横浜国立大学の森野琢水博士後期学生、廣澤渉一教授、物質・材料研究機構の大出真知子主任研究員らの研究グループは、多くの元素を含む合金の微細構造を高速かつ高精度に予測する新たな手法を開発しました。本手法により、従来では2年以上の計算を要するNi基超合金の微細構造予測がわずか5分で実行可能となり、さらに、史上最多となる20元素を含む合金の凝固計算にも成功しました。これにより、実用合金設計は、試行錯誤的な実験から、計算機による合理的な設計へと大きく前進することが期待されます。

理化学研究所（理研）開拓研究本部Kim表面界面科学研究室の木村謙介研究員、今田裕上級研究員（研究当時）、金有洙主任研究員（東京大学大学院工学系研究科特任教授）、横浜国立大学（横浜国大）大学院工学研究院の玉置亮助教、片山郁文教授、武田淳教授、浜松ホトニクス株式会社中央研究所の河田陽一主任部員らの国際共同研究グループは、ピコ秒（ps、1psは1兆分の1秒）の時間スケールを有する光パルスとナノメートル（nm、1nmは10億分の1メートル）スケールの物質を可視化する顕微鏡を組み合わせた、現時点で極限ともいえる時空間分解能を有する単一分子分光手法を確立しました。本成果は、ナノスケールの分子系で生じる超高速なエネルギー変換や化学反応の機構解明に貢献すると期待されます。今回、国際共同研究グループは、原子分解能を持つ走査トンネル顕微鏡（STM）[1]を基盤とした単一分子発光測定手法に、テラヘルツ（THz）[2]領域の光パルスを組み合わせた新しい手法（THz-光STM）を確立しました。この手法を用いて、THzパルスによる超高速かつ連続的な分子への電荷注入により分子の状態を制御して励起子[3]を形成すること、THzパルスの波形を成形することでピコ秒の時間領域で分子の状態を操作することに成功しました。

横浜国立大学の佐々木雄大教授、ドイツ統合生物多様性研究センター（iDiv）のNico Eisenhauer教授、鳥取大学の衣笠利彦准教授、モンゴル気象水文環境研究所のGantsetseg Batdelger博士らの研究グループは、モンゴル草原を対象とした極めて大規模なモニタリングデータを用いて、気候変動による乾燥化の進行によって、乾燥地の植物群集の安定性が急速に損なわれる可能性を世界で初めて実証しました。生態系安定性の激変は、乾燥度指数（年間降水量を年間可能蒸発散量で割った値で、低い値ほど乾燥度が高いことを示す）0.2付近を閾値として起きることが示唆されました。さらに、生態系の安定性は、植物群集において乾燥および温度ストレスへの耐性の異なる種が含まれかつ多様性が高いほど、高くなることがわかりました。このような生物多様性と生態系の安定性の関係性は、乾燥度の変化によらず、一貫して認められました。以上の結果は、環境変動に対する応答の異なる種を含む、多様性の高い植物群集を維持することで、将来的な乾燥化がもたらす生態系の安定性の激変を緩和できる可能性を示しています。

横浜国立大学 大学院工学研究院の川村 出 教授の研究グループは、青色に光る性質を持つアミノ酸（Acd）を、植物由来のナノ繊維セルロースナノファイバー（CNF）に化学的に結合させることで、水中でも安定して使える蛍光性ナノ素材（Acd-CNF）の開発に成功しました。この新素材は、CNFが本来持つ「水への良好な分散性」「ゲルとゾルの両面の性質」を保持しており、さらに染色剤を加えることなく、素材自身が青色の蛍光を発するという性質を持ちます。この性質を活かし、油滴の表面にナノファイバーがどのように吸着しているかを直接観察できるという特長があります。また、油滴に加えた赤い蛍光物質との間で光エネルギーの移動が確認されるなど、界面での振る舞いを光で“見える化”する技術として高い可能性を示しました。

横浜国立大学大学院理工学府の長瀬 翔 氏、根津 昇輝 氏、大学院工学研究院／先端科学高等研究院／総合学術高等研究院の関口 康爾 教授らは、磁気の波であるスピン波を用いたスピン波リザバー素子の開発に成功しました。この技術は将来的に、ネットワーク端末に組み込むことで、AI処理や画像認識といった高度な計算を高速かつ低消費電力で行うことを可能にします。例えば、スマート工場におけるリアルタイムな品質検査や、自動運転車における環境認識など、様々な分野で革新的な応用が期待されます。従来の光・スピンを用いた手法では、集積化や多入力多出力といった大規模化が困難でしたが、スピン波リザバーは素子中の配線を必要としないため、高密度集積化が可能です。これにより、AI処理やIoTデバイスの普及に伴い、リアルタイムなデータ処理が求められる現代において、ネットワークやサーバーでの負荷低減に貢献するエッジコンピューティングの性能を飛躍的に向上させることが期待されます。

横浜国立大学の坂口大門大学院生 (博士課程後期1年)、五東弘昭准教授の研究グループは、環状ケトン分子の電子状態と求核反応の面選択性の間の関係を解明する機械学習モデルを開発しました。本手法を用いて8種類の反応条件における163個の環状ケトン分子の計323反応の選択性について解析を行ったところ、当該分野の基準となる値を大きく超える予測精度が確認されました。また、反応条件による選択性の違いが、試薬の大きさ及び分子間の立体的な反発 (立体因子) と最低空軌道 (LUMO) の相互作用による反応加速効果の差に起因することが分かりました。環状ケトンのアルコールへの面選択的反応は有機合成化学で汎用される重要な反応であり、天然物や医薬品分子の合成のための指針としての応用が期待できます。

ノースカロライナ大学グリーンズボロ校・国立遺伝学研究所の柴﨑祥太特任研究員、横浜国立大学大学院環境情報研究院の中臺亮介講師、オックスフォード大学・安田女子大学の中分遥講師の研究グループは、データベースから得た４００以上もの動物にまつわる民間伝承を解析し、世界の動物の分布や気候（気温と降水量）と比較することで、実際の動物の生息地に対応する動物の民間伝承が存在することがほとんどだということを明らかにしました。さらに、現実の動物の生息地は気候条件によって制約されることから、気候条件は間接的に民間伝承の存在範囲を縛っていると考えられます。この結果は、物語のような人間の想像の産物であっても自然の影響を受けることを示しています。