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ホーム藻類バイオ燃料の実現に資する生物資源の収集と培養・育種技術
SDGsの分類
研究テーマ
エネルギー・環境
学科の分類
工学部環境工学科

藻類バイオ燃料の実現に資する生物資源の収集と培養・育種技術 石油を作る微細藻類Botryococcus braunii

工学部

環境工学科

生命環境学研究室

河村耕史 准教授

共同研究者

Ardianor
NugurohoRA
バイオ燃料微細藻類低炭素化

バイオ燃料化が期待される微細藻類の1種(ボトリオコッカス: Botryococcus braunii)の遺伝資源を国内外から収集し、高密度培養法、突然変異育種法などの技術を開発している。これまで、日本各地の湖沼とインドネシアのカリマンタン島内の熱帯泥炭湿地や湖沼を中心に500株あまりの野生株を収集し、これまでの増殖速度の最速値を更新する新しい高増殖株を発見した。

論文

「Detection of the oil-producing microalga Botryococcus braunii in natural freshwater environments by targeting the hydrocarbon biosynthesis gene SSL-3」(2019)HiranoKotaro『Scientific Reports』9p.16974.

「Large-scale screening of natural genetic resource in the hydrocarbon-producing microalga Botryococcus braunii identified novel fast-growing strains」(2021)KawamuraKoji『Scientific Reports』11p.7368.

「BoCAPS: Rapid screening of chemical races in Botryococcus braunii with direct PCR-CAPS」(2022)KawamuraKoji『Algal Research』66p.102789.

研究者INFO: 工学部 環境工学科 生命環境学研究室 河村耕史 准教授

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一般相対性理論の数理構造の解明

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+2
村岡 雅弘

超分子を用いる光学活性分子の高効率センシング

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+6
吉田 準史

製品音の分析・改善技術

我々の周りには声や楽器、飛行機の音など様々な音があり、同じ音でも心地よい音もあれば騒音と判断される音もあります。自動車走行中の音などのような製品が稼働することで生じる音は一般的に騒音と捉えられやすいですが、時には製品の状態を知る有効な手がかりになります。このことを踏まえ我々は製品音に着目し、その音全てを低減対象とせず、必要な成分と下げるべき成分に分別しようとしています。また下げるべきには、そのメカニズムを的確に把握する技術を構築しています。そして必要な音に対しては、その音を選び出し状態認知を手助けする方法も検討する等、音が持つ可能性を踏まえた技術開発を進めています。

平 博順

日本語機能表現解析技術

私たちの研究室では、複数の形態素から構成され,一つの機能語として働く表現である日本語機能表現について、入力文中の機能表現と特定と意味解析を行う技術の精度向上に取り組んでいます。

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吉田 哲

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+1
小林 正治

キノコの機能を成分化学的に解明する

きのこは古くから万病予防の健康食材として利用され、漢方薬や健康補助食品の有効成分としても配合されていますが、その効能が必ずしも分子レベルで解明されているわけではありません。私たちは類例のない抗認知症作用をもつきのこ「ヤマブシタケ」に注目し、その特徴的な有機低分子成分の化学合成と生物活性検定によってきのこの効能を単分子レベルで理解・解明することを目指しています。今までに30種以上の低分子成分を合成し、そのいくつかに神経細胞保護効果があることを見出しました。

神納 貴生

微弱特徴の可視化によるX線画像診断

社会インフラを支える工業製品など,簡単に停止して点検できないものは多く,それらは非破壊検査によって点検される.非破壊検査の一つとして,X線画像診断が挙げられる.X線は物体の透過率の違いにより内部構造を写し出せるが,X線が透過し難い金属などで覆われている場合,写し出せる内部構造の像は薄くはっきりとしないものとなる.これまで個別の工業製品に対するX線画像診断は熟練工の目視技術によって成り立っていたが,本技術は熟練工が確認する特徴を可視化して誰もが頑健に検査できるようにする.

谷垣 勇輝

多目的な深層学習モデルの構造最適化

近年,大規模言語モデルをはじめとした深層学習技術に注目が集まり,多くのアプリケーションが性能を競い合っている.構造に複雑化した深層学習モデルの構造を人の手で設計することは困難なため,モデル構造の最適化を意味するNeural Architecture Search(NAS)手法が数多く開発されている.一般的にNASでは推論性能を最大化するようにモデル構造を作成する.しかし,ハイエンドな深層学習モデルは,非常に高コストな計算処理を要求するため,個人の所有するロースペックな計算機では高度なAIアプリケーションを利用することはできない.今後,AI技術が広く普及していくため,ユーザの持つ計算機スペックと推論性能のトレードオフを考慮した多目的NASアルゴリズムの開発を行っている.

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