Building a Kidney Tissue Image Analysis Model

稀な糸球体変化 を検出することを目的として、深層学習モデルを構築した。Periodic acid-Schiff　染色腎組織画像をWSIスキャナーでデジタルデータ化し、パッチ画像に分割して学習データとした。稀な形態変化について、検出しやすい病変と検出しにくい病変を認めた。

Comprehensive analysis of transcritome of diseases

様々な病態の遺伝子発現を網羅的解析し、疾病の発症メカニズムを解析する。

Analysis of adsorption and diffusion properties of additives on a steel surface

Quantum ESPRESSOを利用した第一原理計算により、潤滑油添加剤の金属界面への吸着力を解析した。LAMMPSを利用した分子動力学シミュレーションにより、潤滑油添加剤の吸着および拡散挙動を解析した。添加剤種による吸着や拡散の挙動の違いに関する知見を得た。

Studies on magnetic and photophysical properties of open-shell molecules and photophysical properties of luminescent metal complexes

Gaussian16 を利用して、各種開殻π電子系分子とその集合体について、軌道計算、電荷分布、スピン密度分布、TD-DFT 等の計算を行い、実験結果を比較、補足した。特異な開殻π電子系分子集合体における光吸収特性の帰属を行うことで 、各種π電子系分子が示す新奇現象のメカニズム解明に向けた。また、発光性錯体の光機能性に関する計算も行った。

Construction of Multi-Task Tabular Foundation Model

複数タスクの複数表形式データに同時対応できる基盤モデルを目指すべし、LLMの利活用などの手法改善を行い、複数のタスクに対応できる、表形式データに対応する基盤モデルを学習し、構築した。結果として、複数のタスクにおいて、それぞれ複数のデータに基づいて学習し、基盤モデルとなりうる構造を見出した。

Mechanistic Study on Early Transition Metal-Catalyzed [2+2+1]-Cycloaddition of Alkynes and Cyclopropenes

前周期遷移金属錯体を触媒とするアルキンとシクロプロペンの環化付加反応によるシクロペンタジエン誘導体の合成反応について、Gaussian 16 を利用したＤＦＴ計算により詳細な反応機構を明らかにした。その結果、触媒サイクル中の反応中間体や遷移状態の構造やエネルギーを明らかにすることに成功し、反応機構の全貌の解明につながる重要な知見を得た。

SSM for video generartion models

目的:動画生成にSSMを用いた場合の挙動を確認する．
内容:新たに，Transformerベースの動画拡散モデルを学習する．
結果:SSMsを用いた場合，Transformerベースでは少し異なる工夫が必要だとわかった．

Control of Observation Point and Ansemble in tsunami prediction using sequential data assimilation

逐次型データ同化アンサンブルカルマンフィルタ・スムーザーを用いた津波予測では，観測点・アンサンブルが多すぎるとかえって精度が悪化する場合もあり，どのように観測点・アンサンブルを制御すれば予測精度が向上するか明らかにする必要がある．
沖合観測点での予測が良ければ沿岸部でも予測精度が向上するという考え方で制御を行った．つまり，沖合観測点での地震発生から5分間の観測波形とデータ同化波形をRMSE・相関係数R・RMSEとRの両方を用いて比較し，波形の一致度が悪い観測点・アンサンブルは取り除いた．

Building an SoC inference performance database for embedded AI

目的　車載機にDeep LearningをはじめとするAI技術を組み込むため、SoC特性データベース(DB)を構築すること
内容　様々なタスクでDeep Learning学習を行った学習済みアルゴリズムに対して、評価対象SoCへ組み込んだ際の動作性能結果を蓄積することでDB構築を行う
結果　３種類のタスクとそれに対応した合計２００種のアルゴリズムに対して学習を実行し、DB構築を完了した

Molecular simulation on micro thermal engineering

ナノ・マイクロメートルスケールのエネルギー輸送現象を原理的に理解して表面特性などを用いて制御することを目的として，銅の伝熱面に付与したナノスケールの矩形構造が，固液界面熱抵抗に与える影響を分子動力学解析により調査し，熱回路網法でモデリングを行うためにSQUIDを用いた．その結果より，矩形構造の大きさや濡れ状態によらず熱回路網モデルによって，界面熱抵抗がうまく予測できることが示された．

