能が協力して、世界の論文から材料科学の実験データを集めてデータベース化（イラスト: Kenji Tashiro. Instagram: ripplemarkmaker）

スマートフォンや自動車など、現代社会を支えるテクノロジーは多様な機能材料に支えられている。このため材料科学者らは新材料の開発と改良に取り組んでいるが、材料特性の予測は一筋縄ではいかない。データ科学はその変革に向けた鍵であり、人工知能を用いた新たなツールが、世界の材料特性データの探索・収集・管理を加速すると期待される。
機能材料と特性の関係は複雑であり、組成や合成方法のわずかな違いが電子の状態や微細組織に影響を与え、全く異なる特性を示すことも珍しくない。このため理論モデルだけでは予測が難しく、研究者や技術者の長年の経験に基づく勘が大きな役割を果たしてきた。
機械学習は、理論ではなく経験的な傾向を学習できる技術である。材料科学の実験データを機械学習すれば、そのような勘をコンピュータで再現できる可能性がある。ChatGPTなど、今や多くの人の日常を支える大規模言語モデル（LLM）は、背景知識や文脈を踏まえた柔軟な情報抽出ができる。このため、論文という複雑な情報源を構造化されたデータへと変換する作業も自動化できる可能性がある。これにより実験データの大規模データセットを構築できれば、その俯瞰による研究のインスピレーションの獲得や、機械学習による経験的傾向に基づく特性予測の実現が期待できる。

物質・材料研究機構（NIMS）・筑波大学・理研の桂ゆかりらのチームはこの可能性に注目し、論文から収集した材料特性データベースStarrydataの構築を加速する新たな二つのツールを開発した。この成果は最近、『Science and Technology of Advanced Materials: Methods』誌に発表された。

「これまでに出版された数百万本の論文のグラフには、過去の研究者たちが集めてきた貴重な実験データが眠ったままになっています」と桂は言う。彼女が2015年に立ち上げたStarrydataプロジェクトでは、論文からのデータ収集を人の手で行い、独自開発のStarrydata2 Webシステムで支援することで、世界に類を見ない情報量の実験データを集めることに成功した。このデータ収集をさらに効率化するのが今回のツールだ。「データ構造を指定してLLMに指示すると、幅広い分野の論文PDFの文章から、図表や試料の情報を的確かつ網羅的に抽出できることがわかりました」
桂はさらに「論文PDFへの人工知能の使用を制限している出版社も多いので、現在はオープンアクセス論文を対象とする仕様で開発しています」と付け加えた。

一つ目のツール「Starrydata Auto-Suggestion for Sample Information」は、材料分野ごとにあらかじめ設計したデータ項目に対して、論文中のテキストを読んで入力内容の候補を提案する機能であり、Starrydata2 webシステムにすでに搭載されている。ユーザーが論文の概要や実験方法のテキストをペーストすると、それがOpenAIのGPTに送信され、各項目の入力欄の下に候補の英文が自動で表示される。
二つ目のツール「Starrydata Auto-Summary GPT」は、ユーザーがアップロードしたオープンアクセス論文のPDFを丸ごと解体する形で、論文中に登場するすべての図、表、試料の説明を、自動でJSON形式のデータにまとめる機能である。JSONデータの出力まではChatGPTのカスタムGPT機能で行い、得られたデータを、Webブラウザ上で表としてわかりやすく閲覧できる。このデータは今のところはStarrydataデータベースに直接収録しないが、データ収集者が目的のデータを素早く探して情報を入力する作業を飛躍的に加速できている。

「論文は著者の主張を伝えるために組み上げた論理ですが、それを解体して実験データの形に戻すことで、他の研究者も研究に利用できます」と桂は言う。「そのように、あらゆる材料科学分野の実験データがデジタル形式で共有されて、俯瞰できるようになる未来を目指しています。」
Starrydataでは、現在は熱と電気を変換する熱電材料や磁石など、一部の材料科学分野しかデータベース化を進められていないが、新材料開発に使えるオープンデータセットとして、世界のトップ研究者たちを中心に活用が始まっている。このような大規模実験データの可能性がより広く認識され、論文データ収集という研究の形が科学コミュニティに根付くことを目指して研究を進めている。

論文情報
タイトル：Development of LLM-assisted data curation tools for the Starrydata materials science database
著者：Yukari Katsura*, Tomoya Mato, Yu Takada, Eiji Koyama, Dewi Yana, Atsumi Tanaka & Masaya Kumagai
* Center for Basic Research on Materials, National Institute for Materials Science (NIMS), Tsukuba, Japan (E-mail: KATSURA.Yukari[at]nims.go.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 5 (2025) 2590811

最終版公開日：2026年1月5日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/27660400.2025.2590811（オープンアクセス）

著者連絡先
桂　ゆかり
物質・材料研究機構主任研究員
筑波大学准教授
理化学研究所客員研究員
KATSURA.Yukari[at]nims.go.jp

本件に関する問い合わせ: stam_info[at]nims.go.jp

最先端材料科学研究：カリウムイオン電池実用化への道のり

STAM編集室 (NIMS) — Tue, 08 Jul 2025 11:00:00 +0900

2025年7月8日
Science and Technology of Advanced Materials
国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）内のSTAM編集室では,NIMSとスイスのEmpaが刊行を支援するオープンアクセスジャーナル「Science and Technology of Advanced Materials」誌（https://www.tandfonline.com/stam）から論文を厳選して紹介しています．
2025年7月4日に発表された論文の解説を，7月8日に配信いたします．

図の説明：カリウムイオン電池は，実用間近のナトリウムイオン電池より高いエネルギー密度を実現できる可能性を持っている．高エネルギー密度は再生可能エネルギーの活用では特に重要になる．

韓国・東国大学のLim Eunho教授らの研究チームは，『Science and Technology of Advanced Materials』にレビュー論文を発表し，持続可能なグリーン転換に不可欠な電池技術の最近の進展と課題について考察し，リチウムイオン電池の代替技術開発に必要な研究の方向性を提案しています．

リチウムイオン電池は，ノートパソコン，スマートフォン，電気自動車など，電子機器利用の急激な発展において不可欠な役割を果たしてきましたが，その普及拡大に伴い，重大な課題に直面しています．というのも，リチウムは資源が偏在しています．．このため，需要の増加により，リチウムはいまや高価値な戦略的資源へと変貌した上に，今後，その需要はますます増加すると予想されているからです．
代替案として，より得やすい材料を使った電池技術の可能性が模索されています．たとえば，ナトリウムイオン電池は選択肢の一つで，すでに商業化も間近です．しかし，カリウムイオン電池はさらに優れた電池技術になると期待されており，特に再生可能エネルギーなどの大規模エネルギー貯蔵で重要になる，高いエネルギー密度を実現できる電池技術となる可能性があります．「カリウムイオン電池は，カリウムの豊富さとコストの観点から有望な代替策として浮上していますが，その可能性を現実のものにするには，カリウムイオンの特性に最適化された先進的負極材料の開発が不可欠です」とLim教授は説明します．

Lim教授らのレビュー論文では，カリウムイオン電池の潜在能力を実現するための必要となる研究が概説されています．この中で，種々の負極材料の強みと弱み，およびそれぞれが依拠する電気化学的メカニズムが体系的に分析され，弱点を克服するための戦略や，性能と安定性とのトレードオフもまとめられています．本論文の重要なポイントの一つは，カリウムイオン電池の容量と寿命を決定する要因として，電気化学パラメーターと物理構造の相互関係が浮き彫りになった点です．これに基づき，著者らはカリウムイオン電池技術を進歩させるために必要となる今後の研究方向性を提示しています．

Lim教授は，カリウムイオン電池の潜在的可能性を実現し，その限界を克服する新たな材料の設計を目指しています．「私の研究では，コスト効率が良く，高性能で安全なカリウムイオン電池用負極材料の開発に焦点を当てます」と語ります．また，彼は高度な評価技術を用いて，電池材料内で起こる基本的な現象も明らかにする計画です．「これら現象のメカニズムを理解することが，材料設計と電極構造の最適化には不可欠なのです」と彼は説明します．「究極的に，私の目標は，現在のリチウムイオン電池の負極に匹敵，またはそれを上回る材料を開発し，カリウムイオン電池の商業化に貢献することです」．

論文情報
タイトル：Recent progress and challenges in potassium-ion battery anodes: towards high-performance electrodes
著者：Jeseon Lee, Juyeon Lee & Eunho Lim*
* Department of Chemical & Biochemical Engineering, Dongguk University, Seoul, 04620, Republic of Korea (E-mail: eunholim[at]dgu.ac.kr)
引用：Science and Technology of Advanced Materials Vol. 26 (2025) 2518746

最終版公開日：2025年7月4日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/14686996.2025.2518746（オープンアクセス）

本件に関する問い合わせ: stam_info[at]nims.go.jp

最先端材料科学研究：ソフトエレクトロニクスには機能のブレンド

STAM編集室 (NIMS) — Thu, 19 Jun 2025 11:00:00 +0900

2025年6月19日
Science and Technology of Advanced Materials
国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）内のSTAM編集室では,NIMSとスイスのEmpaが刊行を支援するオープンアクセスジャーナル「Science and Technology of Advanced Materials」誌（https://www.tandfonline.com/stam）から論文を厳選して紹介しています．
2025年6月11日に発表された論文の解説を，6月19日に配信いたします．

図の説明：赤，青，緑の蛍光を発するアルキルπ液体を混合するだけで，望みの蛍光色をムラなく実現できる．

折りたたんだり引き延ばしたりできる半導体や電極を使ったソフトエレクトロニクスと呼ばれる新興のテクノロジー技術は，ファッション・衣服類，ヘルスケア，ロボット技術に及ぶ広範な分野での活用が期待されている．今回，そうした目的に用いる材料機能を精密かつ簡便に実現する方法が，物質・材料研究機構（NIMS）の研究者らにより開発された．この成果はScience and Technology of Advanced Materials（STAM）に発表された．

　ソフトエレクトロニクスの実現において重要な役目を果たす高機能性の分子として，嵩高く柔軟なアルキル鎖を置換基にもつ芳香環化合物が注目されている．こうした化合物は常温で液体であり，芳香環がπ（パイ）電子を持つので，アルキルπ液体と呼ばれる．アルキルπ液体は分子ごとに特有の蛍光を発するなど高機能であるが，実際にこれらを使おうとすると，機能の精密な制御が必要になる．実はこれは簡単ではない．今回の論文の著者である中西グループリーダーは言う：「通常，こうした目的には2つの方法が採られます．一つ目は，少量の別の固体を溶かし込むドーピング法ですが，溶解度が低い場合が多く，必要な量が溶けず望みの性質が得られなかったり，不均一な状態となり，機能の信頼性が損なわれます．二つ目の方法は，個々の液体分子を設計し，合成する方法ですが，合成に手間と時間がかかる上に，合成してみて初めて成否がわかるという大きな問題がありました．」

