研究テーマ一覧
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タンパク質やアミノ酸などの生体分子は光学異性体であり、キラリティー（物体の鏡像が元の物体と重ね合わせられない性質）を有しています。
不思議なことに自然界に存在する生体分子のキラリティーは偏っており、片方の光学異性体しか存在しません。この現象は「ホモキラリティー」
と呼ばれ、未だ解き明かされていない生命科学の謎の１つです。
この謎の解明を目指して、我々は、ナノスケールにおけるキラル構造と光学活性の評価に取り組んでいます。
もしも、単一キラル分子の電子構造と光学活性を直接観察することが出来れば、キラリティー発生の起源に迫ることが出来ると考えています。
現在我々は以下の２つの測定手法を用いて本研究に取り組んでいます。
1.STM誘起発光分析(STM-LE) 走査トンネル顕微鏡におけるトンネル電流によって誘起された原子・分子から放出される発光を分析します。 通常の光学測定では観測不可能なナノスケール領域からの発光現象を捉えることが可能です。 2.探針増強ラマン分光分析(STM-TERS) ラマン分光法はレーザー照射により分子に特徴的な振動スペクトルを検出する方法です。 このラマン散乱は、金属ナノ構造体に光を照射した際に発生する局在表面プラズモンによって散乱強度が著しく増大します。 探針増強ラマン分光法は、STMによる形状分析と、金属探針による局所的に増強したラマン分光分析を組み合わせた手法であり、 ナノスケールでのより豊富な物理化学的情報を同時に取得することができます。 |
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数GeVのエネルギーを持つ電子や陽電子を加速すると、広範囲の波長を持ち高強度かつ指向性の高い「シンクロトロン放射（SR）」が接線方向に放出されます。
このSRを探索ツールとして、原子レベルで様々な材料の物性・機能評価が可能となります。
私たちのグループでは大型放射光施設SPring-8を利用し、内核電子励起による表面の電子状態密度の変化を、走査型トンネル顕微鏡(STM)を用いて実空間かつ原子スケールで観察できる実験手法を開発しました。
これまで、Ge/Si(111), Co/Au(111), Cu/Ge(111)表面におけるナノスケール元素識別に成功しており、現在はその元素コントラスト発生原理の追求や、X線照射に伴う表面原子移動の観察を行っています。
さらに、実験室系の微小・高輝度X線源を開発・評価し、様々な計測を行っています。
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| 単一分子の電子物性を分析し理解することは、科学的にも技術的にも重要なテーマです。 ナノギャップ研究グループでは、分子の特性を利用した電子デバイス開発を行なっています。 たった一つの分子を室温大気中で検出するセンシング素子や、分子自身が発生する雑音を利用した微少信号検出等、これまでに利用されていない分子の揺らぎを利用した素子を開発しています。 分子や原子の物性は常にどのような状況下でも確率的に大きく揺らいでおり、生物学者は「生命発生の源は揺らぎである」とまで言いきります。 例えば、生物の脳の機能において、この”揺らぎ”を無理に制御することなく、情報計算に利用するしくみを開拓できると期待しています。 具体的な材料として、カーボンナノチューブ(CNT)に注目しています。CNTは、高い表面感度を有する直径1nm程度の低次元ナノ材料です。 そのため、半導体CNTを直径の数千倍程度の電極間に架橋させた電界効果トランジスタ(FET)は、その周辺の環境に非常に敏感になります。 最近、私たちのグループでは、素子の表面に酸化還元活性な分子を吸着させると、吸着分子の電子的な揺らぎがFET素子の大きな揺らぎ電流となって現われることを突き止め、特に、究極的な一分子吸着の影響として、素子の電流信号が二つの状態をランダムに遷移する現象を観測しました（図１）。 このランダムに表れる二状態の遷移は、関与する吸着単一分子の酸化還元状態の遷移に直接関連しています。 一方で、この現象は、関与する分子特有の酸化還元状態の情報を与えていることもわかっており、本手法は室温大気中で利用可能な単分子センサーとして有望視されています。 私たちは、これらの分子の発生する“雑音”を積極的に利用した“確率共鳴素子”を作製しました（図２）。 確率共鳴とは、検出限界閾値以下の小さな信号がノイズ（雑音揺らぎ）によって増強され、検出もしくは応答可能となる現象で、この雑音揺らぎを利用した信号検出は、低消費電力駆動システムの一つとして利用できると期待しています。 以上、ナノ分子材料を用いた生体機能、特に脳機能の発現を目指す研究を通して、自分で学び成長することさえ可能な未来の「分子ニューロモルフィックシステム」が実現可能となります。 | 