Development of EUV-FEL nanofocusing optics

SACLAにおいて、硬X線自由電子レーザーXFELパルスの7 nm回折限界集光が達成され、原子物理学をはじめとする高エネルギー密度科学分野への応用が期待されている。我々は次の目標として実験可能な波長を広範囲に展開し、EUV-FELのナノレベル集光を達成し、物理学の新境地の開拓を目指す。EUVの波長は硬X線と比較して約100倍長く、ナノレベル集光のためには光学系作製技術と波面補正技術ともに高い技術が求められる。光線追跡と波動光学に基づく計算シミュレーションを行ったうえで、光学系を製作し、集光実験を行う予定である。

Development of a Tsunami Disaster Digital Twin

目的：　津波浸水被害予測システムをベースとして津波災害デジタルツインの研究開発を行う。
内容：　本研究は、津波災害デジタルツインを開発するものである。このデジタルツインは、リアルタイムに津波現象を再現する「ハザード層」、その津波による被害を予測する「社会影響予測層」、そしてその被害に対して救援や救助のための情報を提供する「最適対応層」からなるものである。津波災害デジタルツインは津波発生時に短時間で被害状況を予測するものであり、本年度は「ハザード層」を構成する津波浸水被害予測シミュレーションについてSQUIDの汎用CPUノード群、GPUノード群、ベクトルノード群で動作させ、南海トラフ地震を想定したシミュレーションの実行時間を計測した。
結果：　本研究ではGPUノード群で津波浸水被害予測シミュレーションを動作させるため、MPI化していたプログラムをOpenACCを用いてハイブリッド並列を行った。計測には高知県の海岸線を10m格子とした多角形領域接続のモデルを使用して、津波発生から6時間の津波浸水シミュレーションの実行時間を計測した。その結果、GPUノード群とベクトルノード群は同じノード数でほぼ同等の実行時間であることが判明した。具体的には4ノードを使用して、GPUノード群の処理時間が135秒、ベクトルノード群が136秒であった。また、汎用CPUノード群はGPUやベクトルプロセッサなどの加速機構がないため、ほぼ同等の実行時間を達成するためにはGPUノード群とベクトルノード群に比べて4倍から8倍のノード数が必要であることも明らかになった。さらに、本研究によって6時間先の津波現象を各ノード群において200秒以内に行えることからSQUIDシステムはどのノード群を用いても津波浸水のリアルタイム処理が可能であることが明らかになった。

Analysis of weak intermolecular interaction in organic crystals

多くの有機結晶は分散力や弱い分極に基づく静電相互作用によってその結晶構造を形成している。この分子間相互作用を正確に見積り、結晶構造の成り立ちを理解するためには、大きな基底関数系を用いた量子化学計算が必要である。本研究は水素結合性有機構造体をはじめとする有機結晶中の分子間相互作用を計算し、定量的に分子間相互作用を理解することを目指した。

The Acceleration of Hydrodynamics with Neural Network and machine learning

目的　ニューラルネットワークによる複雑かつ多数のパラメータを利用する流体計算の高速計算の可能性検証
内容　Physics Informed Neural Networkを用いて、流体方程式や境界条件等に関する誤差関数を定義し、それを最小化することで流体計算を高速化できるかを検証しつつ、収束に必要な条件(例えば各要素の重み、学習率など)を明確化
結果　活性化関数をsoftmax型関数を用いることで、レイノルズ数150程度の乱流計算を実行可能なことが分かった ⇒ 今後の流体計算の高速化の一助になる可能性有

An MD technique for separation membranes with organic-inorganic hybrid materials

有機無機ハイブリッド材料による分離膜を題材とし、AIを活用することで従来の分子動力学より高速かつ高精度なシミュレーションを可能とする技術を開発する。研究の始点として、無機膜材料に対する第一原理分子動力学シミュレーションによって、データセットの作成を行った。

Developing a graph machine learning algorithm for spatial transcriptomic analysis

空間座標を保持したまま遺伝子発現情報を計測する空間トランスクリプトーム (ST) 解析が可能となった。これは画像情報も含まれる。複数モダリティのデータを統合する技術は発展途上であるため、マルチオミクスデータを統合して解析する手法を開発することを目指す。ここでは、グラフニューラルネットワークを用いてSTデータにおける細胞の埋め込みを学習した。具体的に、遺伝子発現量と画像情報を用いてグラフを構成し、グラフニューラルネットワークにより対照学習を行った。1サンプル空間クラスタリングの精度は既存手法と比べて同等以上を達成した。

