第2回社会文化領域コース進入説明会を、2025年6月12日 (木)にオンラインで開催します。
関心のある学生は、以下のポスターおよび社会文化領域ウェブサイト上の情報をよく確認し、必要な手続きをとってください。

• 進入説明会開催のおしらせ

公募要領_早稲田大学創造理工学部経営システム工学科

演題：Lewis base-boryl radicals enabled new synthesis and catalysis

日時： 2025年7月10日(木) 16:30-18:10

会場：早稲田大学　63号館 2階 03会議室

講師：Yi-Feng Wang

対象：学部生、大学院生、教職員、一般

参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。

主催：先進理工学部 化学・生命化学科

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

演題：Excited-State Catalysis in Organic Synthesis

日時： 2025年6月26日(木) 16:30-18:10

会場：早稲田大学　63号館 2階 03会議室

講師：Ming-Yu Ngai

対象：学部生、大学院生、教職員、一般

参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。

主催：先進理工学部 化学・生命化学科

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

演題：Exploring the Chemical Space and the Structural Diversity of Colloidal Based Porous Materials

日時： 2025年5月1日(木) 16:30-17:30

会場：早稲田大学　55号館1F第二会議室

講師：Marco Faustini

対象：学部生、大学院生、教職員、学外者、一般

参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。

主催：先進理工学部 応用化学科

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

このたび、早稲田大学の研究者6名が、科学技術分野で顕著な功績があったとして、「令和7年度 科学技術分野の文部科学大臣表彰」を受賞しました。

日本の科学技術の発展等に寄与する可能性の高い独創的な研究又は開発を行った者を表彰する「科学技術賞 研究部門」では、240件の応募から52件（69名）が選ばれ、人間科学学術院の浅川達人教授、政治経済学術院の齊藤有希子教授および多湖淳教授、理工学術院の辻川信二教授および森達哉教授が受賞しました。
また、青少年をはじめ広く国民の科学技術に関する関心及び理解の増進等に寄与し、又は地域において科学技術に関する知識の普及啓発等に寄与する活動を行った者を表彰する「科学技術賞 理解増進部門」では、26件の応募から9件（29名）が選ばれ、理工学術院の田中香津生主任研究員が受賞し、部門を代表して壇上で表彰を受けました。

以下に、各受賞者のコメントを掲載いたします。

科学技術賞　研究部門

受賞業績：標本調査と社会地区分析の結合によるフードデザート問題研究
人間科学学術院　浅川 達人　教授

受賞コメント
この度は、文部科学大臣表彰・科学技術賞（研究部門）をいただきまして、誠に光栄に存じます。まずは、推薦および評価に関わってくださった全ての関係者のみなさまに謹んでお礼申し上げます。

本研究では、都市社会学研究と階級・階層研究を結びつけ、地理学や栄養学とも協働しつつフードデザート問題という社会問題の解決に向けて研究、提言して参りました。複眼的・学際的な研究を、アカデミズムに閉じることなく社会問題の解決に向けて取り組んできた点を評価していただけたものと、大変光栄に感じております。このような研究活動に取り組むことができたのも、都市社会学という自分の専門分野のみならず、他分野のみなさまから複数の共同研究プロジェクトにお誘いいただき、議論を交わす機会を与えていただいたからであり、これまでの共同研究に関わってくださった全てのみなさまに心より感謝申し上げます。今後も変わらぬご指導、ご鞭撻のほど、何卒よろしくお願い申し上げます。

受賞業績：地理空間上の企業間ネットワークとマクロ経済変動の研究
政治経済学術院　齊藤 有希子　教授

受賞コメント
この度は、文部科学大臣表彰・科学技術賞（研究部門）を戴きまして、光栄に存じます。これまで、様々な形でサポートして下さった方々に感謝しております。

学生時代は物理学を学んでいましたが、自然科学と社会科学に共通して現れる普遍的現象に興味を持ちました。物理学において、ミクロな粒子の相互作用からマクロな特性が説明されるように、経済学においても、ミクロな企業間のネットワークからマクロ現象が説明されます。個々の企業がどのような意思決定のもと、ネットワークを構築し、利益を得るのか、地理空間との関係、波及のメカニズムを明らかにしてきました。

