移動現象論

教員

前多 裕介(Yusuke T. MAEDA)

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研究テーマ

物質・エネルギー・情報の流れに関する移動現象論を研究しています。ソフトマターの移動現象、アクティブマターの集団運動、ナノマシンのエネルギー論など、非平衡現象の物理的な理解と制御に関心を持っています。実験・理論・計算に基づく確かな理解を軸として、物理学と化学工学を結ぶ新分野の開拓を目指します。

連絡先

桂キャンパス A4棟 地下1階019号室
E-mail: maeda @ cheme.kyoto-u.ac.jp

別府 航早(Kazusa BEPPU)Photo_Kazusa Beppu.jpg

助教(工学研究科)

研究テーマ

連絡先

桂キャンパス A4棟 地下1階019号室
E-mail: kazusa.beppu @ cheme.kyoto-u.ac.jp

研究紹介

私たちの研究室では物質から生命まで幅広い系を対象とし、分子・エネルギー・情報の流れを扱う移動現象論を探求するとともに、複雑な移動現象の制御と社会実装につながる技術開発を目指しています。

皆さんが学部授業などで学ぶ物理化学では多くの場合、熱平衡系や化学平衡系を扱います。これらの平衡系においては自然現象の法則が体系化され、巧みな制御から社会実装につながる学理が構築されています。しかし、ひとたび平衡系から離れれば制御原理が未知となることがしばしばです。例えば、生きている細胞ででは平衡系には見られないパターン形成や自発的な流れが現れることが知られていますが、それでも生命は自律的な活動を実現しています。その理解と制御の鍵となるものは、物質・エネルギー・情報を変換し、平衡から離れた状況で動作するシステムー非平衡系ーにあると考えられます。

非平衡系には不思議な現象が数多く見られます。高効率なエネルギー変換を示す分子モーター、規則的なパターンが生まれる化学反応系、自発運動する微粒子の群れによる高パフォーマンス性など、物質と生命の境界には新たな化学工学の研究領域が広がっています。以下では、移動現象論研究室で行われている幾つかの研究テーマについて紹介します。

1. 非平衡系の移動現象論

非平衡系では物質やエネルギーの流れが自発的に生じ、力学的な運動へと変換されることが知られています。自発的に動く物質群が集団となると複雑な集団運動や乱流ダイナミクスが出現し、その物理法則の理解は近年の非平衡物理学の重要な課題ーアクティブマターの物理学ーとなっています。前多研究室では、移動現象論を自律的な非平衡系に拡張するべく、アクティブマターの乱流ダイナミクスについて実験・理論・計算の融合的手法で研究を進めています。乱流状態の流れの無秩序さ、しかしその背後にある非自明な秩序性に着目し、幾何学的制御やフレキシブル外場制御で乱流状態をコントロールした計測を行います。その膨大なデータの中から非平衡物理学の理論と計算機シミュレーションを通じて普遍的な法則を発見することで、非平衡系の移動現象論に資する物理学と化学工学の開拓を目指しています。

2. 非平衡系の生物物理学

モータータンパク質は化学的エネルギーを力学的な運動エネルギーに変換し、力を発生するナノスケールの高性能分子モーターであることが知られています。この分子モーターは細胞内の構造物の配置、細胞の運動、細胞の変形と分裂などのダイナミクスを制御しており、その自律的な動作にはエネルギーだけでなく情報処理を通じた情報の流れも関与すると考えられています。前多研究室では分子モーターのエネルギー論的な理解、分子モーター集合体による細胞の理解を目指し、物質・エネルギー・情報の流れについて研究を進めています。さらに、分子モーターやその集団が動作する際にはどのような速度で・どの場所にどの程度の正確さで物質を運ぶのかという点も問題になります。余分なエネルギー散逸を抑制するための最適なプロトコルとは何か、物理的限界を定める基本原理の解明と実験的検証を目指しています。

3. 非平衡系の計算化学工学

非平衡現象を理解するためにシンプルなモデル化は有効な手法ですが、より複雑な現象を明らかにするにはデータ科学的な予測や制御もまた有効なアプローチとなりつつあります。光マニピュレーションにおける物性測定もリアルタイム高速画像解析と機械学習を組み合わせることで精度向上が達成されています。前多研究室ではこれまでに多重極展開法と機械学習を組み合わせた細胞構造体の成長過程の分類に成功し、データ科学をいち早く研究手法に取り入れてきました。よく制御された実験系から画像データや信号を大規模に計測できるという点で、私たちの研究は近年の機械学習を用いたデータ解析がさまざまな移動現象の理解に有効であることを検証するモデルとなりうるものです。このような動機から、大規模画像データの解読とモデル予測、物質・エネルギー・情報の流れの計算にデータ科学の可能性を追求し、化学工学に資する計算機技術の研究を進めています。

近年の主要論文