| id | R0111 |
|---|
| ID | 111 |
|---|
| 開始時刻 | 2026-02-14 17:47:05 |
|---|
| 完了時刻 | 2026-02-14 19:25:01 |
|---|
| メール | mori.tatsuya.gb@u.tsukuba.ac.jp |
|---|
| 名前 | 森 龍也 |
|---|
| 言語 | 日本語 |
|---|
| 最終変更時刻 | |
|---|
| 氏名 Name | 森 龍也 |
|---|
| 所属（教員組織）※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization) | 数理物質系/Faculty of Pure and Applied Sciences |
|---|
| 専門分野/ Research Field | 凝縮系物理、ソフトマター・ガラス |
|---|
| 以下の項目から選んでください。 Please select from the options below. | 教員・研究員/ Faculty Member / Researcher |
|---|
| 職位 Position | 助教 |
|---|
| （大学院生のみ回答）指導教員名/ Name of Academic Supervisor (for graduate students only) | |
|---|
| （大学院生のみ回答）本アンケートへ研究情報や研究データ情報を入力することを指導教員に確認しましたか？ Have you confirmed with your academic supervisor that you are entering research information and/or research data information in this questionnaire? | |
|---|
| 2－1研究へのAIの活用経験と意識（当てはまるものを選んでください）/Experience with and Perceptions of AI Utilization in Research | AIを活用して研究を実施したことがある/I have conducted research using AI. |
|---|
| 3-1 AI を活用することで推進したい（推進した）研究テーマを回答ください。（1テーマ40字程度）Please describe the research theme(s) you would like to promote (or have promoted) by utilizing AI. | AI活用によるガラスのテラヘルツ動力学・誘電応答の解明と材料設計 |
|---|
| 3-2 AIを活用することで解決したい（解決した）学術的課題の概要を教えてください（分野外の専門家がわかるように。1テーマ100〜300字程度）Please provide an overview of the academic challenge(s) you would like to address (or have addressed) by utilizing AI. | 乱れた原子配列をもつガラスでは、テラヘルツ領域に誘電ロスを支配する普遍的な振動が現れるが、そのダイナミクスが誘電特性に与える影響は未解明であり、組成探索も膨大である。計算機シミュレーションによるガラス生成～解析をAIで自律化し、テラヘルツ特性を予測／逆設計する設計指針と候補ガラスを提示する。 |
|---|
| 3-3 以下内容がわかる場合は具体的に教えてください。１．研究テーマで AI が特に有効または改善ができる部分はどこ（何）でしょうか？２．AIを活用することによって、研究分野にどのようなインパクトをあたえられるでしょうか？If possible, please provide specific details on the following points: 1Which part(s) ... | 1. AIが特に有効（改善できる）部分
(1) 計算機シミュレーション（MD等）によるガラス構造生成を高スループット化し、組成・冷却条件などの探索を系統的に進める部分。
(2) 得られた巨大データ（構造・振動・誘電スペクトル）から、誘電ロスを支配する振動（ボゾンピーク）に関わる特徴量を自動抽出し、スペクトル解析・分類・可視化を自律化する部分。
(3) 組成／構造／作製条件→テラヘルツ誘電特性の予測モデル（代理モデル）を構築し、不確かさ評価も含めて次に計算すべき候補を能動的に提案する（逆設計・最適化）部分。
2. 研究分野へのインパクト
AIにより「計算→解析→学習→提案」のループを自律化することで、テラヘルツ帯誘電ロスの起源解明と、低ロス・高機能ガラスの材料設計を同時に加速できる。試行錯誤や解析の属人性を減らし、再現可能な設計指針と候補材料を提示できるため、テラヘルツ通信・計測向け材料開発に直結するとともに、非晶質材料全般の物性設計手法として波及効果が期待できる。 |
|---|
| 3-4 現時点で AI for Science チャレンジ型に応募したいと思いますか？At this point, would you like to apply for the AI for Science Challenge–type program? | 応募したい I would like to apply. |
|---|
| 3-5 ご自身の研究活動にAIを導入・活用するときの課題があれば教えてください。支援構築の参考にします。（複数選択可）If you have any challenges or concerns regarding the introduction or use of AI in your own research activities, please let us know. | どこからはじめればよいかわからない/AIで「何ができるのか」わからない I do not know where to start.I do not understand what AI can actually do.;データ整理・前処理が大変そう Data organization and preprocessing seem difficult and time-consuming.;相談できる相手がいない/AI専門研究者への伝手がない I do not have anyone to consult with / I have no connections to AI specialist researchers.;「チャレンジ型」公募に自分の研究が合うか判断できない I cannot determine whether my research is suitable for a “challenge-based” funding program.;自分の専門分野領域でAI活用がどう評価されるかわからない I am unsure how the use of AI will be evaluated within my own research field.; |
|---|
| 3-6 上記テーマのためのデータは既に取得済みですか？ Have the data for the above research theme already been collected? | データは既に取得済み、取得途中・公開データ・パブリックデータを活用予定 / The data have already been collected. The data are currently being collected, or we plan to use existing open or public datasets. |
|---|