経済学は経世済民。これからも、「Cool heads but Warm hearts」で研究活動、教育活動に尽力したいと思います。

受賞業績：サーベイ実験の非欧米圏での実証と比較を通じた国際政治研究
政治経済学術院　多湖 淳　教授

受賞コメント
文部科学大臣表彰・科学技術賞（研究部門）を受賞することがかない、誠に光栄に存じます。2019年2月に「非覇権国の視点の導入を通じた国際政治学の科学的研究の拡張」という選定業績のもと、日本学術振興会賞を戴きましたが、今回の受賞テーマは特に国際政治学分野における実験手法の応用に関して評価をいただいた結果となります。2015年のBritish Journal of Political Science論文からはじまり、サーベイ実験の手法で書いてきた論文はすべて複数著者によるものです。共同研究を一緒に実施してくださった先生方・共著者のみなさんに厚く感謝の気持ちを申し上げます。今回の受賞を励みとしてさらに精進したいと思います。今後も変わらぬご指導、ご鞭撻の程、何卒よろしくお願い申し上げます。

受賞業績：宇宙の創世から現在の加速膨張に至る包括的な宇宙論の研究
理工学術院　辻川 信二　教授

受賞コメント
この度は、文部科学大臣賞・科学技術賞 (研究部門)をいただき、大変光栄に存じます。私の研究は、宇宙の創生から現在に至る進化を、相対性理論やそれを拡張した理論をもとに解明するものです。私が大学院生であった1990年代の後半から、超新星や宇宙背景輻射などの観測によって、宇宙初期と後期に起こったとされる２回の加速膨張の物理が検証できるようになってきました。私の研究は、宇宙初期のインフレーションと現在の加速膨張を引き起こす暗黒エネルギーの起源を、多様な観測データを用いて明らかにしようとするものです。国内外の多くの共同研究者の協力も得て、理論的に有効な模型の構築と観測データから模型に制限をつける数値コードの開発を行い、観測的に好まれる模型を選別することが可能になりました。今後も、重力波を始めとする様々な観測が進行中であり、理論と観測の双方から宇宙の創生と進化の謎を明らかにしていきたいと思います。今までご協力・ご助言をいただきました皆様に感謝申し上げるとともに、今後も変わらぬご指導を何卒よろしくお願いいたします。

受賞業績：能動的セキュリティ対策技術に関する研究
理工学術院　森 達哉　教授

受賞コメント
この度は、文部科学大臣表彰・科学技術賞（研究部門）を賜りまして、誠に光栄に存じます。学生時代、商用インターネットの黎明期を経験したことがきっかけで情報技術に強い関心を持つようになりました。そして、情報技術が普及・発展するとともに、これらの技術が必ずしも正当な目的にのみ使われるわけではないことに気づき、セキュリティ研究へと関心が向かいました。

当初は防御技術に焦点を当てていましたが、真に効果的な対策には「攻撃者の思考」を理解する必要があると考え、オフェンシブセキュリティの研究に取り組んでまいりました。この分野では、システムやサービスの脆弱性を科学的な方法論で検証し、根本的な対策技術を開発することが不可欠です。

人工知能や自動運転車など新興技術を対象としたオフェンシブセキュリティの研究で成果を上げることができたのは、多くの共同研究者と学生の協力あってこそです。この場をお借りして心より感謝申し上げます。

科学技術賞　理解増進部門

受賞業績：中高生を対象とした素粒子探究活動の普及啓発
理工学術院　田中 香津生　主任研究員

受賞コメント
この度は、文部科学大臣表彰・科学技術賞（理解増進部門）を頂きまして誠に光栄です。

私は6歳ごろから素粒子に魅せられ、関連する本を読み漁りましたが、高校生になっても本を読む以外にできることがないことに悶々としておりました。その後、技術発展で手のひらサイズの素粒子検出器が作れるようになり、このような中高生に探究の機会を提供したいという思いから、素粒子検出器の貸与とオンラインによる探究サポートを始めました。

その後、コロナ禍で直接会ったことがない状況にもかかわらず、参加した中高生はさまざまな興味深い探究を生み出してくれました。この経験を通じ、検出器に加えて、オンラインを通した仲間や研究者とのつながりがあれば、これまで「本の中の世界」であった素粒子探究を中高生でも楽しめるようになると確信しました。

この取り組みは国内外の研究者によるご助力、大学生メンターの献身的なサポート、参加した中高生の想像を超える活力によって支えられてきました。この場をお借りして心より厚く御礼申し上げます。また、さらなる機会創出のため、これからも多くの方々にお力添えいただければ幸甚に存じます。

Ultrafast Multivalley Optical Switching in Germanium for High-Speed Computing and Communications

Researchers demonstrate ultrafast transparency switching across multiple wavelengths using single laser excitation in germanium

Multicolored optical switching is essential for potential advancements in telecommunication and optical computing. However, most materials typically exhibit only single-colored optical nonlinearity under intense laser illumination. To address this, researchers have demonstrated that exciting the multivalley semiconductor germanium with a single-color pulse laser enables ultrafast transparency switching across multiple wavelengths. This breakthrough could drive the development of ultrafast optical switches for future multiband communication and optical computing.