　今回，NIMSの研究者らは，従来にない新しい方法で機能の精密制御を成し遂げられることを発見し，蛍光色を例にしてそれを実証した．新しい方法というのはこうだ：赤，青，緑という光の三原色の蛍光をそれぞれ発するアルキルπ液体を合成し，それらを均一に混ぜ合わせることにより，混合の割合を変えるだけで望みの色の蛍光を得ることができた．単純にも思えるが，３種の分子の設計と混ぜ合わせた液体が本当に（分子レベルで）混ざり合っているかの確認に多大な労力が払われた．原理の実証という研究の宿命である．「液体の混合を介した“機能の混合”はこれまでに提案されたことがないのですが，本研究によって均質な様々な蛍光色を制御可能で，低揮発性のインク状液体を得ることができました．こうしてできた液体を使うと，塗布，浸漬，文筆，染筆，挟み込み，流路通流など様々方法で必要なところに望んだ色の蛍光性を付与できます．」（中西グループリーダー）

　本研究は，高機能なアルキルπ液体の機能の精密制御に新しい展開をもたらすもので，光伝導性，ガス検出，環境発電など他の機能の制御への展開が期待される．

論文情報
タイトル：Merging π-molecular functions achieved through homogeneous liquid-liquid blending of solvent-free alkyl-π liquids
著者：Zhenfeng Guo, Chengjun Pan*, Akira Shinohara & Takashi Nakanishi**
*College of Materials Science and Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China (E-mail: pancj[at]szu.edu.cn), **Research Center for Materials Nanoarchitectonics (MANA), National Institute for Materials Science (NIMS), 1-1 Namiki, Tsukuba 305-0044, Japan (E-mail: nakanishi.takashi[at]nims.go.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials Vol. 26 (2025) 2515007

最終版公開日：2025年6月11日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/14686996.2025.2515007（オープンアクセス）

本件に関する問い合わせ: stam_info[at]nims.go.jp

最先端材料科学研究：新たなデータベースで電子材料のイノベーションを加速

STAM編集室 (NIMS) — Wed, 07 May 2025 11:00:00 +0900

2025年5月7日
Science and Technology of Advanced Materials: Methods

図の説明：オープンデータベースプロジェクト「Starrydata」を活用した誘電材料の大規模データベース構築と，機械学習によるデータ可視化を用いた材料地図の作製．

村田製作所と物質・材料研究機構（NIMS）の研究者は共同して，材料の誘電的性質を報告している既存の5000以上の論文を元に約2万種の誘電材料を含むデータベースを新たに構築し，これが次世代電子材料の開発を加速できることを示しました．この研究はScience and Technology of Advanced Materials: Methodsに発表されました．

AIやデータ科学を用いた新材料開発には，参考になるデータが欠かせません．しかし，これまでデータの不足が大きなボトルネックになってきました．とくに材料の誘電的性質は顕著な温度依存性を示すことが多く，実験結果はしばしばグラフの形で報告されます．しかし，グラフからデータを読み取ることの困難さから，これらの情報はこれまでのデータベースには収録されていませんでした．本研究では，NIMSの研究者らによって開発・公開されたウェブシステム「Starrydata2」を用いてデータを収集しました．物理的考察に基づき情報を選別しながら，温度依存性のデータを収集する方法を採用しています．「人の手をでグラフを数値化し，その過程で論文中の誤りも発見して訂正・排除しました．高品質なデータからなるデータセットを作成できたことが，この研究の特徴です」と本研究著者の一人である桂（NIMS）は語っています．

こうして完成したデータベースは，電子機器に必要な誘電材料にフォーカスしたものとして，過去最大のデータベースとなりました．この広範なデータベースを用いることで，研究チームは機械学習（ML）モデルを作製し，材料の電気的特性をよく予測することに成功しました．

しかしこうしたMLモデルは特性予測に役立つ一方で，その中身はブラックボックスとなり，その予測の背景を理解することはでません．そこでよりよい理解を得るため，研究チームはデータの視覚的なマップを作製し，広範囲のデータを分かりやすく可視化しました．また，クラスタリングアルゴリズムを使用して，似た性質を持つ材料をグループ化しました．この分析により，材料の組成が特性に与える影響のパターンを可視化することができました．さらに研究チームは，材料を七つの重要な強誘電体ファミリーを含む九つのグループに分類して，材料組成の「空間」全体の「景色」を視覚化したマップを作製しました．

このデータ分析では，スマートフォンやコンピュータ，太陽電池などの日常的な電子機器やエネルギー貯蔵技術に不可欠な材料群であるペロブスカイト酸化物（組成ABO3）に着目しています．データの可視化により，材料の基本構造と誘電率との間に関連があり，これが過去の材料科学者らの知見とよく一致することが示されました．

本研究は，データ科学によって誘電材料についての理解を深化させ，研究・開発を旧来の試行錯誤的方法から脱却させる可能性を持っています．

NIMSの研究チームは，来年には構築したデータベースを公開し，世界中の研究者が利用できるようにすることを予定しています．また将来的には，製造方法や加工条件を含むデータ収集の拡大を検討しており，生産プロセスと材料特性を結びつけるより包括的な予測が可能になることが期待されています．

「今回の基礎的な研究が，同様のデータ収集の取り組みや新しい材料発見のアプローチを促進し，データ科学と人の知恵を融合させることで新たな電子材料の発見と開発につながることを期待しています．」と村田製作所のチームは述べています．今後も，本研究の成果がエレクトロニクス分野および社会へのさらなる貢献につながることが期待されます．

論文情報
タイトル：Data-driven analysis and visualization of dielectric properties curated from scientific literature
著者：Tomoki Murata*, Naoto Saito, Eiji Koyama, Ton Nu Thanh Phuong, Ryusuke Misawa, Satoshi Yokomizo, Tomoya Mato, Yu Takada, Sakyo Hirose & Yukari Katsura**
*Murata Manufacturing Co., Ltd., Nagaokakyo, Japan (E-mail: tomoki.murata258[at]murata.com), **Center for Basic Research on Materials, National Institute for Materials Science(NIMS), Tsukuba, Japan (Email: KATSURA.Yukari[at]nims.go.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 5 (2025) 2485018

最終版公開日：2025年4月22日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/27660400.2025.2485018（オープンアクセス）
Science and Technology of Advanced Materials: Methods誌は，国立研究開発法人物質・材料研究機構(NIMS)とEmpaが支援するオープンアクセスジャーナルです．

最先端材料科学研究：スピン分解計測を行わずにスピン分極特性のハイスループット最適化へ

STAM編集室 (NIMS) — Tue, 28 Jan 2025 11:10:00 +0900

2025年1月28日
Science and Technology of Advanced Materials

図の説明：基板上の作られた組成傾斜Co75–xMnxSi25薄膜試料．組成ｘが試料にそって連続的に変化している。

　伝導電子が大きくスピン分極した電子構造を有するハーフメタル材料は、次世代ハードディスクのリードヘッド用の電極材料や、スピントランジスタにおける半導体への高効率スピン注入材料など、スピントロニクスの重要材料として長年期待を集めてきました。しかし、ハーフメタル特性の評価を効率的に行う手法がないことが材料の最適化や新規材料開拓の課題となっていました。今回、NIMS、東北大学と光科学イノベーションセンターからなる研究チームは、2024年4月に稼働したばかりのNanoTerasuの高輝度放射光と傾斜組成試料作成技術を組み合わせることにより、わずか1日の実験でハーフメタル特性に最適な組成を同定することに成功しました。
　スピントロニクス材料の研究では、多くの場合，上向きと下向きのスピン状態を区別した物性評価が必要とされます。このスピン分解の必要性が，多くの実験の困難（感度の低さ、実験時間の長さ、など）をもたらしていました。本研究の基本的なアイデアは、今回実験対象とするようなある種のハーフメタル材料ではフェルミ準位上の電子状態密度とスピン分極特性とに相関性があるため、前者の観察により最適化が可能であるのでは、という推測でした。前者であれば、組成傾斜薄膜で系統的な組成変化データを取得することにより、スピン分解計測をせずともスピン分極特性に関する情報が得られるのでは、と考えました。
　このアイデアの原理実証実験として、本研究では、連続的に組成が変化するホイスラー合金試料（組成傾斜試料）を作成し、高輝度放射光をごく細いビームに絞って，試料上の位置を変えて硬X線光電子分光計測を行いました。得られた実験結果の組成依存性から、最も小さな電子状態密度を有する組成をわずか1日の計測で特定することができました。こうして特定された組成が最も高いスピン分極特性を持つことは、理論的な計算とデバイスの磁気抵抗効果の実験で確認され、本手法が高スピン分極材料の組成最適化や新規材料の開拓に有用であることを実証致しました。
　本研究で導入された組成傾斜試料×高輝度放射光による大量データ取得は、スピントロニクス材料開発に大きく寄与するのみならず，種々の材料に対するデータ科学を通じた解析や開拓へと展開され得るものといえます。

論文情報
タイトル：High-throughput evaluation of half-metallicity of Co2MnSi Heusler alloys using composition-spread films and spin-integrated hard X-ray photoelectron spectroscopy
著者：Ryo Toyama*, Shunsuke Tsuda, Yuma Iwasaki, Thang Dinh Phan, Susumu Yamamoto, Hiroyuki Yamane, Koichiro Yaji & Yuya Sakuraba*
* Magnetic Functional Device Group, ResearchCenter for Magnetic and Spintronic Materials (CMSM), National Institute for Materials Science (NIMS), Tsukuba, Ibaraki 305-0047, Japan (E-mails: TOYAMA.Ryo[at]nims.go.jp, SAKURABA.Yuya[at]nims.go.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials Vol. 26 (2025) 2439781

最終版公開日：2025年1月7日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/14686996.2024.2439781（オープンアクセス）
Science and Technology of Advanced Materials誌は、国立研究開発法人物質・材料研究機構(NIMS)とEmpaが支援するオープンアクセスジャーナルです。

本件に関する問い合わせ: stam_info[at]nims.go.jp

最先端材料科学研究：機械学習によるポリマー合成条件の最適化

STAM編集室 (NIMS) — Fri, 29 Nov 2024 11:00:00 +0900

2024年11月29日
Science and Technology of Advanced Materials: Methods

図の説明：フロー反応系（模式図）。それぞれのボトルには、モノマー（スチレンStかメチルメタクリレートMMA）と開始剤（ADVN）を溶かした溶液が入っている。それぞれの溶液がポンプでマイクロミキサーに送られ混合され、ウォーターバスで加熱され重合が進行する。液送速度やウォーターバスの温度はPCで制御される。

プラスチックをはじめとするポリマーは、包装や自動車、医療機器、光ファイバーまで、生活や産業の多くの場面で不可欠です。ポリマーの性質は、それを構成する化学単位であるモノマーの多様な個性に大きく依存するだけでなく、モノマーを適切に化学反応（重合）させないと望みの性質は得られません。しかし、モノマーが重合しポリマーに至る化学的挙動を制御することは一般的に困難でした。

奈良先端科学技術大学院大学の藤井幹也教授率いる研究チームは、機械学習を用いてポリマーの重合プロセスを解析することで、重合条件の最適化を自律的に実現し、時間と費用のかかる実験行程を劇的に減らすことに成功しました。この研究成果は、学術誌『Science and Technology of Advanced Materials: Methods』に掲載されました。

