学際共創研究をご検討の方へ

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。

糖尿病は国内外で年々増加しています。糖尿病は網膜症や腎症などの合併症や、その後の失明、透析、心血管疾患発症リスクを高め、医療・社会的負担が大きいことから、予防と早期発見が公衆衛生上の課題となっています。合併症リスクを早期に把握するため、血糖変動を簡便に測定可能なFlash Glucose Monitoring System（FGM）の要約指標が臨床現場で利用されていますが、非糖尿病者や境界型における病態変化を精確に捉えるには、さらに高精度な解析が必要とされています。本研究ではFGMデータを基盤に、精緻な食事時刻推定および糖代謝評価法の探求を行います。

顎関節疾患は、噛み合わせの異常を引き起こし、咀嚼障害や顔貌の変化を通じて患者のQOL（Quality of Life: 生活の質）を著しく低下させる深刻な問題です。しかし、疾患により生じる顎偏位のメカニズムについては十分に解明されておらず、効果的な診断や治療法の開発につながる知見が不足しています。本研究では、顎関節疾患と顎偏位のメカニズムの解明を目指し、診断および治療に役立つ新規手法を開発します。

現代の学術研究は専門分化（細分化）と学際化が同時に進行し、知識は深く掘り下げられる一方で分野間の相互交流によって新たな領域が生み出されています。伝統的に学問の体系は、一元的・階層的なモデルで理解されてきましたが、これらの統一・還元的な見方は知の構造を簡明に示す利点があるものの、多元的で相互循環的に発展する現代の知のあり方を十分に説明しきれない可能性があります。多様化・変容し、かつてない複雑さを帯びている学術分野全体の俯瞰的理解（ひいては、知の構造の解明）を試みるには、新たな分析視座と手法が求められます。本研究では、機械学習技術を用いて学際的な研究領域を俯瞰し、専門分野の細分化と学際的統合のダイナミズムを明らかにすることを目指します。