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研究キーワード:名古屋大学における「モデリング」 に関係する研究一覧:5件
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発表日:2026年9月18日
1
南大洋の地表に届く長波放射を左右するのは雲の量だけではない
〜南極観測船「しらせ」の観測から判明、「水雲か氷雲」と気温の正確な再現が鍵〜
国立極地研究所の佐藤和敏助教、猪上淳教授、名古屋大学の松井 仁志教授らの研究グループは、南極地域観測事業において南極観測船「しらせ」により南大洋で取得した気象観測データを基準とし、気候モデルと広く利用されている2つの再解析データについて、雲底の高度や雲相(水雲・氷雲)、気温、地表に到達する下向き短波・長波放射の再現性を評価しました。その結果、すべてのデータセットで高度1km以下の雲の発生頻度が観測に比べて高くなる傾向にあるのに対し、地表に到達する下向き長波放射が観測より小さくなる傾向が確認されました。この下向き長波放射の過小再現は、単純に「雲が多いか少ないか」だけでは説...
キーワード:極域/極地/環境変動/地球温暖化/気候モデル/水蒸気/衛星/地球環境/CAM/オゾン/データ同化/モデリング/人工衛星/地球環境変動/温暖化
他の関係分野:環境学数物系科学工学農学
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発表日:2026年4月8日
2
ガラスにならない酸化アルミニウムを透明な非晶質の塊に
〜5配位ピラミッドと6配位八面体からなる超高密度構造と結晶を超える誘電率を高圧力で実現〜
・酸化アルミニウム(アルミナ)を、室温・超高圧でミリメートル級の高密度なガラス状材料として形成・硬さ・熱特性・電気特性を併せ持つ新非晶質材料として、電子・機械分野での材料選択肢拡大に期待・高圧による緻密化を通じて性質を調整できる可能性を示し、構造制御による材料設計指針を提案 1. 工学院大学(学長:今村 保忠、所在地:東京都新宿区/八王子市)と物質・材料研究機構(理事長:宝野 和博、所在地:茨城県つくば市、以下「NIMS」)を中心とする研究チームは、名古屋大学 高田 尚記 教授、京都大学、日本電子株式会社、東北大学、島根大学、岡本硝子株式会...
キーワード:磁気共鳴/X線回折/高圧力/中性子/中性子回折/超高圧/放射光/放射光X線/非晶質/誘電率/誘電特性/アモルファス/アルミナ/局所構造/材料設計/アルミニウム/コーティング/モデリング/構造制御/酸化物/多孔質/電気化学/熱伝導/熱伝導率/ガラス状態/核磁気共鳴
他の関係分野:数物系科学工学総合生物
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発表日:2026年1月23日
3
介護は負担だけではない?家族介護者の生活の質向上へのモデルを提唱
~肯定的および否定的認識への理解が介護者支援の充実に寄与~
・家族を介護している人(家族介護者)の“介護の肯定的認識および否定的認識”を共に検討。・介護の否定的な認識が高いことは、家族介護者の生活の質を低下させる。・介護の肯定的な認識が高いことは、否定的な認識を低下させる。・否定的な認識と肯定的な認識を共に評価することで、家族介護者の生活の質を高める支援が可能となると考えられる。 名古屋大学大学院医学系研究科の星野 純子 准教授、桜井 美果 博士後期課程学生の研究グループは、家族を介護している人(家族介護者)の介護に関する認識や生活の質について、構造方程式モデリ...
キーワード:構造方程式モデリング/共分散構造分析/モデリング/家族介護者/介護者/看護/看護学/看護師/在宅医療/生活の質/地域包括ケア/訪問看護/訪問看護師
他の関係分野:情報学工学
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発表日:2025年11月27日
4
研究のポイント
高速AFM像から原子レベルで生体分子の動きを 再現する新しいモデリング技術の開発に成功
金沢大学ナノ生命科学研究所(WPI-NanoLSI)のホルガー・フレクシグ特任准教授、名古屋大学トランスフォーマティブ生命分子研究所(WPI-ITbM)/名古屋大学大学院理学研究科/理化学研究所計算科学研究センター(R-CCS)のフロハンス・タマ教授、理化学研究所計算科学研究センター(R-CCS)の宮下治上級研究員を中心とする共同研究チームは、高速原子間力顕微鏡(高速AFM)(※1)で得られた実験データをもとに、生体分子がどのように動くのかを原子レベルで理解するための、新しい解析手法(融合的モデリングワークフロー)の開発に成功しました。高速AFMは、生体分子の動作を直接観察できる...
キーワード:フレームワーク/ワークフロー/時間分解/高速AFM/時間分解能/フレキシブル/構造モデル/原子構造/AFM/ダイナミクス/ナノスケール/ナノメートル/モデリング/原子間力顕微鏡/分解能/高速原子間力顕微鏡/空間分解能/構造変化/生体分子
他の関係分野:情報学数物系科学化学総合理工工学
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発表日:2025年9月23日
5
機械学習により従来を凌駕する活性・耐久の合金触媒を特定
触媒設計の新たな戦略を確立、次世代燃料電池の実現に寄与
・機械学習(ML)注1)駆動の触媒設計:7種類の高エントロピー合金(HEA)注2)候補と21万超の合金組成をスクリーニングし、モリブデン(Mo)が鍵元素であり、10〜20at.% の組成で水分子の解離を促進し、CO被毒注3)を低減できることを特定した。・優れた触媒性能:PtPdRhRuMoは電流密度18.20mA/cm²および質量活性9.89A/mgPt⁻¹を達成し、市販Pt-C(白金-炭素)触媒の約8倍の性能を示した。・耐久性:10,000秒後に約50%の活性を維持し、市販Pt-C触媒...
キーワード:AI/タスク/機械学習/最適化/水分子/エントロピー/テクトニクス/モリブデン/電子移動/物理化学/電極触媒/活性サイト/固体触媒/触媒設計/選択性/ボトムアップ/多孔体/電池/燃料電池/ナノサイズ/モデリング/耐久性/第一原理/第一原理計算/メタノール/スクリーニング/酸化反応/電子移動反応
他の関係分野:情報学数物系科学化学総合理工工学農学
名古屋大学 研究シーズ