Structure analysis of amphtoericin B ion channel using NMR

Amphotericin Bが形成するイオンチャネル構造から得られた固体NMRデータを解釈するために、Gaussianによってイオンチャネル中でのNMRピークをシミュレーションした。計算手法としては共同研究先で得られたMD計算の座標データをもとにGaussianによる量子化学計算ファイルを作成し、分子の配座からNMRピーク形状を推定する。結果として実験結果に依存したピーク線幅の変化を計算によっても再現できた。

Large-scale numerical simulations of turbulence

大規模数値シミュレーションを用いて、乱流の維持機構や、乱流による物質輸送、および、粒子などの添加物による乱流変調を明らかにする。

Simulating Brownian motion in thermally fluctuating viscoelastic fluids

熱ゆらぎに駆動される粘弾性流れおよび粒子のブラウン運動の直接数値計算を行うために, 粘弾性流体の構成方程式であるOldroyd-B モデルについての stochastic Smoothed Profile 法 (sSPm)を開発した．Langevin 方程式のような有効モデルを用いることなく，粘弾性物性に基づいてブラウン運動を直接解析することに成功した．

Calculation of physical properties of barium titanate-related materials

チタン酸バリウムの強誘電体ドメイン壁および酸素空孔の形成自由エネルギーを計算し、関連材料の強誘電特性を解析することを目的とした。MPI+OpenMPでハイブリッド並列化された独自プログラムを用いた分子動力学シミュレーションにより、計算を実行した。その結果、チタン酸バリウムにおいて、強誘電体ドメイン壁近傍で酸素空孔の形成エネルギーが低下することを明らかにした。これは、ドメイン壁近傍に酸素空孔が蓄積しやすいことを示唆する。

Development of novel materials through theoretical calculation and machine learning

目的　力学的刺激によってC-C結合が均等開裂するメカノフォアの対応するラジカルの励起状態解析を行うこと。
内容　Gaussianを利用したTDDFT計算による励起状態計算
結果　DAAN ラジカルの蛍光性がD1状態のキノイド性と関係があることが示唆された。

Studies of classical and quantum many-body problems: tensor network approach

前年に引き続き、結晶微斜面における短距離ステップ間引力の効果について研究した。前年導入した、ステップ間に引力的相互作用がある微斜面模型模型において、ステップ密度の全領域での振る舞いを解析した。手法としては転送行列に対するDMRG法を用いた。次近接・次々近接相互作用強度の増加に伴い、ある値を境に、ステップの２体束縛状態形成を契機とする、ステップ密度の不連続変化（１次相転移）が、低密度領域のみならず、高密度領域でも生ずることが見いだされた。この現象は、ステップが欠けた領域（「ネガティブステップ」）のバンチングと解釈される。

Laser micro machining using a photonic nanojet

フォトニックナノジェット(Photonic nanojet: PNJ)は誘電体マイクロ球にレーザを照射することで発生するビームである．PNJの高分解能な強度分布制御によって，高分解能に加工幅や加工深さを制御可能なレーザ微細加工技術の確立を目的とする．PNJを用いたレーザ加工において，マイクロ球の周囲の媒質がPNJの生成に与える影響について明らかにするためにFinite-Difference Time-Domain法による電磁場解析を行った．

Numerical simulations of water environment in lakes, basins, rivers, and estuaries

流動水質モデルおよび流域水文水質モデルを用いて，各種水域の流動・水質・物質輸送の数値シミュレーションを行った．

Numerical simulation of turbulent flow/multi-phase flow and data-driven fluid dynamics

乱流，気泡や粒子などを含む分散性二相流，伝熱，潤滑，流体－構造連成解析，界面現象などを対象として，数理モデルの開発，解析手法の高度化・高精度化，現象の解明，データ駆動型モデルの開発．

Development of geometric deep learning for physics simulations and computer vision

データが持つ対称性などの幾何学的構造を保存する深層学習である幾何学的深層学習を開発し，物理シミュレーションとコンピュータビジョンに応用する．これによって，ニューラルネットワークを基底とした有限要素法の効率的な学習法の開発，連成学系の深層学習によるモデル化と構造の同定，データ空間の幾何学的構造の同定などを行う．

Elucidating life-threading arrhythmias and establishing arrhythmia control methods

