研究ユニット

Geomimicry, Emergence, and Meta Soil Unit re-imagines soil as adaptive matter. We learn nature's microscopic design rules to engineer "meta soils" with tailored composition and function.

大進化（マクロ進化）と生物多様性を対象に、化石・魚類・バイオメカニクス・系統解析・理論モデルを統合する理論主導型研究室です。

The Solar-Terrestrial Environment and Climate Unit aims to deepen our understanding of the Sun, its surrounding environment, and their impacts on Earth’s weather and climate.

偏微分方程式の解析は豊富な内容を持つ数学の分野で、科学の様々な学問領域において幅広く応用されています。特に幾何学及び関連分野に現れる非線形偏微分方程式を考察することが重要です。幾何学的偏微分方程式ユニットでは、新たな解析手法を考案することによって、幾何学的発展方程式の解の振る舞いについて理解し、そしてサブリーマン多様体や距離空間などの一般的な幾何学的設定における非線形方程式の可解性問題を探究します。研究の動機として、材料科学、結晶成長，画像処理への応用が多く知られていて、最適制御やゲーム理論、機械学習などのテーマにも密接に関係しています。

幾何学的群論ユニットでは、無限群の大域的幾何構造を研究し、双曲空間や非正曲率空間、群の増大度や射影複体に焦点を当てています。

当ユニットでは、我々が現在直面する様々な環境変動が、植物の共生菌や病原菌および炭素や窒素などの物質循環を駆動する土壌微生物に与える影響を、分子生物学および化学的手法を組み合わせて研究しています。

The Applied Cryptography Unit investigates the design and analysis of modern cryptographic primitives and schemes used to protect the confidentiality and integrity of data – at rest, being communicated or computed upon – both in the classical and the quantum settings. Areas of interest include the algebraic cryptanalysis of symmetric and asymmetric key algorithms; design and analysis of primitives for privacy-preserving cryptographic mechanisms; and the design and analysis of quantum-safe cryptographic constructions.

The Information Theory, Probability and Statistics Unit performs theoretical research at the intersection of the fields described in the name with applications to various areas that include Estimation Theory, Computational Biology, Hypothesis Testing, etc.

当ユニットでは、有機化学の手法を用いて新奇機能性有機•炭素ナノ材料を合成し、原子レベルでの化学構造に依存した物性の解明や幅広い応用を目指した研究を進めています。

有機光エレクトロニクスユニットでは、新規有機材料の設計・合成、光電気物性の詳細な解明から、新しい光機能デバイスへの応用を行っています。

DNAやRNAを含む核酸は生物を形作る基盤の一つです。核酸は、遺伝情報の保持、触媒、分子認識等の優れた化学的機能を示します。核酸化学・工学ユニットでは、核酸の...

私たちはさまざまな植物ゲノムの遺伝子と転移因子のエピジェネティック制御について研究を行なうことで、植物の環境応答や環境適応について理解することを目指しています。

In machine learning and data science unit, we focus on developing fundamental machine learning algorithms and solving important scientific problems using machine learning. We are currently interested in statistical modeling for high-dimensional data including kernel and deep learning models and geometric machine learning algorithms, including graph neural networks (GNN) and optimal transport problems. In addition to developing ML models, we focus on developing new machine learning methods to find a new scientific discoveries from data automatically.

流体力学ユニットは、理論、実験、シミュレーションを用いて、自然や工学における複雑な流れに対するシンプルな洞察を探求しています。

The Marine Structural Biology Unit uses cryoelectron tomography and single particle cryoelectron microscopy to understand various aspects of coral biology in unprecedented detail.

海洋気候変動ユニットでは、気候変動、熱波、乱獲、都市化などの環境の変化にサンゴ礁魚類がどのように適応しているかを明らかにする研究を行っています。

The Marine Physics and Engineering Unit advances the forecast of ocean dynamics and the development of hydrodynamic disaster mitigation alternatives, paving the way for novel ocean technologies.

海洋生態物理学ユニットでは、沖縄周辺の熱水噴出孔およびサンゴ礁に生息する海洋生物に、海流が与える影響について研究しています。