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今やテレビの報道や雑誌の記事で目にしない日はないほど、人工知能(Artificial Intelligence: AI)という単語は世の中にあふれています。
これらAI技術を支えているのは、ハードウェアであるコンピュータであり、また GPU(Graphics Processing Unit) などの専用デバイスです。
しかし、本来の脳の持つ並列性やメモリを用いて計算するニューラルネットワークの構造は実は今のCMOSが形成するコンピュータ構造にはあまり適合しておらず、今、これらの人工知能を計算する、新しい動作原理に基づくデバイスの開発研究が非常に注目されています。
私達のグループは、近年提唱されたニューラルネットワーク機械学習の枠組みの１つであるリザーバコンピューティングに着目しました。
リザーバコンピューティングは非線形性を有する物理ダイナミクスを利用するため、これまで計算デバイスとあまり関係がなかった物理現象が計算に使える可能性が見出されています。
我々は、ナノマテリアル、エレクトロニクスの分野からリザーバコンピューティングに適したハードウェアの開発に取り組んでいます。
有機材料やナノマテリアルは非線形応答特性や揺ら、遅い反応時定数といった特性をしばしば持ちます。
それらの非線形変換や短期記憶といった特徴が、リザーバコンピューティングに効率良く利用出来るのです。
材料の隠された能力を開発し、小さくスマートで賢いAIハードウェアが活躍する未来を開拓したいと考えています。
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| 生物の脳は、無数の神経細胞（ニューロン）がシナプス結合を介して互いに連結しネットワークを作ることで高度な情報処理を行っています。 近年脳の情報処理メカニズムを模倣した情報処理手法である人工ニューラルネットワークは、人工知能（AI）技術の発展に大きく貢献してきました。 画像認識や自然言語処理の分野で応用されるなど、AIという言葉を聞かない日は無いと言ってよいほどAIが身近な存在となりました。 一方で、現行のAIは大量の情報を並列的に処理できるニューラルネットワークをノイマン型コンピュータ上で実装しており、消費電力や情報処理速度といった面での課題が指摘されています。 そのため、ニューラルネットワークの演算を効率的に行うための専用ハードウェアの開発が求められています。 我々の研究グループは、現在最もよく知られている導電性ポリマーの1つであるPEDOT:PSSが電解重合によってワイヤー状に重合する、という不思議な現象に着目しました。 これまでに、このPEDOT:PSSワイヤーを不揮発性抵抗変化素子として用いたニューラルネットワーク専用ハードウェアによる機械学習に成功し、このワイヤーが安価かつウェアラブルな学習を行える可能性を持つことを示してきました。 現在、実用化に向けてさらに複雑で高度な情報処理に挑戦するとともに、ワイヤー配線技術の向上にも力を入れて研究に取り組んでいます。 将来的には、ワイヤーの3D配線技術を応用した高集積なデバイス作製に取り組んでいきます。 また、ワイヤーの成長原理にはまだまだ謎に包まれた点が多いため、原理追及にも力を入れて取り組んでいます。 空間を自由に配線できる導電性ポリマーが近い将来AI技術に大きく貢献すると信じて、日々研究を行っています。 | 
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| 生物のもつ優れた機能を人工的に模倣・再現する、バイオミメティクス（生体模倣技術）という研究分野に注目が集まっています。 中でも、コガネムシや孔雀、モルフォ蝶などに代表される「構造色」発現は、微細なナノ構造と光の相互作用で生じ、色素による発色とは異なる鮮やかな色彩を放ちます。 南米に生息するモルフォ蝶（図 (a)）は美しい青色を持つことで知られ、この発色は「秩序」と「乱雑さ」の精巧な組み合わせにより、干渉色ながら視野角に依存しない（どこから見ても青い）、一見矛盾した性質を示します。 我々の研究グループは、この「秩序」と「乱雑さ」を併せ持つナノ構造を人工的に再現し、発色原理を実証してきました（図 (b)）。 この人工発色体は、広視野角で鮮やかな青色を呈し、色素不要のため環境負荷が少なく色褪せもないため、装飾品や化粧品、ディスプレイといった視覚に訴える各種産業への応用が期待されています。 最近ではシミュレーションによる「乱雑さ」の光学研究や、大面積・高速作製技術の開発など本発色の実用に向けた研究（図 (c)）に加え、新たな応用や別の生物を模倣する技術の開拓に取り組んでいます。 |  ▲上に戻る
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