| 4-1 今後AI活用したい（これまでAI活用した）研究データについて取得先や収集手法について可能な範囲で教えてください。 Please describe, to the extent possible, the sources and collection methods of the research data that you would like to use (or have us... | テラヘルツ帯誘電特性（透過波形・複素誘電率・誘電ロス）を、主として自研究室（および共同研究先）のテラヘルツ分光装置等で測定して取得する。これと並行して、計算機シミュレーション（MD等）でガラス構造を生成し、振動解析（固有モード、VDOS、動的応答）からテラヘルツ領域のスペクトル量を算出する。得られた実験・シミュレーションデータを統合し、AIにより「生成→計算→解析→候補提案」のループを自律化する。 |
|---|
| 4-2 以下を参考にデータの種類等を可能な範囲で教えてください。 観測データ / 実験データ / 測定データ 画像 / 音声 / 動画 / テキスト / 時系列 数値シミュレーション結果 センサーデータ 行動データ / 社会調査・アンケートデータ （横断的にデータ取得/縦断的：一人物に複数点） 文献データ / デジタルアーカイブ その他 Please descr... | ・測定データ／時系列：THz-TDSの時間波形、周波数領域の複素誘電率 ε(ω)、吸収係数、誘電ロス（tanδ 等）。
・数値シミュレーション結果：MDの原子座標・速度（軌道）、構造指標（g(r), S(k) 等）、固有値・固有ベクトル、VDOS、（必要に応じて）誘電応答の計算結果。
・テキスト：組成・作製条件メタデータ、解析条件、文献情報（比較・検証用）。 |
|---|
| 4-3 その他、保有している研究データについて、取得先や取得手法について可能な範囲で教えてください。 In addition to the above, please describe, to the extent possible, the sources and collection methods of any other research data you possess. | テラヘルツ以外の分光データ（例：IR/ラマン等）や、熱・力学物性（密度、Tg、弾性率、音速など）を、既存の研究で取得済み／取得中であり、必要に応じてAI学習の説明変数や検証データとして用いる。また、過去のMD計算で得たガラス構造データや解析スクリプト群（前処理・特徴量抽出・可視化）を保有している。公開文献データも補助的に参照する。 |
|---|
| 4-4 下記を参考に、データの種類等を可能な範囲で教えてください。 観測データ / 実験データ / 測定データ 画像 / 音声 / 動画 / テキスト / 時系列 数値シミュレーション結果 センサーデータ 行動データ / 社会調査・アンケートデータ （横断的にデータ取得/縦断的：一人物に複数点） 文献データ / デジタルアーカイブ その他 Please descr... | ・測定データ：各種スペクトル（1次元の周波数依存データ）、温度依存データ、熱分析曲線など。
・数値シミュレーション結果：構造・物性の計算結果（複数条件・複数組成）。
・テキスト／メタデータ：試料組成、作製条件、解析条件、装置条件など。 |
|---|
| 4-5 データの基本情報（サンプル数、説明変数、目的変数）について教えてください。Please provide basic information about the data, such as the number of samples, explanatory variables (independent variables), and target variables (depend... | ・サンプル数：現状は組成・作製条件（温度等）を組み合わせて数十〜数百程度のデータ点（実験＋シミュレーション）を想定。自律化により段階的に拡張予定。
・説明変数（例）：組成（モル比）、密度・Tg等の基礎物性、作製／計算条件（冷却条件等）、構造特徴量（配位数、S(k)、局所構造指標）、振動特徴量（VDOS特徴）など。
・目的変数（例）：テラヘルツ帯の複素誘電率 ε(ω)、誘電ロス（tanδ、ε″(ω)）、吸収係数等（設計指針化のため、要約指標も併用）。 |
|---|
| 4-6 これまでデータへ適応した解析手法や統計手法・モデル等があれば教えてください。Please describe any analytical methods, statistical techniques, or models that have been applied to the data so far, if applicable. | テラヘルツ分光（THz-TDS）データからの複素誘電率導出（FFT処理、位相・厚み補正等）、スペクトルのモデルフィッティング（振動子モデル等）を実施している。シミュレーション側では、MDによるガラス生成、VACFのフーリエ変換によるVDOS評価、固有モード解析（ダイナミカルマトリクス）などを適用している。AI活用としては、解析パイプライン（前処理・特徴量抽出・可視化・モデル化）を自動化し、回帰・分類・最適化（能動学習／ベイズ最適化等）へ展開する計画である。 |
|---|
| 4-7 データの信頼性について次の点を記述してください。例）・測定精度/誤差範囲/ノイズがあればその特徴、もしくは、専門家によるアノテーションが必要かどうか Please describe the reliability of the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Measurement a... | THz-TDSでは装置ノイズや試料厚み誤差、温度安定性などが系統誤差として効き得るため、繰り返し測定・参照測定・前処理手順の標準化により再現性を担保する。シミュレーションでは有限サイズ効果、ポテンシャル依存、急冷条件依存などが不確かさ要因となるため、複数条件・複数独立サンプルで統計的に評価する。専門家アノテーションは基本的に不要だが、品質管理（外れ値・異常スペクトル検出）をAIと人の確認で行う。 |
|---|
| 4-8 データの偏りについて次の点を記述してください。例・属性の偏りがあればどんなものか/サンプルサイズの偏りがあればどんなものか/データの揺らぎがあればどんなものか Please describe any biases present in the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Types... | |
|---|
| 4-9 データの構造・複雑性について以下から教えてください。（複数選択可） Please indicate the structure and complexity of the data by selecting from the options below. (Multiple answers allowed) | 線形・非線形 Linear / Nonlinear;多変量性 Multivariate;階層構造 Hierarchical structure;時系列データ Time-series data;次元性 High dimensionality;マルチモーダル Multimodal; |
|---|
| 5-1 専門分野（複数選択可）Classification of AI Research | |
|---|
| 5-2 現在の主要研究テーマをご記入ください。 （1テーマにつき100〜300字程度） Please describe your current main research theme(s). | |
|---|