Opaque materials can transmit light when excited by a high-intensity laser beam. This process, known as optical bleaching, induces a nonlinear effect that temporarily alters the properties of a material. Remarkably, when the laser is switched on and off at ultrahigh speeds, the effect can be dynamically controlled, opening new possibilities for advanced optical technologies.

Multicolored optical switching is an important phenomenon with potential applications in fields such as telecommunications and optical computing. However, most materials typically exhibit single-color optical nonlinearity under intense laser illumination, limiting their use in systems requiring multicolor or multiband switching capabilities. Currently, most optical switches are based on microelectromechanical systems, which require an electric voltage or current to operate, resulting in slow response times.

To address this gap, a group of researchers, led by Professor Junjun Jia from the Faculty of Science and Engineering at Waseda University, Japan, in collaboration with Professor Hui Ye and Dr. Hossam A. Almossalami from the College of Optical Science and Engineering at Zhejiang University, China, Professor Naoomi Yamada from the Department of Applied Chemistry at Chubu University, Japan, and Dr. Takashi Yagi from the National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Japan, investigated the multivalley optical switching phenomenon in germanium (Ge) films. They focused on how intense laser irradiation induces ultrafast optical switching across multiple wavelengths in Ge, a multivalley semiconductor. Their study demonstrated efficient multicolored optical switching using a single-color pulse laser, potentially overcoming the limitations of traditional single-color optical nonlinearities. Their research was published in Physical Review Applied on February 24, 2025.

By irradiating Ge with an intense pulse laser, the team achieved ultrafast switching between transparency and opacity across a wide wavelength range. Femtosecond time-resolved transient transmission measurements revealed ultrafast optical switching in both the Γ and L valleys, due to the existence of intravalley and intervalley scattering. “Our results confirm that intense laser irradiation in Ge films allows for ultrafast optical switching across multiple wavelengths, offering the possibility of controlling a material’s transparency and opening new doors for possible applications in optical communications, optical computing, and beyond,” explains Prof. Jia.

Such multivalley optical switching is found to strongly depend on the band structure of Ge. Experimental measurements suggest that the transient signal is highly dependent on the specific region of the band structure involved. For example, the transient transmission spectra reveal a split-off energy of 240 meV at the L high symmetric point. “Careful selection of probing energies, based on the band dispersion calculated with the HSE06 functional and spin-orbit coupling effects, allowed us to accurately capture the transient electronic occupation in both the Γ and L valleys,” says Prof. Jia. This allows the extraction of intervalley and intravalley scattering times in multivalley materials from transient measurements.

Overall, this study highlights the significant potential of Ge as a key material for advanced optical switching, with promising applications in high-speed data transmission and computing. By enabling control over transparency at multiple wavelengths using a single-color pulse laser, exciting possibilities open up for the development of ultrafast optical switches. “This finding is expected to address the growing demand for higher data rates and security in the face of increasing internet traffic, marking a key step forward in the advancement of ultrafast optical switching devices,” concludes Prof. Jia.

Reference

Authors: Junjun Jia¹, Hossam A. Almossalami², Hui Ye², Naoomi Yamada³, Takashi Yagi⁴
Title of original paper: Multivalley optical switching in germanium
Journal: Physical Review Applied
DOI: 10.1103/PhysRevApplied.23.024060
Article Publication Date:24 February 2025
Affiliations:
¹Global Center for Science and Engineering (GCSE), Faculty of Science and Engineering, Waseda University, Japan
²College of Optical Science and Engineering, Zhejiang University, China
³Department of Applied Chemistry, Chubu University, Japan
⁴National Metrology Institute of Japan (NMIJ), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Japan

About Professor Junjun Jia

Junjun Jia is a Professor at the Faculty of Science and Engineering, Waseda University, Japan. He earned his Ph.D. from the University of Tokyo in 2011. His research focuses on the design and fabrication of functional solid-state materials, as well as the development of solid-state devices, including solid-state thermal circuital elements, acoustic wave-based devices, and nonequilibrium electronic devices. His interests include nonlinear optics, non-equilibrium physics, and excited electronic/phonon structure in solids materials. Dr. Jia has published extensively in peer-reviewed journals such as Advanced Functional Materials, Physical Review B, Physical Review Applied. He has received several awards, including the Waseda e-Teaching Award in 2022. He is a member of various committees, including the Materials Research Society of Japan.