撃発活動とは、心室性致死性不整脈発症のきっかけとなる応答として知られる。本研究は、撃発活動の生成メカニズムを明らかにし、不整脈誘発危険度を定量化することで、不整脈の発症予防・制御の方法論の開発を目的とする。これまでに撃発活動の形成メカニズムを明らかにしてきた。本年度は、特定のイオンチャネル電流を制御することで撃発活動形成を抑制できるかどうかを検討した。心室筋細胞膜に発現する一過性外向きK+チャネル電流（Ito)を抑制することで、撃発活動形成が阻害されることを見出した。Itoは、心室筋活動電位ダイナミクスである早期後脱分極（Early afterdepolarization: EAD）の発生を抑制する可能性も見出した。

Sclerosis Reveals Pronounced Changes in Spinal Motor Neurons and Glutamate Overactivation

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a neurodegenerative disease that causes motor neuron degeneration. However, the mechanisms underlying the selective vulnerability and involvement of non-motor neuron cells in ALS remain unclear. To investigate ALS pathology at the cellular level, we conducted a multiome (single-nucleus RNA sequencing and assay for transposase-accessible chromatin using sequencing) analysis using the motor cortex and spinal cord of patients with ALS and control individuals. Our results revealed significant gene expression changes in spinal motor neurons. We also identified enhanced glutamate signaling in spinal motor neurons as a prominent feature. By integrating genome-wide association study data, we identified ALS-associated SNPs in regulatory regions, suggesting cell-type-specific enrichment of risk, especially in microglia. These findings suggest that changes in spinal motor neurons and their surrounding environment, including glutamate signaling, may be involved in ALS pathology and provide valuable resources for future research on the mechanisms and potential therapeutic targets.

Energetic analysis of nanoparticles using density functional theory

Quantitatively analyze the energetics of nanoparticles using density functional theory

Plant Twin: Plant Reconstruction for Breeding and Cultivation

本研究の究極目標は、植物センシングデータからの植物体の完全仮想化、つまり植物のデジタルツインの生成である。本研究では特にコンピュータビジョンに関する技術要素に着目し、植物を撮影した画像群から、その形状のみならず、枝葉構造、時系列変化などを、遮蔽領域も含めて再現する。仮想化植物モデルは、シミュレーションや遺伝子との対応付けを可能にし、栽培の自動化、育種（品種改良）の高速化の強力なツールになる。

Large Eddy Simulation of a liquid film flowing over a rotating disk

回転する直径300mmのウェハモデルの中心供給された水が、基板上で広がる状態を 、OpenFOAMを使用して下記条件を組み合わせて計算し、実際の観察結果と液広がりを比較した。前年度までの成果に、高接触角条件での精度向上のため、動的接触角条件を検討し、種々の接触角モデルを、実現象観察結果と比較し検討を行った。

Single cell RNA sequencing analysis for elucidating the biology of autoimmune diseases

内容　ここ5年間で1細胞単位での数千遺伝子のｍRNA発現値を得る技術が大幅に進歩した。本研究では自己免疫疾患のサンプルを用い、健常成人と比較し発現変化した血球細胞種が存在するか、細胞数が増加/減少した血球細胞種が存在するか、の計算を実施した。
結果　メモリの多い大規模計算機の利用により、より多数の症例のより多細胞の同時解析が可能になった。現在計算継続中である。

Simulation of the dynamics of plasma around a black hole and radiation modelling.

The aim of this study is to elucidate the characteristic parameters of photoionized plasmas—such as the ionization parameter, the line-of-sight integrated density (column density), and the absorption line velocity width—that are formed by X-ray irradiation from the vicinity of compact objects such as stellar-mass black holes and neutron stars. To achieve this objective, we constructed a radiative model using the microcalorimeter analysis framework onboard the XRISM X-ray astronomy satellite in conjunction with the SQUID general-purpose CPU node cluster. This model was developed by performing numerous radiative transfer simulations while varying key parameters, including the gas ionization parameter, column density, and the turbulent velocity (which determines the absorption line velocity width), and by integrating the outcomes of these simulations. In total, 10,816 radiative transfer simulations were conducted, and the use of the SQUID CPU node cluster enabled the efficient construction of the model. This radiative model was then applied to analyze ultra-precise X-ray spectroscopic data obtained by XRISM, which offers more than a tenfold improvement in spectroscopic capabilities compared to previous instruments.

