[情報計測] 平成28年度採択課題

岡本 博

強相関系における光・電場応答の時分割計測と非摂動型解析

研究者

岡本 博

岡本 博

東京大学
大学院新領域創成科学研究科
教授

主たる共同研究者
岩野 薫 高エネルギー加速器研究機構 物質構造科学研究所 研究機関講師
遠山 貴巳 東京理科大学 理学部第一部 教授
高橋 聡 名古屋工業大学 大学院工学研究科 教授
研究概要

遷移金属化合物や有機分子性物質で実現する強相関電子系に強い超短パルス光を照射すれば、通常の摂動の枠組みでは取り扱えない非平衡の電子構造変化や超高速の電子相転移の発現が期待できます。本研究では、”強相関電子系の非摂動型応答の時分割分光計測”及び”厳密計算にビックデータ解析とデータ同化の手法を加えた過渡スペクトルの解析手法構築”を一体として推進し、強相関電子系の光/電場応答の解明と学理構築を行います。

小松崎 民樹

一細胞ラマン計測と情報科学の融合による細胞診断の迅速解析技術の開発

研究者

小松崎 民樹

小松崎 民樹

北海道大学
電子科学研究所
教授・センター長

主たる共同研究者
原田 義規 京都府 京都府立医科大学 大学院医学研究科 准教授
藤田 克昌 大阪大学 大学院工学研究科 准教授
研究概要

細胞および生体組織のラマン分光イメージングデータを情報科学・統計数理手法に基づいて解析し、計測の迅速化・高精度化に対する最適条件を計測装置に逐次フィードバックする分子計測技術を開発します。これまで細胞や組織の形態情報にのみ主に依存していた癌診断に開発する技術を導入することで、判別が難しかった癌の早期診断を可能とする、生命・医療・創薬分野に対する分子計測技術のイノベーション創出を目指します。

佐藤 薫

大型大気レーダー国際共同観測データと高解像大気大循環モデルの融合による大気階層構造の解明

研究者

佐藤 薫

佐藤 薫

東京大学
大学院情報理工学系研究科
教授

主たる共同研究者
渡辺 真吾 海洋研究開発機構 シームレス環境予測研究分野 分野長
西村 耕司 情報・システム研究機構 データサイエンス共同利用基盤施設 特任准教授
研究概要

本課題では、代表者らが開発し昭和基地に設置した世界初の南極大型大気レーダー(PANSYレーダー)を軸とした国際共同観測による高解像度でスパースな観測データと、人工衛星による低解像度でグローバルな観測データを組み合わせ、地上から高度約100kmに至る全大気の大気大循環モデルに同化する手法を開発します。また、これを用いて超高解像度の全球大気データを作成し、大気の階層構造や気候の遠隔結合に関する物理的解明を目指します。

村上 恭和

AIと大規模画像処理による電子顕微鏡法の技術革新

研究者

村上 恭和

村上 恭和

九州大学
大学院工学研究院
教授

主たる共同研究者
中前 幸治 大阪大学 大学院情報科学研究科 教授
品田 博之 株式会社日立製作所 研究開発グループ 主管研究長
研究概要

物質が示す電磁場を原子スケールで実測できる「電子線ホログラフィー」に、人口知能(AI)を用いた電子顕微鏡画像の処理、数理解析による情報欠損の回復等、情報科学の最先端技術を導入します。これにより、電子1個相当の微弱な電場を計測する新技術を世界に先駆けて開発します。本技術は、微粒子表面電位の実測による触媒反応の理解や、その成果が導く食糧・エネルギー問題の克服等、学術と社会問題の双方に大きく貢献します。

吉川 元起

標準ニオイ多次元メガライブラリ構築と高解釈性数理モデル抽出による判別精度の定量予測

研究者

吉川 元起

吉川 元起

物質・材料研究機構
機能性材料研究拠点
グループリーダー

主たる共同研究者
渡辺 純子 日本電気株式会社 データサイエンス研究所 主幹
有賀 克彦 物質・材料研究機構 国際ナノアーキテクトニクス研究拠点 MANA主任研究者
研究概要

本研究では、近年開発に成功した最先端のセンサ素子【MSS】と各種感応材料を組み合わせることで、新たな産業群の創出が期待されている「嗅覚センサ」について、100 万通り以上の感応材料-ニオイ応答波形を擁する多次元メガライブラリを構築します。ここに、最先端のデータ解析技術【異種混合学習】を融合することで、【どういう測定条件で、どこまでの精度が実現するか?】という長年の問に定量的な指標を与えます。

鷲尾 隆

機械学習と最先端計測技術の融合深化による新たな計測・解析手法の展開

研究者

鷲尾 隆

鷲尾 隆

大阪大学
産業科学研究所
教授

主たる共同研究者
谷口 正輝 大阪大学 産業科学研究所 教授
研究概要

最先端の計測・デバイス技術と融合した新たな機械学習技術を確立・深化し、従来限界を超える現象・精度の計測実現を目指します。特に計測を念頭とし、データ特徴量抽出手法、事前知識を活かす少数データ推定手法、複数情報源統合推定手法、計測過程を反映した機械学習手法などを開発します。具体的テストベッドとして、先端的ナノギャップナノポアによる高効率、低コストな第4世代DNAシーケンシング技術の確立を取り上げます。

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