An Efficient Self-Assembly Process for Advanced Self-Healing Materials

The novel method produces multilayered self-healing films with enhanced durability compared to conventional materials for coatings and flexible electronics

Self-healing coatings are advanced materials that can repair damage, such as scratches and cracks on their own. Researchers from Waseda University have developed an efficient method for preparing self-healing films consisting of alternating layers of highly cross-linked organosiloxane and linear polydimethylsiloxane (PDMS). Their film is more durable than conventional self-healing PDMS materials, offering superior hardness and greater thermal stability while self-healing at mild temperatures, paving the way for stronger, more reliable, and easier-maintained self-healing materials.

Polysiloxane materials, such as polydimethylsiloxane (PDMS)-based elastomers, exhibit a self-healing capability by the introduction of silanolate (Si–O^–) groups. This ability stems from their dynamic siloxane (Si–O–Si) bonds, which can break and reform to repair damage. Their self-healing properties could make them valuable in applications like protective coatings for use in various fields, such as optics, electronics, and aerospace.

To improve the properties of PDMS-based materials, they have been combined with inorganic fillers such as nanoparticles or nanosheets. Generally, the introduction of nanosheets into polymers leads to the formation of a layered structure that exhibits superior thermal, mechanical, and gas barrier properties. Furthermore, improved crack healing ability of oriented films was reported. This improvement is attributed to polymer diffusion concentrated in the in-plane direction.

Researchers at Waseda University, Japan, have made significant progress in enhancing self-healing siloxane materials by developing a more efficient method for fabricating multilayered films. In a study published on January 6, 2025, in Volume 61, Issue 16, of the journal Chemical Communications, a team led by Professor Atsushi Shimojima, with Research Associate Yoshiaki Miyamoto and Assistant Professor Takamichi Matsuno, fabricated a composite film composed of highly cross-linked organosiloxane (silsesquioxane) and grafted PDMS layers using a self-assembly process.

“Replacing traditional materials with our self-healing material, which is less susceptible to deterioration and has high hardness, would be in high demand for maintenance-free and durable applications,” says Miyamoto, the lead author of the study.

The researchers began by depositing a solution containing 1,2-bis(triethoxysilyl)ethane, Pluronic P123 (a PEO–PPO–PEO triblock copolymer, where PEO stands for poly(ethylene oxide) and PPO stands for poly(propylene oxide)), and a PEO–PDMS–PEO block copolymer onto a silicon or glass substrate using spin-coating or drop-casting techniques. This process formed a thin film with a lamellar (layered) structure.

The film was then calcinated in air at 170 °C for 4 hours, resulting in the removal of the PEO and PPO blocks. This process left behind a multilayered structure composed of silsesquioxane and PDMS layers.

To impart self-healing properties to the film, Si–O^– groups were introduced. These groups promote rearrangement and reconnection of the siloxane (Si–O–Si) networks. To achieve this, the film was immersed in a solution of tetrahydrofuran, water, and potassium hydroxide (KOH). In this process, hydroxide ions (OH^–) from KOH removed protons (H⁺) from silanol (Si–OH) groups, converting them into Si–O^– ions. The final film could repair micrometer-scale cracks when heated to 80 °C at 40% relative humidity for 24 hours.

The film showed superior properties compared to conventional PDMS-based materials. The cross-linked organosiloxane layers provided greater rigidity and served as a barrier against the volatilization of cyclic siloxanes, addressing the limitations of traditional PDMS materials. While conventional self-healing PDMS elastomers have a hardness of 49 MPa, the final self-healing film exhibited a hardness of 1.50 GPa.

“This innovative multilayered design allows our material to be both harder and more heat-resistant than existing self-healing siloxane-based materials, paving the way for more durable and reliable applications,” says Miyamoto.

With its high hardness and self-healing properties, this material is well-suited for protective coatings, flexible electronics, and other applications that require long-lasting performance.