研究チームは、スチレンとメチルメタクリレートを1：1で含んだ共重合体を合成目標に選びました。機械学習を実施するためにはデータが必要なため、実験データを迅速かつ効率的に生成するための実験システムを設計しました。反応開始剤を加えた溶媒に、スチレンとメチルメタクリレートのモノマーそれぞれを溶解させた後、フロー合成と呼ばれる手法で条件を変えながら自動で重合実験を実施するシステムです。これにより、加熱時間、反応時間（流量）等が正確に制御された均一な混合を実現でき、機械学習に望ましいデータを取得することに成功しました。

重合プロセスにおける5つの主要変数（開始剤の濃度、溶媒とモノマーの比率、スチレンの仕込み割合、ウォーターバス温度（反応温度）、および反応時間）に対してベイズ最適化を適用したところ、わずか5回の計算サイクルで、最適な重合条件が導かれました。その際、驚くべきことに、溶媒中のモノマー濃度が混合するモノマーの割合と同じくらい重要な変数であることが明らかになりました。

藤井教授は次のように述べています。
「化学分野における機械学習の利用は、廃棄物やエネルギー消費を削減した、よりスマートで環境にやさしい製造プロセスの開発を促進することでしょう。しかも、今回の結果は、機械学習が、人間の暗黙の了解事項をデータの中から明確に検出するだけでなく、これまで人間には認識されていなかった新たな洞察をももたらす可能性があることを示しており、非常に興味深い結果が得られました。」

論文情報
タイトル：Bayesian optimization of radical polymerization reactions in a flow synthesis system
著者：Shogo Takasuka*, Sho Ito, Shunto Oikawa, Yosuke Harashima, Tomoaki Takayama, Aniruddha Nag, Araki Wakiuchi, Tsuyoshi Ando, Tetsunori Sugawara, Miho Hatanaka, Tomoyuki Miyao, Takamitsu Matsubara, Yu-Ya Ohnishi, Hiroharu Ajiro & Mikiya Fujii**
*Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology,Takayama-Cho, Ikoma, Japan (E-mail: takasuka.shogo[at]ms.naist.jp), **Data Science Center, Nara Institute of Science and Technology, Takayama-Cho, Ikoma, Japan (Email: fujii.mikiya[at]ms.naist.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 4 (2024) 2425178

最終版公開日：2024年11月28日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/27660400.2024.2425178（オープンアクセス）
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最先端材料科学研究：機械学習を用いX線回折データからポリマーの力学特性を予測

STAM編集室 (NIMS) — Mon, 26 Aug 2024 11:00:00 +0900

2024年8月26日
Science and Technology of Advanced Materials
図の説明：機械学習を応用したポリマー物性の高精度予測によって，破壊的な物性試験を不要に．

　ポリプロピレンなどのポリマーは現代では身近に利用されている材料であり，コンピューターから車まで様々な製品で使われています．その汎用性ゆえ，開発された材料がどのような加工状況でどのような力学物性を示すかを知ることが重要です．ポリマーの化学組成は基本的な情報ですが，引っ張り強度や曲げ柔軟さといった力学的性質は化学組成だけでは決まらないため，できあがった材料に対する力学物性の測定が必要でした．これには時間も手間もかかります．今回，物質・材料研究機構（NIMS）の田村亮・永田賢二・中西尚志と化学系企業（旭化成、住友化学、三井化学、三菱ケミカル）の合同研究チームは，X線回折実験の結果に機械学習を適用することにより，ある種のポリマー材料の力学物性を精度良く予測できることを示しました．

　X線回折の結果は回折角の関数としてX線強度が記録されるスペクトル様のものなので，これから機械学習の入力となる記述子を抽出する必要があります．研究チームは，このために「ベイズ推定に基づくスペクトル分解」を採用し，回折パターンから自動的に回折角，強度，ピーク幅などの記述子を抽出する方法を用いました．さらに，抽出した記述子の中から予測に重要な記述子を，次世代計算技術であるイジングマシンを利用することで，選定しました．こうして得られた記述子と力学物性を入力に，機械学習による予測を行ったところ，ある種のポリプロピレン材料について，予測対象とした9種の力学物性のうち，7種で良好な予測が可能でした．一方，破断時の延びを含む2種の予測は困難でした．これらの予測困難な力学物性は実際にもばらつきが大きな量であるという特徴がありました．

図の説明：ポリプロピレンの成型過程における構造変化を簡便な実験結果に基づき抽出．

　今回の研究により，非破壊で簡便に実施できるX線回折の実験結果から記述子を自動的に抽出して機械学習によって力学物性を予測できることが示されたので，材料開発における時間とコストの削減が見込まれます．一方で，力学物性の多くは，X線回折で観測できない大きさ、次元性のポリマー高次構造が深く関わると考えられてきたので，今回の発見はポリマーの基礎科学においても重要な足がかりとなり得るものといえます．

論文情報
タイトル：Machine learning prediction of the mechanical properties of injection-molded polypropylene through X-ray diffraction analysis
著者：Ryo Tamura*, Kenji Nagata*, Keitaro Sodeyama, Kensaku Nakamura, Toshiki Tokuhira, Satoshi Shibata, Kazuki Hammura, Hiroki Sugisawa, Masaya Kawamura, Teruki Tsurimoto, Masanobu Naito, Masahiko Demura & Takashi Nakanishi*
*Materials Open Platform for Chemistry, National Institute for Materials Science, Ibaraki, Japan (E-mails: tamura.ryo[at]nims.go.jp, nagata.kenji[at]nims.go.jp, nakanishi.takashi[at]nims.go.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials Vol. 25 (2024) 2388016

最終版公開日：2024年8月15日
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最先端材料科学研究：二重化治療法が口内がんに有望

STAM編集室 (NIMS) — Fri, 02 Aug 2024 11:00:00 +0900

2024年8月2日
Science and Technology of Advanced Materials

図の説明：一酸化窒素を発生するように処理された含鉄ナノ粒子が口腔扁平上皮癌を治療する

最近の研究で，上海交通大学薬学院（Shanghai Jiaotong University, School of Medicine）の研究者たちは，口内がんの一種である口腔扁平上皮癌の有望な治療法を見出した．一酸化窒素療法とナノ触媒療法を組み合わせて，効果的かつ弱い副作用で癌細胞を死滅させる方法である．この研究はScience and Technology of Advanced Materialsに発表された．

口腔扁平上皮癌は，転位しやすく治療後に再発しやすい，悪性のがんである．外科手術，化学療法，放射線療法などの既往の治療法は，発声や摂食の障害，痛みや渇きなどの苦痛を残すことが多い．研究者たちはこうした副作用のない治療法の開発にあたった．
採用された一つの方法はナノ触媒で，直径1 – 100 nmの微粒子（ナノ粒子）の触媒作用により化学反応を促進させる．研究を主導したPing Xion教授によると，「癌細胞内に多い過酸化水素と相互作用するために鉄原子が孤立して存在するように設計された含鉄ナノ粒子を作りました．これらの孤立した鉄原子がFenton反応を触媒して，過酸化水素から有毒なヒドロキシルラジカルを作ります」．ヒドロキシルラジカルは反応性が非常に高く，DNAやタンパク質などにダメージを与え，細胞に強い酸化的ストレスを引き起こす．一方，設計された含鉄ナノ粒子は，近赤外レーザー光を照射されると一酸化窒素を放出してヒドロキシルラジカルの効果を増強し，傷ついた細胞を取り除くのに必須のアポトーシス（制御された細胞死の一種）を誘発する．

動物実験では，レーザーパルスと組み合わせた一度の治療で約85.5%の増殖抑制となり，非常に有効であった．研究に参加したYuting Xieは「この治療法はがん細胞に狙いを定めているので，他の組織への悪影響，つまり副作用が小さいのです．体に優しく，とても有効ということです．」と語っている．
残された課題は，近赤外レーザーをがん組織のみに照射することであり，とくに舌の側面や下部が問題である．予期せぬ副作用が生じないよう，周囲の健全な組織が照射されなくする方法を模索している．検討中の一つの方法は，ナノ触媒を静脈注射で導入すること．これにより，レーザーとの相互作用をより制御できる．
研究者たちは，がんの転移や術後の再発を防止する方法も研究している．こうした手法の高度化によって，このがんに対するより有効で選択制の高い治療法を開発することが期待される．

論文情報
タイトル：Nanocatalytic NO gas therapy against orthotopic oral squamous cell carcinoma by single iron atomic nanocatalysts
著者：Yuting Xie, Jiaxin Zuo, Angang Ding & Ping Xiong*
*Department of Ultrasound, Shanghai Ninth People’s Hospital, Shanghai Jiaotong University Schoolof Medicine, 639 Zhizaoju Road, Huangpu District, Shanghai 200011, P. R. China (E-mail: xiongp[at]shsmu.edu.cn)
引用：Science and Technology of Advanced Materials Vol. 25 (2024) 2368452

最終版公開日：2024年7月10日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/14686996.2024.2368452（オープンアクセス）
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最先端材料科学研究：材料分析に新たな風

STAM編集室 (NIMS) — Mon, 13 May 2024 11:00:00 +0900

2024年5月13日
Science and Technology of Advanced Materials: Methods
国立研究開発法人物質・材料研究機構の研究員、矢治光一郎と津田俊輔は、物質中の電子のスピン状態を可視化できる顕微鏡を開発した。スピンと呼ばれる量子力学的性質は、日常世界の物体の回転よりも難解だが、電子の角運動量の一つである。電子のスピン状態は、材料の電気的・磁気的挙動に大きな影響を与えている。

矢治と津田が開発した技術は、イメージング型スピン分解光電子顕微鏡（iSPEM）と名付けられた。これは、物質中の電子と光の相互作用を利用して、スピンも含めた電子の振る舞いを可視化するものである。特に、スピンの偏りの度合い（スピン偏極度）に焦点をあてている。

図の説明：開発されたiSPEMの模式図と得られる結果の例

研究チームのiSPEM装置は、試料を準備・分析・保管するための、相互に接続された3つの超高真空チャンバーで構成されている。試料に紫外光を照射すると、電子は光エネルギーを吸収して試料から放出され、光電子分析器でそのエネルギーを分析した後に、スピンフィルターにおいてそのスピン偏極度が分析される。結果は画像として表示され、研究者は材料中の電子スピン状態に関する情報を得ることができる。この成果は、Science and Technology of Advanced Materials: Methods (STAM Methods) 誌に掲載された。

「従来の装置と比較して、私たちのiSPEM装置はデータ取得効率を1万倍に向上させ、空間分解能も10倍以上向上させました。これにより、「これまでの実験装置では計測できなかったサブミクロンスケールの微小な材料やデバイスの電子構造の可視化が可能になります」と矢治研究員は語る。