Development of standard n-γ mixed fields for dosimetry studies in BNCT

中性子とガンマ線の混在場となるBNCTの治療場における、両粒子の分離線量計測手法検証のための標準混在場の設計及び製作を目指し、汎用モンテカルロコードPHITSを用いた中性子・ガンマ線の標準混在場の設計を行った。線源はDD中性子源と仮定しし、高速、熱外、熱中性子及びガンマ線の割合を任意に設定できる場を目指した。その結果、中性子のみ、ガンマ線のみの他、高速、熱外、熱比がそれぞれ70％を超える場と、その場合にガンマ線との任意の比率を持つ場の構築に成功した。

Analyses of the motion of particles suspended in channel flows

粘弾性流体の正方形管内流れに浮遊する球形粒子の運動をFENE-Pモデルを用いて数値解析した。パラメータ毎に管下流断面における粒子位置を調べた結果、流体の物性によりさまざまな粒子集束パターンが得られた．ヒドロゲル粒子を用いた実験結果と比較することにより、ヒドロゲル粒子のヤング率を得た．

Analysis of the Surface Coordination Number Dependence of CO Dimerization Reaction on Cu Electrocatalysts

CO2またはCO電解還元において、銅系触媒のみが有意な速度かつ高活性に高付加価値物質(C2+化合物)を生成する。CO2およびCOからC2+化合物に至る重要な素反応であるCO二量化反応は、銅表面構造によって大きく左右されることが知られている。本課題では、CI-NEB法を用いて、異なる表面配位数(SCN =9, 8, 7)サイトでのCO二量化反応の活性エネルギーを評価することで、その表面配位数依存性を評価した。その結果、CO二量化後のOCCO中間体は表面配位数が小さいサイト(SCN = 7)よりも大きいサイト(SCN =9, 8)上で安定化され、その後の中間体還元反応が進行すると示唆された。

AI-based Solver for Combinatorial Optimization Problems

目的　様々な組み合わせ最適化問題を、手作業によるヒューリスティックを少なく、あるいは全く使わずに解くアルゴリズムを自動的に構築するAI技術を開発する。
内容　深層学習を始めとする機械学習手法に基づく組み合わせ最適化問題を解く先行研究を評価し、これらの成果をもとにより効果的な改善モデルを開発する。
結果　以下2つの先行研究のモデルを巡回セールスマン問題に対して評価し、そこで明らかになった課題をもとにモデル改善のための切り口を蓄積した。

-Joshi, Chaitanya K., Thomas Laurent, and Xavier Bresson. “An efficient graph convolutional network technique for the travelling salesman problem.” arXivpreprint arXiv:1906.01227 (2019).
-Chen, Lili, et al. “Decision transformer: Reinforcement learning via sequence modeling.” Advances in neural information processing systems 34 (2021): 15084-15097.

Development of a method to predict physical properties from SEM images of new materials using the GAN method

本研究では機械学習のモデル構築に必要な画像の学習データ不足を解決するため、高精度な疑似画像を生成できる敵対的生成ネットワーク（GAN：Generative Adversarial Network）を用いた物性予測モデルの開発について検討を開始した。2024年度は新素材のSEM画像から512×512pixelのサイズで切り出した学習データセットを用いてGANモデルを作成した。その結果、高い精度の疑似画像は生成できず、物性との関連が示唆される特徴成分が十分に反映されていなかった。画像サイズの拡大に伴い、十分な学習データ数が確保できていないことが性能低下の要因として考えられた。

Large-scale computation toward the development of the deep-learning models for the prediction of protein hydrations

タンパク質周囲の水和分布と水和自由エネルギー分布を高速に予測する深層学習モデル「gr Predictor」と「Deep GIST」を改良することを目的とし、Deep GISTのハイパーパラメータサーチ並びにgr PredictorとDeep GISTのリガンド複合体への拡張に向けた大規模計算を行った。その結果、Deep GISTは、既存の手法の約1/1000の計算時間（約1分）で、「リガンド結合に伴い移動する水分子の自由エネルギー」を約8kcal/molの誤差で計算出来た。また、リガンド複合体に拡張したgr Predictorの予測精度（R2スコア）は、0.9だった。