Reference

Title of original paper:Multilayered organosiloxane films with self-healing ability converted from block copolymer nanocomposites
DOI:10.1039/D4CC05804F
Journal:Chemical Communications
Article Publication Date:06 January 2025
Authors:Yoshiaki Miyamoto¹, Takamichi Matsuno^1,2,3 and Atsushi Shimojima^1,2,3
Affiliations:
¹Department of Applied Chemistry, Faculty of Science and Engineering, Waseda University, Japan
²Waseda Research Institute for Science and Engineering, Waseda University, Japan
³Kagami Memorial Research Institute for Materials Science and Technology, Waseda University, Japan

About Dr. Yoshiaki Miyamoto from Waseda University

Dr. Yoshiaki Miyamoto is a Research Associate at the School of Advanced Science and Engineering, working under the supervision of Professor Atsushi Shimojima. His research focuses on the relationship between material structure, composition, and self-healing properties, particularly within the realm of siloxane-based materials. He explores factors such as network flexibility, swelling behavior, and dynamic bond rearrangement. His research has produced publications demonstrating expertise in designing self-healing materials with improved mechanical properties and thermal and chemical stability. Dr. Miyamoto’s research contributes to the advancement of functional materials with potential applications in coatings, adhesives, and other areas where self-healing capabilities are crucial.

Machine Learning Unlocks Superior Performance in Light-Driven Organic Crystals

LASSO regression and Bayesian optimization enhance crystal force output, advancing next-generation light-responsive actuator materials

Researchers have developed a machine learning workflow to optimize the output force of photo-actuated organic crystals. Using LASSO regression to identify key molecular substructures and Bayesian optimization for efficient sampling, they achieved a maximum blocking force of 37.0 mN—73 times more efficient than conventional methods. These findings could help develop remote-controlled actuators for medical devices and robotics, supporting applications such as minimally invasive surgery and precision drug delivery.

Materials that convert external stimuli into mechanical motion, known as actuators, play a crucial role in robotics, medical devices, and other advanced applications. Among them, photomechanical crystals deform in response to light, making them promising for lightweight and remotely controllable actuation. Their performance depends on factors such as molecular structures, crystal properties, and experimental conditions.

A key performance indicator of these materials is the blocking force—the maximum force exerted when deformation is completely restricted. However, achieving high blocking forces remains challenging due to the complex interplay of crystal characteristics and testing conditions. Understanding and optimizing these factors is essential for expanding the potential applications of photomechanical crystals.

In a step toward optimizing the output force of photo-actuated organic crystals, researchers from Waseda University have leveraged machine learning techniques to enhance their performance. The study was led by Associate Professor Takuya Taniguchi from the Center for Data Science, along with Mr. Kazuki Ishizaki and Professor Toru Asahi, both from the Department of Advanced Science and Engineering, Graduate School of Advanced Science and Engineering at Waseda University. Their findings were published online in Digital Discovery on 20 March 2025.

“We noticed that machine learning simplifies the search for optimal molecules and experimental parameters,” says Dr. Taniguchi. “This inspired us to integrate data science techniques with synthetic chemistry, enabling us to rapidly identify new molecular designs and experimental approaches for achieving high-performance results.”

In this study, the team utilized two machine learning techniques: LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) regression for molecular design and Bayesian optimization for selecting experimental conditions. The first step led to a material pool of salicylideneamine derivatives, while the second enabled efficient sampling from this pool for real-world force measurements. As a result, the team successfully maximized the blocking force, achieving up to 3.7 times greater force output compared to previously reported values and accomplishing this at least 73 times more efficiently than conventional trial-and-error method.

“Our research marks a significant breakthrough in photo-actuated organic crystals by systematically applying machine learning,” says Dr. Taniguchi. “By optimizing both molecular structures and experimental conditions, we have demonstrated the potential to dramatically enhance the performance of light-responsive materials.”

The proposed technology has broad implications for remote-controlled actuators, small-scale robotics, medical devices, and energy-efficient systems. Because photo-actuated crystals respond to light, they enable contactless and remote operation, making them ideal robotic components working in confined or sensitive environments. Their ability to generate force noninvasively with focused light could also be valuable for microsurgical tools and drug delivery mechanisms that require precise, remote actuation.

By leveraging a cleaner energy input—light irradiation—while maximizing mechanical output, these materials hold promise for eco-friendly manufacturing processes and devices aimed at reducing overall energy consumption. “Beyond improving force output, our approach paves the way for more sophisticated, miniaturized devices, from wearable technology to aerospace engineering and remote environmental monitoring,” Dr. Taniguchi adds.

In conclusion, this study highlights the power of a machine learning–driven strategy in accelerating the development of high-performance photo-actuated materials, bringing them one step closer to real-world applications and commercial viability.