急速に発展している量子分野やスピントロニクス分野では、従来の電荷の利用に加えて、電子のスピンが情報の伝達や処理に利用されている。これらの研究分野において、スピン計測技術の進歩は、スピンを利用した情報処理や電子デバイスの新規開発や性能向上のための研究を加速させることに直結する。

「これによって、よりエネルギー効率の高く、より高速な電子デバイスの開発につながる可能性があります。これまで見えなかった微小かつ構造的に複雑な試料の特性を調べることができるようになったので、今後は、この装置をつかって電子スピンを利用した新世代のデバイスの開発の可能性を探っていきます」と矢治は意気込む。

論文情報
タイトル：Visualization of spin-polarized electronic states by imaging-type spin-resolved photoemission microscopy
著者：Koichiro Yaji* and Shunsuke Tsuda
*Center for Basic Research on Materials, National Institute for Materials Science, 3-13 Sakura, Tsukuba, Ibaraki 305-0003, Japan (E-mail: yaji.koichiro[at]nims.go.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 4 (2024) 2328206

最終版公開日：2024年4月2日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/27660400.2024.2328206（オープンアクセス）
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最先端材料科学研究：セルロースフィルムを「切り紙」ハイドロゲルに

STAM編集室 (NIMS) — Thu, 25 Apr 2024 11:00:00 +0900

2024年4月25日
Science and Technology of Advanced Materials

図の説明：ハイドロゲルのキリガミパターン（上）と乾燥状態から膨潤したハイドロゲル（下）

東京農工大学の研究者らが、ハイドロゲルとして知られる柔らかくて伸張性のある材料に、精巧な構造を作り込む新しい手法を開発した。膨潤前の薄膜にパターンを切り込むことにより、膨潤後に複雑なキリガミハイドロゲル構造を形成させる。この研究は、「キリガミハイドロゲル」と呼ばれる新しい領域を拡大するものだ。この成果は、Science and Technology of Advanced Materials (STAM) 誌に掲載された。

親水性の分子ネットワークを持つハイドロゲルは、大量の水を含んだ状態（膨潤状態）にある。中川大輔氏と花崎逸雄氏は、膨潤前の，セルロース（植物細胞壁の大部分をなす天然素材）のナノファイバーで構成された乾燥フィルムにあらかじめ設計したパターンをレーザーで刻み込んだ。加工したフィルムに水を加えて膨潤させると、長手方向に引き伸ばしたときに横幅も広がる「オークセティック」と呼ばれる特性を示す。

「“切り紙”は、元々は文字通り“紙を切ることで作られたデザイン”のことだったので、一般的には薄いシートが用いられます。一方、私たちが開発した二次元のオークセティックな特性は、シート構造が膨潤し、厚みが充分になった三次元的な状態で現れます。また、一定の含水状態で保管するより、使用前は乾燥状態で保存するほうが便利でしょう。」と花崎氏は言う。「このオークセティック機構は引張と圧縮の変形を多数回繰り返しても維持されます。これは、しなやかな知的材料の設計において重要な要素となるでしょう。」

この適応性ハイドロゲルの応用例としては、たとえば，ロボット技術のソフトコンポーネントが考えられる。これにより、操作対象との相互作用が柔軟になる。やわらかいスイッチやセンサー部品にも応用できる可能性がある。また、ハイドロゲルは動きや成長に柔軟に適応できる材料として、組織工学、創傷被覆材、薬物送達システム（DDS）などの医療分野への応用も検討されている。今回、東京農工大学のチームが開発したキリガミハイドロゲルは、将来のハイドロゲル応用の選択肢を大幅に広げるものとなるだろう。

「設計した特性を維持しながら周囲環境への適応性を発揮することは、材料の多機能化にも有効です。」と花崎氏は締めくくった。

論文情報
タイトル：Adaptive plasticity of auxetic Kirigami hydrogel fabricated from anisotropic swelling of cellulose nanofiber film
著者：Daisuke Nakagawa & Itsuo Hanasaki*
*Institute of Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology, Naka-cho 2-24-16, Koganei-shi, Tokyo 184-8588, Japan (E-mail: hanasaki[at]cc.tuat.ac.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials Vol. 25 (2024) 2331959

最終版公開日：2024年4月2日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/14686996.2024.2331959（オープンアクセス）
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最先端材料科学研究：触らないタッチセンサーを開発

STAM編集室 (NIMS) — Fri, 22 Mar 2024 11:00:00 +0900

2024年3月22日
Science and Technology of Advanced Materials

Science and Technology of Advanced Materials誌プレスリリース
配信元：国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1
Date: 22 March 2024

最先端材料科学研究：触らないタッチセンサーを開発

(Tsukuba 22 March) 直接触れずに立体構造認識やワイヤレスデータ伝送が可能

図の説明：3D指認識と携帯電話へのデータ送信

ロボット工学や生物模倣デバイスなどに向けた新たなタッチセンサーが開発された。このセンサーは、検出する対象物と直接接触していなくても動作することができる。対象物から100ミリメートル離れていても、対象物とセンサー間に発生する電界の干渉を感知して作動する。この画期的なタッチセンサーは、青島大学（中国）ならびに中国―韓国の共同研究者らによって、『Science and Technology of Advanced Materials（STAM）』に発表された。

電子皮膚（electronic skin）は生物模倣ロボットの重要な要素技術であり、外部刺激を瞬時に検知し、動作に繋げることを可能にしている。また、ロボット装置が物体の形状分析をしたり、必要に応じて持ち上げたり、操作したりすることもできるようになる。

現行のほとんどのタッチセンサーは、タッチすることで接触層に物理的な変形が生じ、その結果生じた電気容量の変化を検知している。しかし、触る位置によって感度が変わってしまい、結果としてこの種のセンサーのボトルネックとなっていた。

「より高い感度と汎用性を実現するために、私たちは非常に有用な電気特性を持つ新しい複合フィルムを開発しました」と青島大学研究チームのXingling Liは話す。

最も驚くべきことは、誘電率（電界に対する反応性の指標となる）が高い2つの材料を組み合わせたときに生じる。この複合材料は予想に反して低い誘電率を示したが、（低誘電率からもたらされる）直感的な予想に反して、電界に対してより感度の高いセンサーを作るのに理想的であることを示す結果となった。

この複合材料は、ポリジメチルシロキサンに少量の黒鉛状の窒化炭素を添加したものである。この複合材料は、ディスペンス印刷と呼ばれる特殊な3D印刷法によって製造・加工することができ、高粘度インクを用いた印刷の構造やパターンを細かく制御することができる。研究チームはこれを利用して、物体の表面から5～100ミリ離れた位置で物体を感知できるグリッドを作った。研究チームは、研究者の指を検知対象として、グリッドの近くまで接近させながら、実際には接触させずにグリッドの能力をテストした。

「その性能は、感度、反応の速さ、繰り返しの使用における堅牢な安定性という点で、傑出していました」とLi氏は話す。「これは、ウェアラブル製品や電子皮膚の分野における新たな可能性を開くものです」。さらにLi氏は、本技術がウェアラブル技術に必要な物理的に柔軟なセンサーの製造に適していると付け加えた。これらは、医療モニタリングや、急速に発展している『モノのインターネット』（IoT）において、より一般的な用途に応用される可能性がある。

また、センシング・グリッドをプリント基板に組み込むことで、収集したデータを、携帯電話で広く使われている4Gネットワーク経由で送信することが可能になった。

研究チームは現在、大量生産に適した技術を開発するため、この技術を改良する計画だ。また、単に形状や動きを検出するだけでなく、さらなる可能性を追求したいという。

例えば、センサーアレイにおいて異なるユニットが順次応答する能力を持つことで、ジェスチャー認識のような人間とコンピュータのインタラクションを実現する可能性を提供できる。また、接触・非接触システムにおけるセンサーの性能は、障害物回避や歩行モニタリングといった人間の動体検知に対する可能性を示唆しており、インテリジェント医療への応用が期待できる。

論文情報
タイトル：Fully printed non-contact touch sensors based on GCN/PDMS composites: enabling over-the-bottom detection, 3D recognition, and wireless transmission
著者：Bingxiang Li, Xianbin Zheng, SeHyun Kim, Xuhao Wang, Fuhao Jiang, Rong Li, Sang Woo Joo*, Chenhao Cong** & Xinlin Li***
*School of Mechanical Engineering, Yeungnam University, Gyeongsan 38541, Republic of Korea (E-mail: swjoo@yu.ac.kr), **School of Chemical Engineering, Konkuk University, Seoul 05029, Republic of Korea (E-mail: congchenhao@outlook.com), *** College of Mechanical and Electrical Engineering, Qingdao University, Qingdao 266071, China (E-mail: xinlin0618@163.com)
引用：Science and Technology of Advanced Materials Vol. 25 (2024) 2311635

最終版公開日：2024年2月14日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/14686996.2024.2311635（オープンアクセス）
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最先端材料科学研究：外力に対する細胞の応答を、ナノサイズのプローブで明らかに

STAM編集室 (NIMS) — Mon, 27 Nov 2023 11:00:00 +0900

2023年11月27日
Science and Technology of Advanced Materials

Science and Technology of Advanced Materials誌プレスリリース
配信元：国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1
Date: 27 November 2023

最先端材料科学研究：外力に対する細胞の応答を、ナノサイズのプローブで明らかに

(Tsukuba 27 November) 細胞の「骨格」が外的ストレスにどのように適応するのかを、新技術で解明

図の説明：足の応力（プレストレス）分布は足の機能によって異なる

研究チームは、生きた細胞にナノサイズの凹みを与え、その結果生じる細胞内の変化から、細胞全体が外部からの物理的な力にどのように応答するかをとらえることに世界で初めて成功した。
つくばにある国立研究開発法人物質・材料研究機構（以下、NIMS）の研究者が率いるチームは、この新技術の開発のために原子間力顕微鏡を利用した。この手法では、先端がわずか10億分の数メートルというナノスケールのプローブで、細胞の表面に凹みを与えることで、細胞の表層から内部に至るまで、力がどのように行きわたるかを測定する。研究チームは機械学習を用いることで、プローブが感じる力の詳細な解析を行い、その結果、細胞内で力が広がる様子を高精細に求めることに成功した。さらに、細胞の「骨格」を構成する微小管やアクチンフィラメントを染色することで、外力によるひずみが、それら細胞骨格や細胞の内部構造にどのような影響を与えるかを明らかにした。

「細胞は、周囲のさまざまな化学的・力学的刺激に適応できるスマート材料です」本論文の責任著者である物質・材料研究機構　高分子・バイオ材料研究センター　メカノバイオロジーグループのリーダーである中西淳氏は言う。細胞の優れた適応能力は、細胞が自らを健康な状態を保つのに必須の機能で、それが破綻すると、糖尿病、パーキンソン病、心臓発作、がんなど、さまざまな病気につながることが最近明らかになってきている。

