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工夫を凝らした設計によって、巨視的研究において磁気浮上システムで問題となっていた渦電流による減衰を解決。さまざまなセンシング技術への応用が期待されます。

最先端の分光装置を用いて、次世代量子情報技術を切り拓く新たな研究手法を確立しました。

物理学者と機械学習アルゴリズムの対話を通じて、量子磁石の特異な性質が明らかになりました。

冷却原子を用いて、重力波を正確にシミュレートする方法を示しました。

「暗い励起子」の視覚化に成功した、実験物理学者としての卓越した実績が評価されました。

破壊的イノベーションにつながるポテンシャルを秘めるプロジェクトがJSTの助成金を獲得しました

量子コンピュータの強力な誤り訂正スキームを開発

英国と日本の共同研究チームは、太陽電池の安価な代替材料のひとつ「ペロブスカイト」の効率を制限してしまう小さな欠陥が、材料の構造変化にも関与しており、経年劣化を引き起こしていることを明らかにしました。

モアレ励起子という儚い粒子を形成する２つの要素を世界で初めて可視化し、その構造とユニークな特性を明らかにしました。

太陽電池として有望なペロブスカイトの効率を制限する3種類の欠陥の性質と作用を明らかにした上で、欠陥に対する処置の効果がそれぞれの欠陥ごとに異なることを発見しました。

機械学習を用いて量子測定に基づく制御を正確に行うことに初めて成功しました。量子技術の開発において重要な一歩となります。

励起子と呼ばれる、瞬間的に存在する粒子の内部が、これまでにないほど詳細に見ることができるようになりました。画期的な技術です。