Reference

Authors: Kazuki Ishizaki¹, Toru Asahi¹, and Takuya Taniguchi²
Title of original paper: Machine Learning-Driven Optimization of Output Force in Photo-Actuated Organic Crystals
Journal: Digital Discovery
DOI:10.1039/D4DD00380B
Article Publication Date:20 March 2025
Affiliations:
¹Department of Advanced Science and Engineering, Graduate School of Advanced Science and Engineering, Waseda University
²Center for Data Science, Waseda University

About Associate Professor Takuya Taniguchi from Waseda University

Takuya Taniguchi is an Associate Professor at the Center for Data Science at Waseda University, Japan. He received a Doctor of Engineering degree from the Department of Advanced Science and Engineering, Graduate School of Advanced Science and Engineering, Waseda University, in 2019. His research areas of interest include structural organic chemistry, physical organic chemistry, organic functional materials, materials informatics, and materials science. His publications have received over 500 citations.

公募要領_早稲田大学国際理工学センター（Major in Bioscience）

演題：A remark on some punctual Quot schemes on smooth projective curves

日時：2025年5月2日(金)16:30～18:10

会場：西早稲田キャンパス 51号館 18-08室

講師：伊藤　敦

対象：一般

参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。

主催：基幹理工学部　数学応用数理専攻

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

関連リンク：https://sites.google.com/view/waseda-ag-seminar

演題：世界のクルマエビ類養殖の現状、問題点と展望

日時：2025年5月1日(木)16:00～17:40

会場：西早稲田キャンパス　120-5号館121会議室

講師：廣野　育生

対象：学部生、大学院生、教職員、学外者、一般の全て

参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。

主催：先進理工学部　生命医科学科

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

オンライン参加希望者は　[email protected]にメールで申し込み

演題：Understanding strongly correlated systems – from variational to machine learning approaches

日時：2025年5月1日(木)16:00～17:40

会場：西早稲田キャンパス　62Ｗ号館　大会議室Ａ（東側）

講師：Debashree Ghosh

対象：学部生、大学院生、教職員、学外者

参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。

主催：先進理工学研究科

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

力学系の内部構造を解析する深層学習を開発
～物理現象や複雑システムの理解や解析に期待～

ポイント

• 様々な物理システムが絡み合った力学系を各要素に分割できる深層学習モデルを開発。
• 各要素の特性と要素間の結合パターンの同定に成功。
• 工学・自然科学分野における複雑システム解析の進展に期待。

概要

北海道大学大学院情報科学研究院の松原　崇教授、早稲田大学理工学術院の吉村浩明教授、神戸大学大学院理学研究科の谷口隆晴教授、大阪大学大学院基礎工学研究科修士課程のコスロービアン・ラグミックアルマン氏らの研究グループは、機械系や電気系など様々な物理ドメインのシステムが結合した力学系^*1を、高精度かつ統一的に表現できる新たな深層学習^*2手法「ポアソン＝ディラック ニューラルネットワーク（PoDiNNs）」を開発しました。従来の深層学習モデルは、解析力学の知見を用いることで、高精度に挙動をモデル化し、未来の変化を予測することに成功していました。しかし、主に（質点ばねで表現できるような）機械系の運動に特化しており、電気回路や油圧系といった他の物理ドメインへ拡張することが困難でした。また対象を一体的な力学系として扱うため、複数の要素が結合した大きな力学系（連成系）の学習が難しく、内部構造に対する理解や解釈を与えないという問題がありました。

研究グループが提案するPoDiNNsは、単一の力学系を、エネルギーを保持する素子、エネルギーを消費する素子、エネルギーを外部から与える素子に分割し、ディラック構造^*3という数学的対象を用いてそれらの素子の結合系として力学系全体を表現します。そのため、データからの学習によって、それぞれの素子の特性と、力学系内部の結合パターンを同時に同定することができます。これにより、長期にわたる予測の安定性が向上するだけでなく、要素間の相互作用を可視化しやすくなるため、ロボット工学や電力制御、構造物の振動解析や回路設計など、多様な応用への可能性が広がります。本研究の成果は、物理法則に根ざした学習モデルの新たな方向性を示し、マルチフィジックス^*4系の設計・制御・最適化など幅広い分野での発展が期待されます。

なお、本研究成果は、2025年4月24日（木）～28日（月）にシンガポールで開催される、国際会議International Conference on Learning Representationsにて発表される予定です。