これまで、細胞内の力のマッピングは技術的な課題があった。例えば。細胞内の特定の部位に忍び込ませたセンサー分子を用いる方法などでは、局所的な情報しか得ることができない。「私たちは、ナノスケールの「指」で細胞に「触れる」独自の手法を開発しました。これによって、細胞全体の力の分布をナノメートルの分解能でマッピングすることができるのです」本論文の筆頭著者であり、メカノバイオロジーグループに所属する日本学術振興会特別研究員の王洪欣（Hongxin Wang）氏は言う。
この研究により、細胞内の引張力と圧縮力はそれぞれアクチン線維と微小管によって担われ、さながらキャンプ用テントのポールやロープのように働いて、細胞の形状を維持していることが明らかになった。さらに、アクチン線維が担う力を解除させた結果、細胞核も外力に抵抗するのに関与していることが判明。細胞のストレス応答における細胞核の役割が浮き彫りになった。

研究チームは、健康な細胞とがん細胞の反応の比較も行った。がん細胞は健康な細胞よりも外部からの圧迫に強く、それが故に細胞死を起こす可能性が低いことがわかった。
今回、外的ストレスに対する複雑な細胞内機構を明らかにするだけでなく、がん細胞における反応の違いを明らかにしたことは、健康な細胞とがん細胞を区別する新手法、すなわち細胞のメカニクスに基づく診断ツールを提供できる可能性がある。

現在、病院ではがんの診断に細胞の大きさ、形、構造を用いている。しかしながら、これらの特徴は、健康な細胞と病気の細胞を見分けるには必ずしも十分な情報を提供しない。「今回の発見は、細胞内の力の分布を測定することで細胞の状態をチェックする新たな方法を提供するもので、診断精度を劇的に向上させる可能性があります」と、本論文のもう一人の責任著者であり、 NIMSマテリアル基盤研究センター　先端解析分野　電子顕微鏡グループ主任研究員張晗 (Han Zhang) 氏は言う。

この研究は『Science and Technology of Advanced Materials』誌に掲載された。

論文情報
タイトル：Mapping stress inside living cells by atomic force microscopy in response to environmental stimuli
著者：Hongxin Wang, Han Zhang*, Ryo Tamura, Bo Da, Shimaa A. Abdellatef, Ikumu Watanabe, Nobuyuki Ishida, Daisuke Fujita, Nobutaka Hanagata, Tomoki Nakagawa & Jun Nakanishi*
*Research Center for Macromolecules and Biomaterials, National Institute for Materials Science, Sengen 1-2-1, Tsukuba, Ibaraki 305-0047, Japan (E-mails: ZHANG.Han@nims.go.jp, NAKANISHI.Jun@nims.go.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 24 (2023) 2265434

最終版公開日：2023年10月18日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/14686996.2023.2265434（オープンアクセス）
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最先端材料科学研究：機械学習で材料のX線分析法を改良

STAM編集室 (NIMS) — Tue, 21 Nov 2023 11:00:00 +0900

2023年11月21日
Science and Technology of Advanced Materials: Methods

Science and Technology of Advanced Materials: Methods誌プレスリリース
配信元：国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1
Date: 21 November 2023

最先端材料科学研究：機械学習で材料のX線分析法を改良

(Tsukuba 21 November) 医療分野で実績のある機械学習技術を取り入れ、材料の分析をより高速に、かつより少ない知見で行う

図の説明：SPring-8には周長約1.5kmの蓄積リングがある

理化学研究所の大型放射光施設SPring-8の研究グループとその共同研究者らは、材料科学の分析において重要なプロセスである領域分割（セグメンテーション）を、より高速かつ簡便に行う方法を開発。この新手法は、学術誌『Science and Technology of Advanced Materials：Methods』に掲載された。

セグメンテーションは、材料の微細な組成を知るために使用される。ある一定の領域（セグメント）の、組成や構造特性、または特性を特定する。これは、特定の機能に対する材料の適合性と、その可能性を評価するのに役立つ。また、製造における品質管理や、壊れた材料を分析する際の弱点の特定にも使用できる。

セグメンテーションは、放射光X線コンピュータ断層撮影（SR-CT）にとって非常に重要である。SR-CTは、従来の医療用CTスキャンと似ているが、ほぼ光速で蓄積リング内を周回する電子によって生成される高輝度放射光X線を使用する。研究チームは、機械学習が屈折コントラストCTのセグメンテーションに有効であることを実証した。特に、エポキシ樹脂など、関心領域間の密度差が小さい試料の3次元構造を可視化するのに有用である。

「これまで、放射光X線屈折コントラストCTに関する汎用的なセグメンテーション解析法は知られていませんでした」本論文の筆頭著者である理化学研究所放射光科学研究センター利用システム開発研究部門物理・化学系ビームライン基盤グループの濵本諭リサーチアソシエイトは言う。「一般的に、測定対象に知見を持つ研究者が試行錯誤しながらセグメンテーション解析を行わなければならず、放射光を専門としない研究者が放射光X線屈折コントラストCT法を利用することを困難にしていました」

研究チームの解決策は、機械学習のうち、医療分野で有用性が実証されている深層学習ネットワークモデルに転移学習を組み合わせることだった。既存の機械学習モデルをベースにすることで、結果を得るために必要なトレーニングデータの量を大幅に減らすことができた。

研究グループを率いる先端放射光施設開発研究部門制御情報・データ創出基盤グループの初井宇記グループディレクターは、「私たちは、機械学習の手法を用いることで、合理的な計算コストで、さまざまな分野の研究者が専門家と同程度の精度で、高速かつ正確なセグメンテーションを実行可能であることを実証しました」と話す。

研究グループはPoC（概念実証）分析を実施し、エポキシ樹脂内に水によって生じた領域を検出することに成功した。これは、この技術がさまざまな材料の分析に役立つことを示唆している。

この分析手法を可能な限り広く、迅速に利用できるようにするため、研究グループは、最近運用を開始したSPring-8データセンターが外部の研究者に提供するサービスとして、セグメンテーションを確立する予定である。

論文情報
タイトル：Demonstration of efficient transfer learning in segmentation problem in synchrotron radiation X-ray CT data for epoxy resin
著者：Satoru Hamamoto*, Masaki Oura, Atsuomi Shundo, Daisuke Kawaguchi, Satoru Yamamoto, Hidekazu Takano, Masayuki Uesugi, Akihisa Takeuchi, Takahiro Iwai, Yasuo Seto, Yasumasa Joti, Kento Sato, Keiji Tanaka and Takaki Hatsui*
*RIKEN SPring-8 Center, Hyogo, Japan
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 3 (2023) 2270529

最終版公開日：2023年11月16日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/27660400.2023.2270529（オープンアクセス）
Science and Technology of Advanced Materials: Methods誌は、国立研究開発法人物質・材料研究機構(NIMS)とEmpaが支援するオープンアクセスジャーナルです。

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最先端材料科学研究：ヤモリの足裏を模倣した接着盤の脱着をひねりで制御

STAM編集室 (NIMS) — Mon, 20 Nov 2023 11:00:00 +0900

2023年11月20日
Science and Technology of Advanced Materials (STAM)

Science and Technology of Advanced Materials誌プレスリリース
配信元：国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1
Date: 20 November 2023

最先端材料科学研究：ヤモリの足裏を模倣した接着盤の脱着をひねりで制御

(Tsukuba 20 November) 壊れやすい材料の搬送に使えるソフトロボット開発へ

図の説明：ヤモリの足裏を模倣した接着盤を装着したロボット素子の構造と動作機構

韓国慶北大学校のMoon Kyu Kwak教授およびその共同研究者らは、ヤモリの足裏を模倣した接着盤にソフトアクチュエータを組み合わせることで、接着時には強い接着能を保ちながら、容易に脱着できる搬送ソフトロボットの開発に成功しました。物品の搬送や分別など、ロボット産業への利用が期待される研究成果は、2023年10月25日に「Science and Technology of Advanced Materials」誌に掲載されました。

多くの生物は粘着性の分泌液や爪などを使って、様々な場所に掴まったり、ひっついたりします。一方、ヤモリのように、分子と分子の間に働く「ファンデルワールス力」という弱い力を使った乾燥接着（dry adhesion）という仕組みを使う動物もいます。ヤモリの足指には直径〜5 µm、長さが〜100 µmの剛毛（seta）が無数に生えています。これは足指が地面と触れる面積を最大化させつつ、体重の負荷を分散させるのに有効です。さらに、剛毛の先端は細かく枝分かれした構造になっています。これは、枝状に別れた微細な剛毛の先端にある分子と接着表面上の分子の間に働くファンデルワールス力という引力を最大化させることで、くっつく力を増幅しています。

このヤモリの足裏にある階層的な微細構造を模倣した接着盤は乾燥状態で強い接着力を示すことから、ロボティクス分野への応用が期待されています。すでに、このヤモリの足裏の接着メカニズムを真似た接着盤をロボットのハンド部分に用いる応用研究も進められています。この接着盤は強力な接着力を発現しますが、一方で、引き剥がす際には強い力が必要となります。とりわけ、ガラス基板などの壊れやすい材料の脱着には向かないといった問題がありました。本論文の第一著者である Seung Hoon Yoo氏は「ヤモリの足裏を模倣した接着盤は、よくくっつくものの、簡単には剥がせないという問題を抱えていました。つまり、ヤモリの足裏モデルの接着盤をソフトロボットなどに利活用するためには、ロボットが対象物を持ち上げるだけではなく、同時に所望の位置で簡単に剥がせるようになることが必須でした」と述べています。

本論文の中で著者らは、先端に接着盤を備えた、ねじれながら収縮するチューブ状のソフトアクチュエータを開発しました。この機構により、接着盤がひねり上げられることで、簡単に接着面から剥がせるようになりました。
先端のマッシュルーム形状の接着盤は、シリコーンゴム（polydimethylsiloxane, PDMS)のエラストマーでできています。マッシュルーム状構造（図の写真を参照）の一個の大きさは、高さ20 µm、直径10 µmですが、その先端には厚さ1 µmおよび直径13 µmの微細構造が施されています。また、ひねりを加えるためのソフトアクチュエータは、3Dプリンタで加工したものです。ソフトアクチュエータには長さ方向に対して斜めの溝が設けられたチューブ状の構造をしており、減圧するとねじれながら収縮します。その際、ソフトアクチュエータ先端に固定した接着盤はひねりあげられる形となり、接着していたガラス板を傷つけることなく剥がすことができます。その結果、接着盤を剥がすのに、ひねりを加えない時には ~20 Ncm-2の力が必要だったのに対し、ひねりを加えることで~2 Ncm-2 と10分の1にまで減少しました。このことは、特に壊れやすい材料を取り扱う際には重要になります。実際、著者らは開発した搬送システムをロボットアームの先端に取り付け、壊れやすいガラスのディスクを指定された別の場所まで移動させることにも成功しています。

著者の一人、Sung Ho Lee教授は、「搬送ロボットは、モノを持ち上げ、任意の場所まで移動させ、配置する、という動作を繰り返し行っています。そこにヤモリの足裏を模倣した接着盤を用いたいというニーズは産業界に多くあります。今回の研究成果を産業分野に応用し、さらに進歩したモデルを開発するための研究を進めることで、産業界との学術界の架け橋になりたいと思っています」としています。

