学際共創研究をご検討の方へ

医療や自動運転などの分野では、安全性を確保しながらシステムを賢く制御することが重要です。本研究では、AIが安全に配慮しつつ最適な行動を選べるように、行動候補を確率的に選ぶ新しい方法を提案します。この手法は、ドローンの運行や宇宙探査など、リスクを伴う状況でより柔軟かつ安全な意思決定を可能にすることが期待されます。

歯の色は、笑顔の印象や満足度に大きく関わりますが、見る人によって感じ方が異なることがあります。本研究では、アイトラッキング技術を使って、歯科医師や患者がどこを見て、どのように歯の色を判断しているのかを可視化・分析します。経験の違いや認識のズレを科学的に明らかにし、より正確で満足度の高い歯科治療に役立てることを目指しています。

本研究では、マウスの社会性行動を支える脳内ネットワークのしくみを明らかにすることを目指しています。社会性行動は複数の脳領域が連携して制御しており、中でも前帯状皮質（ACC）は重要なハブとして働いています。私たちは独自に開発した全脳イメージング顕微鏡「FAST」を用いて、社会的な刺激に反応するACCの神経細胞の働きを可視化し、脳全体のネットワークとの関係を探ります。

歯の修復に使われるセラミックスは、内部にできる微細な結晶の分布によって強さが決まります。本研究では、電子顕微鏡で撮影した画像から、AIを使って結晶の形や広がりを自動で見分ける技術を開発します。さらに、結晶の分布パターンと材料の強さとの関係を、トポロジーという数学的手法で解析し、より優れた歯科材料の開発に役立てることを目指します。

仏像研究において、「この仏像はいつ、どこで、誰によって作られたのか」という問いは、最も基本でありながら、答えるのが難しい問題です。多くの仏像には制作年や出自を示す記録がなく、その多くが研究者の経験や様式観に基づいて推定されてきました。しかし、こうした判断にはどうしても主観が入りやすく、研究者ごとに意見が分かれたり、同じ研究者の中でも判断が揺れることがあります。本研究では、こうした従来の様式研究の課題を解決する手段として、AI（人工知能）の力を活用します。AIが仏像同士の細かな特徴や類似性を分析することで、制作された時代や地域、さらには作者の系譜まで、これまで以上に客観的に推定できる可能性があります。

本研究では、レーザー核融合実験で発生する中性子の分布を、画像として高精細にとらえる新しい計測技術の開発に取り組んでいます。中性子は通常のカメラでは見ることができませんが、本研究では特殊な光ファイバーと光の干渉を利用することで、プラズマのすぐ近くから遠隔地まで安全に情報を伝え、画像として再現することを目指しています。この技術により、核融合のしくみをより深く理解することが可能となり、将来のエネルギー源としての核融合研究の発展に貢献します。

令和7年度「D3センター学際共創プロジェクト」の研究提案公募において、幅広い分野から数多くのご応募が寄せられました。厳正な審査の結果、採択課題が決定しましたのでお知らせします。

フックス角膜内皮ジストロフィーは、加齢とともに両眼の角膜内皮細胞数が減少し、角膜に浮腫性混濁を生じることで視力が低下する疾患です。現在のところ初期患者に対する有効な治療法は存在せず、末期患者に対する角膜移植が唯一の治療法となっています。本研究では、フックス角膜内皮ジストロフィーの検査画像を用いたAIによる自動診断技術、進行予測技術開発の検討を行います。