背景

多くの物理現象やロボット、電気回路、化学反応などはすべて一種の力学系とみなすことができ、未知の力学系をデータからモデル化し、予測や制御に役立てるために、深層学習（ニューラルネットワーク）が用いられてきました。特に近年、常微分方程式^*5で記述できるような力学系に対し、解析力学の知見を用いることで、エネルギー保存則などの物理法則を遵守できる手法が開発され、高精度に挙動をモデル化し、未来の変化を予測することに成功していました。しかし、既存の手法は主に質点ばねで表現できるような機械系の運動に特化しており、電気回路や油圧系といった他の物理ドメインへ拡張することが困難でした。また対象を一体的な力学系として扱うため、複数の要素が結合した大きな力学系の学習が難しく、学習ができても力学系の内部構造に対する理解や解釈を与えないという問題がありました。

研究手法

本研究では、深層学習にポアソン＝ディラック形式という力学系の記述方法を導入しました（図１）。これは小さな力学系が複数結合した力学系である連成系について、それぞれの要素に分解し、エネルギーの流入出として要素間の結合を表現することで、連成系全体を記述する方法です。これを用いて、連成系を構成する各要素（ばね・質量・ダンパ・キャパシタ・インダクタ・抵抗・油圧タンクなど）と結合パターンに分解し、それぞれをニューラルネットワークや行列として学習できる手法PoDiNNsを開発しました。

研究成果

キラルな分子のエナンチオマー結晶とラセミ結晶とを比較して、結晶を構成する二量体の対称性の僅かな違いにより結晶構造の温度依存性の違いが引き起こされることを、単結晶X線構造解析によって実際に示した今回の成果は、物理化学・有機化学・固体化学といった化学の幅広い分野や結晶学において興味深く重要な例であり、将来的に分子結晶の構造と特性を議論する実験的および計算的アプローチにおいて有用な知見となることが期待されます。

また、キラルな化合物は薬理活性を示すことが多く、数多くのキラル医薬品が開発されています。かつてサリドマイドが世界規模での薬害を引き起こしたように、医薬品におけるキラリティの理解と制御は非常に重要であり、医薬品開発においては結晶形の違いから安定性や溶解性の違いが生じることから、その構造と物理化学的性質の理解と制御もまた重要です。キラル分子の結晶において分子環境の僅かな違いが結晶構造の温度依存性に影響することを示した今回の成果は、キラル医薬品の結晶化や品質確保にも有用な基礎的な知見となることが期待されます。

課題、今後の展望

PoDiNNsを様々なシミュレーションデータに適用し、連成系を構成する各要素の入出力特性と、結合パターンを個別に同定することで、力学系の内部構造をデータから明らかにできることを確認しました。これにより、従来の手法よりも高い精度で挙動を予測できることが示されました。特に、モータや油圧ピストンがあるような異なる物理ドメインをまたぐような要素についても、特性及び結合パターンを正確に同定することができ、マルチフィジックスな系を解釈可能な形で学習できる初の深層学習手法であることを示しました。その結果、システム内で実際に生じている力や電流や油液の流れが可視化でき、連成系の理解に貢献することが期待されます。

今後への期待

この手法は、ロボットや自動車といった多くの部品から構成されたシステムのシミュレーションや制御、リバースエンジニアリングへの応用が期待されます。また生物や社会システムのような人の手で設計されたわけではない対象についても、この手法を用いることで、高度な解析や深い理解に貢献する可能性があります。

謝辞

本研究はJST さきがけ（JPMJPR24TB、JPMJPR21C7）、JST CREST（JPMJCR1914、JPMJCR24Q5）、JST ASPIRE（JPMJAP2329）、JST ムーンショット型研究開発事業（JPMJMS2033-14）の受託とJSPS 科研費（JP24K15105）の助成を受けたものです。

用語解説

＊1 力学系（dynamical system） … 入力や出力を持ち、内部の状態が時間的に変化するようなもの。様々な物理現象、社会現象、生物の代謝、ロボットの挙動などが力学系として解釈できる。

＊2 深層学習（deep learning） … 比較的単純な演算を繰り返すことで複雑な関数を近似する機械学習のパラダイム。個別のモデルは歴史的な経緯からニューラルネットワークと呼ばれるが、生物の神経細胞（ニューロン）と直接的な関係はない。

＊3 ディラック構造（Dirac structure） … 力学系の拘束を記述するための数学的枠組みであり、本研究では特にサブシステム同士の結合をエネルギーの流入出として記述するために用いている。

＊4 マルチフィジックス（multiphysics） … 機械・電気・流体・熱など、異なる物理領域が相互に結合した力学系のこと。またその計算機シミュレーション。

＊5 常微分方程式（ordinary differential equation） … 位置や速度といった点で表現できる状態の時間変化で力学系を記述する方法。流体のように、点ではなく空間的な広がりを持った状態の空間的変化を扱うと、偏微分方程式となる。