論文情報
タイトル：Vacuum-powered soft actuator with oblique air chambers for easy detachment of artificial dry adhesive by coupled contraction and twisting
著者：Seung Hoon Yoo, Minsu Kim, Han Jun Park, Ga In Lee, Sung Ho Lee* & Moon Kyu Kwak**
*Department of Mechanical Engineering, Dong-A University, Busan 49315, Republic of Korea (E-mail: sunghol@dau.ac.kr), **Department of Mechanical Engineering, Kyungpook National University, Daegu 41566, Republic of Korea (E-mail: mkkwak@knu.ac.kr)
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 24 (2023) 2274818

最終版公開日：2023年11月9日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/14686996.2023.2274818（オープンアクセス）
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最先端材料科学研究：人工知能GPT-4が化学分野で能力を発揮

STAM編集室 (NIMS) — Mon, 16 Oct 2023 11:00:00 +0900

2023年10月16日
Science and Technology of Advanced Materials: Methods (STAM Methods)

Science and Technology of Advanced Materials: Methods誌プレスリリース
配信元：国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1
Date: 16 October 2023

最先端材料科学研究：人工知能GPT-4が化学分野で能力を発揮

(Tsukuba 16 October) 大規模言語モデルの可能性と限界

図の説明：研究者たちは、OpenAIの人工知能モデルの最新バージョンであるGPT-4の化学分野における知見と能力を調査した

Chat-GPTの開発元であるOpenAIが手がける人工知能システムの最新バージョンであるGPT-4は、化学分野の課題に取り組むうえで非常に高い有用性を示しているが、まだ大きな弱点がある。東京工業大学の畠山歓氏は、「GPT-4の化学に対する理解度は注目すべきであり、人間の思考プロセスに近い形で実験結果を予測し、その予測に基づき、先の実験を提案することができます」と語る。畠山（佐藤）らは、化学研究におけるGPT-4の可能性の探索について、学術誌『Science and Technology of Advanced Materials：Methods』で論じている。

GPT-4はGenerative Pre-trained Transformer 4の略称であり、大規模言語モデルとして知られる人工知能システムのカテゴリーに属する。GPT-4は、ユーザーが設定した課題に対し、膨大な量の情報を収集し分析することで解決策を探る。GPT-4の進歩のひとつは、テキストだけでなく画像形式の情報も利用できることだ。
GPT-4の学習に使用された具体的なデータセットは開発者による公表はなされていないが、GPT-4がかなりの量の詳細な化学的知識を学習したことは明らかである。その能力を分析するため、研究者たちは有機化学（炭素化合物の化学）に焦点を当てた一連の化学タスクをシステムに設定した。これらは、基礎的な化学理論、分子データの取り扱い、化学物質の特性予測、化学プロセスによる生成物、新しい化学工程の提案などをカバーしていた。

調査の結果は多岐にわたり、長所と明確な限界の両方が明らかになった。GPT-4は有機化学の一般的な教科書レベルの知識はよく理解していた。しかし、専門的な内容や特定の有機化合物を作る固有の方法を扱う課題についての能力は低かった。また、化学構造を解釈して標準的な表記法に変換する課題では、高効率の作業性は全体の一部のみにとどまった。ひとつ興味深いのは、特に学習していない化合物の特性を正確に予測できたことである。全体的には、既存のいくつかの計算アルゴリズムを凌ぐことはできたが、他のアルゴリズムには及ばなかった。
「この結果は、GPT-4が化学分野の研究において、教科書レベルの知識から、未知の問題への対処や複数の変数の最適化まで、幅広いタスクに取り組むことができることを示しています」と畠山氏は言う。「GPT-4の性能が学習データの質と量に大きく依存することは必然であり、推論能力には大いに改善の余地があります」

研究者たちは、今回の研究はあくまで予備的な調査であり、今後は試験範囲を広げ、より多様な研究のシナリオにおいてGPT-4の性能を深く掘り下げるべきだと意気込む。
また、化学に特化した独自の大規模言語モデルを開発し、既存の技術との統合を模索したいと考えている。
「そのためにも、研究者はGPT-4を化学的な課題に適用することを、場合によっては、既存の特殊技術を含むハイブリッドな方法を用いる課題に適用することも検討すべきです」と畠山氏は話す。

論文情報
タイトル：Prompt engineering of GPT-4 for chemical research: what can/cannot be done?
著者：Kan Hatakeyama-Sato*, Naoki Yamane, Yasuhiko Igarashi, Yuta Nabae & Teruaki Hayakawa*
*Materials Science and Engineering, School of Materials and Chemical Technology, Tokyo Institute of Technology, Tokyo 152-8552, Japan (E-mails: hatakeyama.k.ac@m.titech.ac.jp, hayakawa.t.ac@m.titech.ac.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 3 (2023) 2260300

最終版公開日：2023年10月9日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/27660400.2023.2260300（オープンアクセス）
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最先端材料科学研究：材料開発用にロボット実験と人工知能の連携プラットフォームを開発

STAM編集室 (NIMS) — Mon, 28 Aug 2023 11:00:00 +0900

2023年8月28日
Science and Technology of Advanced Materials: Methods (STAM Methods)

Science and Technology of Advanced Materials: Methods誌プレスリリース
配信元：国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1
Date: 28 August 2023

最先端材料科学研究：材料開発用にロボット実験と人工知能の連携プラットフォームを開発

(Tsukuba 28 August) 自律自動実験のための汎用ソフトフェア : NIMS-OS

図の説明：NIMS-OSは人工知能とロボット実験を繋ぎ、新材料開発に貢献します

国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) は、人工知能 (AI) とロボット実験をシームレスに連携させるミドルウェアNIMS-OSを開発し、オープンソースソフトウェアとして公開しました。論文誌「Science and Technology of Advanced Materials: Methods」にて、NIMS-OSの利用法と、NIMS-OSを用いたリチウムイオン電池の電解質開発についての事例が紹介されています。

「私たちの研究の目的は、人の介入なしに材料開発を自動的に実施できるように人工知能とロボット実験を連携させることです」と、NIMS マテリアル基盤研究センター田村亮チームリーダーは述べています。 AIを活用することで、材料データを解析し、次に実験すべき条件を提案することができます。また、ロボット実験装置は、自動的に実験を行い材料を作製することができます。これらがシームレスに連携することで、材料開発における自律自動実験が実施できるようになります。開発した連携プラットフォームを利用することで、リチウムイオン電池の電解質開発を行い、プラットフォームの有効性を実証しています。

本研究で開発された自律自動実験のための汎用ソフトフェア：NIMS-OSには、Python言語で用意された2つの基本的なモジュールが含まれています。AIアルゴリズムを使用して、有望な材料を選択するモジュールと、ロボット実験を制御するためのモジュールです。幅広い研究者・開発者にとって利用しやすいプラットフォームを提供するために、NIMS-OSをコントロールするGUI（グラフィカルユーザインターフェース）も開発し、公開しています。「NIMS-OSを利用することで、容易にロボット実験とAIアルゴリズムを連携させることができるため、新しいAIアルゴリズム開発の進展も期待できる」とのことです。

実証実験として、NIMS電気化学自動実験ロボット (NAREE) をNIMS-OSで制御し、リチウム金属電極用電解質探索を実施しています。その結果、優れた電解質を自律自動実験によって探索できることを報告しています。

「NIMS-OS は現在、GitHubのWeb サイトでオープンソースソフトウェアとして公開しており、誰でも使うことができるようになっています」と田村チームリーダーは言います。さらに、「今後、さまざまなタイプのロボット実験システムと連携できるように、NIMS-OSを改良していく予定です。」

論文情報
タイトル：NIMS-OS: an automation software to implement a closed loop between artificial intelligence and robotic experiments in materials science
著者：Ryo Tamura*, Koji Tsuda** & Shoichi Matsuda***
*Center for Basic Research on Materials, National Institute for Materials Science, 1-1 Namiki, Tsukuba, Ibaraki 305-0044, Japan (E-mail: tamura.ryo@nims.go.jp), ** Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwa- no-ha, Kashiwa, Chiba 277-8561, Japan (E-mail: tsuda@k.u-tokyo.ac.jp), *** Research Center for Energy and Environmental Materials (GREEN), National Institute for Materials Science, 1-1 Namiki, Tsukuba, Ibaraki 305-0044, Japan (E-mail: matsuda.shoichi@nims.go.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 3 (2023) 2232297

最終版公開日：2023年7月19日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/27660400.2023.2232297（オープンアクセス）
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最先端材料科学研究：機械学習による分子設計と反応経路の同時発見

STAM編集室 (NIMS) — Tue, 23 May 2023 11:00:00 +0900

2023/5/23
Science and Technology of Advanced Materials: Methods (STAM Methods)

Science and Technology of Advanced Materials: Methods誌プレスリリース
配信元：国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1
Date: 23 May 2023

最先端材料科学研究：機械学習による分子設計と反応経路の同時発見

(Tsukuba 23 May) 人工知能で化学イノベーションにおける2つの重要課題を同時に解決

図の説明：分子を形成する原子の繋がり方をデザインし，その分子の反応経路を同時に提案する

統計数理研究所の研究チームは、新分子の設計と、その新分子を合成する化学反応の提案を同時に行う機械学習アルゴリズムを開発しました。本成果は「Science and Technology of Advanced Materials: Methods」誌にて発表されました。

人工知能（AI）や機械学習の力を借りて、所望の特性を持った分子構造を設計することは、世界中多くの研究グループで検討が進み、進展が目覚ましい分野です。その一方で、設計された分子を、実使用に耐えうる効率とコストで合成する化学反応の発見は非常に難しい問題です。

研究グループのリーダーを務めるデータ科学の研究者である吉田亮教授は、「今回開発した機械学習アルゴリズムとソフトウェアは、市販されている化合物の中から任意の特性を持つ分子を設計し、それを作るための合成経路を提案することができます」といいます。

開発された機械学習アルゴリズムでは、ベイズ推論と呼ばれる統計的手法を用います。出発材料の候補は数百万種類の化合物からなり、すべて購入することができる化合物です。広大な反応ネットワークの設計空間を高速に探索可能な計算手法を開発したことで、所望の特性を持つ化合物に至る複数の合成経路を網羅的に検出できるようになりました。合成化学の研究者は、人工知能が提案する化合物や反応経路を概観して合成の方針を決定します。人工知能の予測には必ず誤りが含まれます。したがって、誤りを含む様々なシナリオを人工知能に提示してもらい、人間はドメインの知識・理論・経験に基づいて最終的な意思決定を下すことになります。

「医薬品用の分子設計事例では、圧倒的な性能を発揮しました」と吉田教授は言います。開発手法を実装したソフトウェアはGitHubにおいて公開されています。また、高い粘度を有する潤滑油の分子を設計するコードも公開されました。

今回の研究では、低分子化合物の設計に焦点を当てています。研究チームは今後、このアルゴリズムを高分子設計用に改良する予定とのことです。工業用や生物学的に重要な化合物の多くは高分子であり、新しい高分子構造の人工知能による提案も進んでいます。しかしながら、その高分子を合成するための反応経路を見つけることは、低分子の設計以上に難しい問題です。研究チームが提案する新技術は、その壁を打ち破ることができるかもしれません。