First-principles analysis of substitutional cations in calcium carbonate

炭酸カルシウムCaCO3にはカルサイト、アラゴナイトなどの結晶多形が存在する。水溶液合成においてこれら各相の生成割合は、不純物となる２価陽イオンの種類や濃度に依存することが報告されている。しかし、この現象の起源は明らかとなっていない。本研究では第一原理計算を用いて、２価陽イオンの固溶状態を解明することを目的とした。カルサイトおよびアラゴナイトに様々な濃度の２価陽イオン（Mg2+, Sr2+など）を置換固溶させ、そのときの固溶エネルギーを求めた。Sr2+の場合、カルサイト中への固溶エネルギーが常に正であるのに対し、アラゴナイト中のそれは常に負であった。したがって、Sr2+はアラゴナイトに容易に取り込まれると考えられる。一方、Mg2+ではカルサイト、アラゴナイト共に固溶エネルギーは正であったため、どちらの結晶においてもMg2+は固溶しにくい。本研究より、Sr2+がアラゴナイト生成をより促進すると考えられる。

Construction of a SiO2 Interatomic Potential Model by Machine Learning and Its Application to Molecular Dynamics Simulations.

近年，材料科学の分野において，機械学習を用いた分子動力学（MD）シミュレーション用の原子間ポテンシャルが開発されている．機械学習原子間ポテンシャルは，密度汎関数理論（DFT）に基づく量子力学計算で事前に評価された膨大な数の原子配置データと膨大な数の力場データを補間することで，対応するDFTに基づく量子力学計算よりもはるかに迅速に力場を提供することができる．また，機械学習原子間ポテンシャルは広く使用されている古典的な原子間力場モデルよりもはるかに正確であることが期待されており，DFT計算で得られるものと同等の精度を実現できる可能性がある．しかし，材料科学で広く使用されている熱力学的平衡状態における典型的な分子動力学シミュレーションとは異なり，スパッタリング/エッチングシミュレーションでは，このような力場の開発に特別な注意が必要となる．高イオンエネルギー衝撃を伴う典型的なスパッタリングシミュレーションでは，原子間の距離が極端に小さくなることがあり，標準的なDFTベースの力場データでは精度を担保できない．そのため，本研究では，短距離斥力相互作用を表すためにZiegler-Biersack-Littmark（ZBL）ポテンシャル関数を使用し，それ以外には機械学習による力場を採用した．機械学習原子間ポテンシャルは，グラフニューラルネットワーク（GNN）を基に，Query By Committeeに基づいた能動学習を用いて開発した．開発した機械学習原子間ポテンシャルを用いたMDシミュレーションでは，SiおよびSiO2のイオンビームスパッタリング/エッチングを実施し，その結果をビーム実験データおよび既存の古典的MDシミュレーション結果と比較した．

Elucidation of Molecular Phenomena in Fluids

半導体ウェット洗浄中にデバイス表面に起こる様々な現象のメカニズム解明のため、マクロレベルのシミュレーションで表現できる処理条件の変化がミクロレベルに与える影響を、ミクロレベルのシミュレーションにより解明することを目的とする。
本年度においては、半導体パターンを模したモデルに対して半導体ウェット洗浄の乾燥工程を想定した分子動力学計算を実施し、パターン同士の接着によるパターン倒壊挙動を評価した。また、パターン表面に疎水基を付与することによるパターン同士の接着への影響も評価した。

Theoretical studies on point defects and interface defects in wide gap semiconductors

SiCは優れた物性を有し、加工・プロセス技術が成熟していることから、スピン量子光源のホスト材料として有望である。本研究では、SiCの電子物性を高精度に再現できるHSE06汎関数を用い、SiC中の不純物-空孔のペアに対する包括的調査を実施して、スピン量子光源として有望な点欠陥を調べた。結果として、既報告のNcVsiやOcVsiに加え、例えばAlsiVc、ScVsiが結合エネルギーの観点から安定に形成し、荷電状態によってはS≥1の欠陥スピンを有することが判明した。これらを代表とする多数の欠陥を対象に光学特性・スピン物性の理論計算を実施し、スピン量子光源の有力候補探索に取り組んだ。

Numerical studies of mysteries in thermos-fluid physics

スーパーコンピュータを利用して様々な問題の熱流体数値解析がおこなわれているが、例えば、直管内で乱流遷移する位置と入口乱れ強さの関係を解明できる数値解析や理論は存在してこなかった。当方では、確率論的Navier-Stokes方程式とその境界条件の理論を新たに提案し、それに基づいて、現象の解明を可能にしてきている。
またそれを、高効率ロケットエンジン，レシプロエンジンの性能検討に利用することを進めてきている。