論文情報

論文名　Poisson-Dirac Neural Networks for Modeling Coupled Dynamical Systems across Domains（ドメインをまたいだ連成系をモデルかするためのポアソン＝ディラックニューラルネットワーク）
著者名　コスロービアン ラズミックアルマン¹、谷口隆晴²、吉村浩明³、松原　崇⁴（¹大阪大学大学院基礎工学研究科、²神戸大学大学院理学研究科、³早稲田大学理工学術院、⁴北海道大学大学院情報科学研究院）
学会名　The Thirteenth International Conference on Learning Representations（ICLR2025・人工知能と機械学習の国際会議）
開催日　2025年4月24日（木）～28日（月）

参考図

卓越大学院プログラム
「パワー・エネルギー・プロフェッショナル(PEP)育成プログラム」
2025年7,8月実施8期生(2025年9月進入・編入）選抜試験(SE)に関する情報を更新致しました。

詳細は、理工学術院HP大学院入試ページの中のPEP SE情報ページ（募集要項・出願書類）をご参照ください。

https://www.waseda.jp/fsci/admissions_gs/guidelines/pep/

『パワー・エネルギー・プロフェッショナル(PEP)育成プログラム』は平成30年度に文科省卓越大学院プログラムの採択を受け設置された「電力・エネルギー新産業創出に寄与する人材輩出」を目的とした5年一貫の博士人材育成プログラムです。

2024年度の文科省補助事業終了に伴い実施された事後評価では、最高評価の「S」を獲得した社会的評価の高いプログラムです。
補助事業終了後の2025年度以降もこれまでに培われた実績を継承し、早稲田大学を含む国公私立13連携大学による自走化プログラムとして継続します。

この度、本プログラムの2025年9月（8期生）2026年4月（9期生）進入/編入募集説明会を以下の通り開催致します。
募集日程、応募手続き等をお伝えするほか、当日は現役PEP生も参加して、皆さんの質問にお答えします。
既にPEPへの出願を検討している方のみならず、PEPって何？どんなプログラム？…と少しでも関心のある方はお気軽にお申込みください！

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＜日時＞
2025年6月4日（水）12:30～13:10
形式：Zoomウェビナー（途中入退室可）
※申請フォームから参加登録いただいた方にZOOMのURL等詳細を、前日までにメールでお送り致します
※説明会はオンラインになりますが、事務局にて対面での相談も随時受け付けております。（ご希望の方は以下の申請フォームから入力可能です）
※なお、説明会は日本語にて行います

＜申請フォーム＞
https://forms.office.com/r/trK6XuJS8R
申込締切：6月2日（月）10:00まで

＜ポスター＞
https://waseda.box.com/s/0h27wf0h6ecwtmlf3em8dm2j7o63b75b

＜参加対象＞

①電力系・エネルギーマテリアル系の専攻分野に関心を持ち、以下大学院専攻への進学を検討している学部正規学生の方

②現在、電力系・エネルギーマテリアル系を専攻分野として以下専攻に在籍している大学院正規学生で、次の何れかに該当する方

• 修士課程・一貫制博士課程1年生、2年生在学中の方
• 博士後期課程に入学予定または一貫制博士課程3年次に進級予定の方

ー参画専攻ー

• 基幹理工学研究科（機械科学・航空宇宙専攻、電子物理システム学専攻）
• 創造理工学研究科（地球・環境資源理工学専攻）
• 先進理工学研究科（応用化学専攻、電気・情報生命専攻、ナノ理工学専攻、先進理工学専攻）
• 環境・エネルギー研究科（環境・エネルギー専攻）

＜ 説明会内容＞

• PEP卓越大学院プログラム概要説明（研究指導、支援体制、カリキュラム、進路、経済的支援etc)
• 2025年9月（8期生）2026年年4月（9期生）進入/編入募集日程
  ☆現役PEP生も登壇
  ☆質疑応答タイムもあります

＜ご参考＞
PEP卓越大学院プログラムHP　https://dpt-pep.w.waseda.jp/
パンフレット　https://dpt-pep.w.waseda.jp/pamphlet/
募集要項出願書類　https://www.waseda.jp/fsci/admissions_gs/guidelines/pep/

＜お問合せ＞
PEP卓越大学院プログラム事務局（51号館1F理工統合事務所内）
Email：[email protected]
TEL：03-5286-3238