論文情報
タイトル：A Bayesian method for concurrently designing molecules and synthetic reaction networks
著者：Qi Zhang, Chang Liu, Stephen Wu, Yoshihiro Hayashi & Ryo Yoshida*
*Research Organization of Information and Systems, The Institute of Statistical Mathematics, 10-3 Midoricho, Tachikawa, Tokyo 190-0014, Japan (E-mail: yoshidar@ism.ac.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 3 (2023) 2204994

最終版公開日：2023年5月17日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/27660400.2023.2204994（オープンアクセス）
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最先端材料科学研究：上下ひっくり返すと細胞移動が変化する

STAM編集室 (NIMS) — Tue, 16 May 2023 11:00:00 +0900

2023年5月16日
Science and Technology of Advanced Materials (STAM)
Science and Technology of Advanced Materials誌プレスリリース
配信元：国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1
Date: 16 May 2023

最先端材料科学研究：上下ひっくり返すと細胞移動が変化する

(Tsukuba 16 May ) 光応答基板を利用し、細胞集団の移動挙動に重力の方向が及ぼす影響を調べる

図の説明：一生を通して人は色々な姿勢をとります。人の姿勢が変わって体の位置が変化した時、重力方向の変化が細胞の動きにどのような影響を及ぼすかを研究者は調べようとしています。

NIMSの中西淳およびその共同研究者らは、光応答性分子を被覆した基板を利用することで、細胞集団の動きが重力の方向によって異なることを発見しました。長期療養患者におけるガン進行について重要な情報を与えると期待される本研究成果は、2023年5月3日に「Science and Technology of Advanced Materials」誌に掲載されました。

微小重力下での植物の成長や、胚発生を調べる研究は、回転を利用して重力を打ち消す装置（クリノスタット）などで行われてきましたが、一方、地球重力下で重力方向の違いが細胞の集団移動挙動にどのような影響を及ぼすかについてはまだ良く理解されていません。本研究の成果は、長期療養患者の細胞に何が起き得るのか、ガン細胞の移動に重力の方向が与える影響を理解するのに役立つ可能性があります。

この研究に用いる機能性表面は、金基板表面に、光分解性のポリエチレングリコール（PEG）を被覆することで得られますが、この段階では細胞は基板に付着することはできません。中心部分に円形の穴のあるマスクを介して基板表面に光を照射します。これにより光照射を受けた中心の円形部分のPEGを除去することができ、この円形部分に細胞を付着させ円形の細胞集団を形成します。その後、マスクを介して円形細胞集団部分に当たらないように遠方より光照射を行い、残るPEGを除去します。これにより細胞集団は周囲に成長、広がることが可能になります。研究チームは、図の下段左側に示す順方向の重力環境と、基板を反転させた右側の逆重力方向環境で、それぞれ細胞集団の動きを観察、比較しました。

「順方向の重力環境では、細胞集団の周囲に複数個のリーダー細胞が出現し、そのリーダー細胞に従って、突起を出すように細胞集団は周囲に形を変えながら広がっていきました。他方、逆方向では、リーダー細胞の出現が抑制されるとともに、アクチンとミオシンというタンパク質から構成されるファイバーが細胞集団内で再配置し、細胞集団を広がらせず、もとの形状を保とうとしました」とNIMS、Shimaa Abdellatefポスドク研究員は述べています。

開発した光応答性基板は、細胞が付着する表面と物理的接触することが必要な従来の手法よりも、細胞移動の遠隔誘導を可能にする点で優れています。研究リーダーの中西淳は、「我々は、開発したこの手法を、ガン細胞が重力の方向に対してどのように反応するかを解析することに用いたい。それにより、正常細胞とガン細胞の振る舞いの違いを見いだせば、長期療養患者におけるガン進行について重要な情報を与えることが出来ると期待しています」と述べています。

論文情報
タイトル：Photoactivatable surfaces resolve the impact of gravity vector on collective cell migratory characteristics
著者：Shinya Sakakibara, Shimaa A. Abdellatef*, Shota Yamamoto, Masao Kamimura & Jun Nakanishi*
*Research Center for Macromolecules and Biomaterials, National Institute for Materials Science (NIMS), Tsukuba, Japan (E-mails: ABDELALEEM.shimaa@nims.go.jp; NAKANISHI.Jun@nims.go.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials Vol. 24 (2023) 2206525

最終版公開日：2023年5月3日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/14686996.2023.2206525（オープンアクセス）
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最先端材料科学研究：アナフィラキシー反応を引き起こさない薬剤被覆ポリマー

STAM編集室 (NIMS) — Fri, 09 Dec 2022 17:00:00 +0900

2022/12/09
国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS)
Science and Technology of Advanced Materials誌プレスリリース
配信元：国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1

Date:９ December 2022

最先端材料科学研究：アナフィラキシー反応を引き起こさない薬剤被覆ポリマー

(Tsukuba ９ December) 新規ポリマー修飾リポソームによる薬剤カプセルの開発　

左図で示すワクチンを内包したリポソームは、通常、ポリエチレングリコール（PEG）で修飾されている。しかし、PEGは患者によってアレルギー反応を引き起こすことがある。右図に示す新規開発ポリマーは、アレルギー反応を引き起こさないPEGを代替する修飾剤で、ワクチンの滞留時間を長くする効果が期待される。

Science and Technology of Advanced Materialsに掲載された、産総研（AIST）、寺村裕治らによる共著論文 Impact of spontaneous liposome modification with phospholipid polymer-lipid conjugates on protection interactions は、ワクチンや薬剤の使用において、全身性のアレルギー症状があらわれる危険なアナフィラキシー反応のリスクを低減させる生体適合性ポリマーの開発を報告している。また、その長期安定性、生体適合性についての予備的な試験結果も報告している。

ポリエチレングリコール（PEG）は、薬剤キャリアのリポソームやワクチンなどの生体適合性を高めるための被覆ポリマーとして主に使われており、柔軟な水溶性の合成ポリマーで、COVID-19ワクチンのキャリアカプセルであるリポソームの修飾剤としても使われている。しかし、患者によってはこのPEGに対して免疫系がアレルギー反応を起こし、アナフィラキシー反応を引き起こすことが報告されている。アナフィラキシー反応は、アレルギー反応でも特に重篤な症状で、皮膚、呼吸器、消化器、循環器、神経系などの複数の臓器に全身性のアレルギー症状が現れ、最悪の場合、血圧低下、意識障害により、死にいたる場合もある。このため、生体適合性のあるPEG代替ポリマーの開発が求められていた。

研究チームによって、新しく開発されたのが 2-メタクリロイルオキシエチルホスホリルコリンポリマー（poly(MPC)）と脂質（lipid）の結合体（PMPC-lipids）である。この物質は、水中でリポソームと混合すると自発的にリポソームと結合する。このPMPC-lipidsはPEGに反応して生成された抗体には認識されない。さらに、アレルギー反応により引き起こされるその他のどのような抗体をも刺激しないということが試験段階では示されている。したがって、このPMPC-lipidsで被覆したワクチンや薬剤内包リポソームは、アナフィラキシー反応を引き起こさず、さらに、免疫系により排除されないので、体内により長い時間とどまることができるようになると考えられている。

AISTの細胞分子工学研究部門、寺村裕治氏は「新規開発のPMPC-lipidsは、リポソーム同士の凝集、また、その効果に干渉しかねない血中のタンパク質の吸着を妨げることを我々は見出した。」と述べている。事実、PMPC-lipids修飾リポソームは、リン酸緩衝食塩水保存液中で、実際の医療応用において十分な期間と言える14日間安定に保つことが出来ている。さらに「我々の開発したPMPC-lipidsは、抗PEG抗体に認識されず、PEGに反応してアナフィラキシー反応を引き起こす患者にもワクチンを適切に投与することが可能になる」と結論づけている。

今後、このポリマーは、種々のワクチンに応用するためにその安全性を徹底的に調べなくてはならない。ヒトへの治験に進む前に、研究チームは、開発の鍵となる動物モデルにおける免疫反応を調べようとしている。

動物およびヒトに対する治験結果が良好であれば、この技術は、ワクチンのみならず薬剤を送り届ける手段を新たに提供することになる。リポソームのような薬剤送達系は、時に免疫反応や生化学反応によって、薬剤が分解されるのを防ぐ役割が求められる。このリポソームによる内包によって初めて薬剤は目的とする疾患組織に活性を保って送達されることになる。

論文情報
タイトル：Impact of spontaneous liposome modification with phospholipid polymer-lipid conjugates on protein interactions
著者：Haruna Suzuki, Anna Adler, Tianwei Huang, Akiko Kuramochi, Yoshiro Ohba, Yuya Sato, Naoko Nakamura, Vivek Anand Manivel, Kristina Nilsson-Ekdahl, Bo Nilsson, Kazuhiko Ishihara and Yuji Teramura*
*Cellular and Molecular Biotechnology Research Institute (CMB), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), AIST Tsukuba Central 5, 1-1-1 Higashi, Tsukuba, Ibaraki 305-8565, Japan (E-mail: y.teramura@aist.go.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials Vol. 23 (2022) p. 845

最終版公開日：2022年12月8日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/14686996.2022.2146466（オープンアクセス）
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最先端材料科学研究：ソフトウェアロボットと最適化技術により結晶構造解析に必要な試行錯誤の自動化を実現

STAM編集室 (NIMS) — Fri, 02 Dec 2022 18:01:00 +0900

2022/12/02
国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS)
Science and Technology of Advanced Materials: Methods誌プレスリリース
配信元：国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1
Date: ２ December 2022

最先端材料科学研究：ソフトウェアロボットと最適化技術により結晶構造解析に必要な試行錯誤の自動化を実現

(Tsukuba ２ December ) Robotic Process Automationを活用して高コストなルーチン作業を自動化

図の説明：機械学習とRPA (Robotic Process Automation)を組み合わせることで、結晶構造のRietveld解析を自動化することに成功。©ktsdesign/123rf

物質・材料研究機構の田村亮主幹研究員, 泉富士夫客員研究員, 松下能孝副ステーション長, 理化学研究所の隅田真人研究員, 横浜市立大学の寺山慧准教授, 東京大学の津田宏治教授の研究グループは、独自に開発したソフトウェアロボットと機械学習を用いた最適化ソフトウェアを組み合わせることで、研究者が直接ソフトウェアを操作して試行錯誤しなければならなかった結晶構造解析の自動化を実現しました。本技術を用いることで、専門家が割かなければならなかったリソースを少ない工数で大幅に削減することができ、情報技術が材料研究・開発の効率化に大きく貢献できることを示しました。本成果はScience and Technology of Advanced Materials: Methods, Vol. 2 (2022) p. 435に掲載されました。

材料研究・開発において、合成された試料の詳細を調べることは日常的に行われる作業です。特に固体試料の結晶構造を決定することは試料の物性・機能を理解する上で極めて重要です。結晶構造を同定するための代表的な手法がRietveld解析ですが、その解析を行うには多くのパラメータを決めるための試行錯誤が必要です。この作業はルーチン作業ではありますが、高い専門性を要する作業であるために専門家のリソースの多くを割く必要がありました。

