2020年度「東工大挑戦的研究賞」10名を表彰 うち3名には末松特別賞

一分子レベルで微細な力を検出・可視化できる「メカノフォア」と呼ばれる分子骨格が、近年盛んに研究されています。我々の研究グループでは、弱い分子間相互作用を巧みに利用した、共有結合の切断を伴わない「超分子メカノフォア」を開発しています。超分子メカノフォアは、良好な可逆性を持ち、極めて微小なpNオーダーの力も検知できるなど、様々な長所があります。

我々はこれまでの研究の中で、インターロック分子であるロタキサンの持つ特殊な構造に着目した「ロタキサン型超分子メカノフォア」を開発しました。しかしこの超分子メカノフォアは、合成が少し煩雑であるという欠点がありました。受賞対象となった研究では、ロタキサンより単純な分子構造を持つメカノフォアを開発することを目指しています。

本研究は、これまでに所属してきた研究室のスタッフの皆様、多くの共同研究者と共に成し遂げてきた研究結果が礎となり、現在進行しているものです。この場を借りて関係者の方々に厚く御礼申し上げます。

この度は、栄誉ある東工大挑戦的研究賞および末松特別賞まで頂き大変光栄に存じます。日頃から自分の研究生活を支えてくださっている共同研究者の方々や学生の皆さんのお陰であると実感しております。

本受賞に繋がった研究テーマは、深層ニューラルネットワークと数理最適化アルゴリズムの融合において生じる理論的未解決課題に挑戦するものです。今後、深層学習のような高度なブラックボックス技術を、信頼性・説明性を担保しながら様々な科学・産業分野へ応用していく上で、非常に重要な研究の方向性であると考えています。

本受賞を励みに、情報科学・工学の発展に微力ながらも貢献できるよう今後も研究活動に邁進していく所存です。

多くの先進材料において、内部に存在する点欠陥が、良い面・悪い面の双方で材料特性発現の起源となります。そこで、点欠陥の形成エネルギーと局所電子構造を正しく理解することが、優れた次世代材料創成における鍵となります。しかしながら、実際に行える実験の数と種類には限りがあるために、点欠陥の特性を実験結果のみから理解することは極めて困難です。そこで最近では、固体の電子構造を量子力学の基本方程式に基づき数値計算する方法により、点欠陥の性質を高精度に予測する研究が行われるようになりました。

私の研究では、この数値計算に基づく手法を、数千物質中の点欠陥に適用することで、点欠陥に関する広い視野での統合的な知見を得ることを目的としています。このような材料科学における普遍的な知見は、半導体材料、触媒材料、イオン伝導体など、材料研究において幅広い波及効果をもたらすと思われます。

最後に、この度、栄誉ある賞を賜りまして大変光栄に感じております。大場先生をはじめとした共同研究者の方々に厚く御礼申し上げますとともに、本学の多大なご支援に深く感謝いたします。