田村主幹研究員らは、Robotic Process Automaton (RPA)と呼ばれる近年注目を集めている情報技術を活用することで作業を代替するソフトウェアロボットを作成し、広く利用されているRietveld解析ソフトウェアRIETAN-FPのルーチン操作の自動化に成功しました。また専門家の経験・知見が必要だったパラメータ探索も独自の機械学習を用いた最適化ソフトウェアであるCOMmon Bayesian Optimization (COMBO)を組み合わせることで自動化し、専門家の直接操作を必要としないシステムを実現しました。

RPAを用いることで既存のソフトウェアに大幅な改良を加えることなく、作業を自動化するソフトウェアロボットを作成することが可能です。本研究成果はそれを実証した点が重要であり、今後、幅広い物質・材料研究のルーチン作業に対して、ソフトウェア操作の工数を最小限に抑えた研究・開発の自動・効率化につながると期待されます。

用語
・Robotic Process Automation: RPA
人間がコンピュータのGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）上で実際に行う作業を模倣するようなソフトウェアロボットを作成し、作業プロセスを自動化する技術のこと。本研究ではRPAの開発ライブラリとしてSikuliX (https://raiman.github.io/SikuliX1/downloads.html）を活用した。

・RIETAN-FP
泉富士夫客員研究員により開発されたRietveld解析ソフトウェアのこと。利用希望の方は著者に連絡ください。

論文情報
タイトル：Automatic Rietveld refinement by robotic process automation with RIETAN-FP
著者：Ryo Tamura*, Masato Sumita, Kei Terayama, Koji Tsuda, Fujio Izumi &
Yoshitaka Matsushita
*International Center for Materials Nanoarchitectonics (WPI-MANA), National Institute for
Materials Science, 1-1 Namiki, Tsukuba, Ibaraki 305-0044, Japan (E-mail: TAMURA.Ryo@nims.go.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 2 (2022) p. 435

最終版公開日：2022年11月25日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/27660400.2022.2146470（オープンアクセス）
Science and Technology of Advanced Materials: Methods誌は、国立研究開発法人物質・材料研究機構(NIMS)とEmpaが支援するオープンアクセスジャーナルです。

企画に関する問い合わせ: stam_info@nims.go.jp

最先端材料科学研究：高強度材料に適用可能な力学特性の簡易評価手法を開発

STAM編集室 (NIMS) — Tue, 08 Nov 2022 18:00:00 +0900

2022/11/08
国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS)
Science and Technology of Advanced Materials: Methods誌プレスリリース
配信元：国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1

Date: 8 November 2022

最先端材料科学研究：高強度材料に適用可能な力学特性の簡易評価手法を開発

(Tsukuba 8 November) ハイスループット数値シミュレーションにより構築したデータベースを活用　

物質・材料研究機構のTa-Te Chenポスドク研究員，渡邊育夢主幹研究員は押し込み試験を用いた新しい力学特性の簡易評価手法を提案しました。提案手法を用いることで，高強度材料に対する評価精度が高まり，力学特性データベース構築への活用が可能となります。
この研究成果は、Science and Technology of Advanced Materials: Methods, Vol. 2 (2022) p. 416に掲載されました。

剛性や強度などの力学特性は製品や部品の構造設計，土木構造物や自動車などの安全性の検討に必須の情報です。力学特性は一般に引張試験や圧縮試験で評価されますが，これらの試験は一つの試料から一つのデータしか得られず，試験片加工などを考えるとデータ収集に時間と労力がかかってしまうため，効率的なデータベース構築が困難でした。そこで，代わりに簡易に評価できる硬さ試験が併せて利用されています。硬さ試験では，単一試料から多数の評価データを得ることができ，バルク試料から単結晶粒の微視スケール力学特性を評価するという使い方もできます。

押し込み試験は硬さ試験を拡張して，荷重‐深さ関係を制御・計測しながら評価する試験方法で，数値シミュレーションと組み合わせることで，引張試験や圧縮試験に対応する応力‐ひずみ関係を推定できます。ただし，既存の推定モデルでは，応力‐ひずみ関係を線形則やべき乗則といった単純な関数で表現するため，鉄鋼のような高強度材料の応力‐ひずみ関係を表現できないことが知られていました。推定モデルに項を追加して表現性能を高めることは可能ですが，その場合，追加の実験データが必要となってしまうことが課題でした。

そこで，本研究では，推定したい応力‐ひずみ関係が既存の２つの推定モデル～線形則とべき乗則～の間に位置する性質を利用して，追加の実験なしに表現性能を高めた関数の材料定数を同定できる方法を提案しました。また，これまでの手法では，各実験データに対して，それぞれ数値シミュレーションで対応する応力‐ひずみ関係を推定する必要がありましたが，本研究ではハイスループット数値シミュレーションによって事前にデータベースを作成しておき，読み取る方法を採用しました。これによって，実験評価とほぼ同時に推定結果を得ることができます。

近年，押し込み試験は高温力学特性の評価へも活用されはじめており，提案手法の拡張を進めています。手法の開発が進めば，耐熱合金開発の材料データベースの効率的な構築などへ寄与できると期待されます。

図1：数値シミュレーションを用いて材料定数のデータベースを事前に作成

図2：圧痕形状の情報を用いて引張／圧縮試験相当の応力‐ひずみ関係を推定

論文情報
タイトル：Data-driven estimation of plastic properties in work-hardening model combining power-law and linear hardening using instrumented indentation test
著者：Ta-Te Chen & Ikumu Watanabe*
*Research Center for Structural Materials, National Institute for Materials Science, Tsukuba, Ibaraki, Japan (E-mail: WATANABE.Ikumu@nims.go.jp)
引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 2 (2022) p. 416

最終版公開日：2022年10月17日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/27660400.2022.2129508（オープンアクセス）
Science and Technology of Advanced Materials: Methods誌は、国立研究開発法人物質・材料研究機構(NIMS)とEmpaが支援するオープンアクセスジャーナルです。

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最先端材料科学研究：ガラス窓の機能化による地球温暖化への取り組み

STAM編集室 (NIMS) — Wed, 31 Aug 2022 19:30:00 +0900

2022/8/31
国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1
Science and Technology of Advanced Materials誌プレスリリース
配信元：国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) 〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1

Date: 31 August 2022

最先端材料科学研究：ガラス窓の機能化による地球温暖化への取り組み

(Tsukuba 31 August) 国際共同研究を通じた高遮熱性窓ガラスのためのコーティング材料の開発

論文情報
タイトル：High performance {Nb5TaX12}@PVP (X = Cl, Br) cluster-based nanocomposites coatings for solar glazing applications

https://doi.org/10.1080/14686996.2022.2105659

著者：Clément Lebastard, Maxence Wilmet, Stéphane Cordie, Clothilde Comby-Zerbino, Luke MacAleese, Philippe Dugourd, Naoki Ohashi, Tetsuo Uchikoshi, and Fabien Grasset*
* Université Rennes, CNRS, ISCR, Rennes, France (E-mail: fabien.grasset@univ-rennes1.fr)
引用：Science and Technology of Advanced Materials Vol. 23 (2022) p. 446

窓ガラスの断熱特性を改善するためのコーティング材料が日仏共同研究によって開発されました。その新しいコーティング材料は、金属ナノクラスターを含むナノコンポジット材料であり、可視光の透過率を損なうことなく、近赤外線 (NIR) と紫外線 (UV) の大半を遮断します。その研究成果が、科学雑誌Science and Technology of Advanced Materials に掲載されました。

フランス国立科学研究センター(CNRS)の研究ディレクターである固体化学者の Fabien Grasset氏は、「事業化にはまだ長い道のりがありますが、以前の研究と比較して、我々が開発したコーティング材料を使う事で、UV および NIR の遮断特性を大幅に改善できることが示されました」と語っています。

「建物で消費されるエネルギーは世界の全エネルギー消費の大部分を占めています」さらにGrasset氏は説明します。「一般の建物では室温を快適なレベルに保つために冷房や暖房が使われ、それによって非常に多くのエネルギーが消費されています。」科学者たちは、窓ガラスからの熱の侵入、すなわちNIRの侵入を遮断できるコーティング材料を探し求めています。それが出来れば、建物や車で使われる冷房のためのエネルギー消費を抑えることができます。ただし、可視光が取り込めるようにする必要があり、さらに理想的には、有害な紫外線もブロックすることが望まれます。

この目的のために、Grasset氏らの日仏国際共同研究チームは、ニオブやタンタルと塩化物イオンや臭化物イオンを含むナノクラスターを含むナノコンポジットの作製とその評価を進めてきました。

そして、NIRとUVを遮断し、可視光を透過するという性能において、塩化物系ナノクラスターが最高の性能を示すことを見出したのです。ナノクラスターを含むコンポジット材料によるNIRやUVの遮断では、コーティング材料に含まれるナノクラスターの濃度や分散状態、酸化状態が性能を左右します。開発チームは、それらを最適化し、材料性能を高めました。

インジウム・錫酸化物膜が形成されたガラスの上に、ポリビニルピロリドンにナノクラスターを分散したコーティング材料を塗布します。この組み合わせによって、可視光を透過し、NIRとUVを遮断する特性を高めることが出来ました。Grasset氏は「こうして開発したコーティング材料は、エネルギー問題で最も問題となる高い波長範囲のNIRを遮断することが出来ます」と語ります。

「私たちの日仏共同研究には長い歴史があります。私たちは、異なる文化や異なる思考を持つ仲間が共に取り組むことに意義があることを確信しています。日仏共同研究の枠組みであるLINKプロジェクトの推進によって、そのさらに確信が強いものとなりました。我々は地球温暖化対策技術の進歩に向けて、引き続き全力で取り組みます。」と、Grasset氏は結びました。

図の説明：
ポリビニルピロリドンにナノクラスターを分散したコート剤を、ITO膜を付けたガラスにコーティングすることによって、可視光を透過しつつ、NIRとUVを遮断する。

論文情報
タイトル：High performance {Nb5TaX12}@PVP (X = Cl, Br) cluster-based nanocomposites coatings for solar glazing applications
著者：Clément Lebastard, Maxence Wilmet, Stéphane Cordie, Clothilde Comby-Zerbino, Luke MacAleese, Philippe Dugourd, Naoki Ohashi, Tetsuo Uchikoshi, and Fabien Grasset*
* Université Rennes, CNRS, ISCR, Rennes, France (E-mail: fabien.grasset@univ-rennes1.fr)
引用：Science and Technology of Advanced Materials Vol. 23 (2022) p. 446

最終版公開日：2022年8月30日
本誌リンク　https://doi.org/10.1080/14686996.2022.2105659（オープンアクセス）
Science and Technology of Advanced Materials誌は、国立研究開発法人物質・材料研究機構(NIMS)とEmpaが支援するオープンアクセスジャーナルです。

企画に関する問い合わせ: stam_info@nims.go.jp