慶應義塾大学 Bio2Q（バイオ ツーキュー）は、私大唯一の世界トップレベル研究拠点プログラム（WPI）拠点として、多臓器とマイクロバイオームの相互作用を解明し、AI・量子コンピューティングを活用し、健康長寿社会に貢献する新たな病気予防・治療法の開発を目指します。

ヘルスコモンズコンソーシアムは、研究機関・企業・自治体が集い、ともに新たな研究を生み育てる共創の場です。慶應義塾大学・東京科学大学・理化学研究所を中核に、産学官の交流イベント、医療・ヘルスケアデータとAIの人材育成、研究用データ解析基盤の利活用を進めます。共同研究に取り組む会員を募集しています。

水と油になじみやすい部位をあわせ持つ両親媒性分子が形成する、二分子膜が袋状に閉じたベシクルは、生体膜に類似した構造をもつことから、人工細胞として注目されています。pHや光照射などの環境を感じ取り、それに応じて内包物を放出したり、組織を形成したりする化学知能を搭載したベシクル型人工細胞をご紹介します。

数個から数百個の金属原子を「操る」ことで生み出される金属ナノクラスターは、特異な構造と電子状態により、新しい触媒活性や光学応答を発現します。清浄かつ高効率な気相合成法と液相合成法を独自に確立し、原子レベルで制御されたナノクラスターを創り出し、エネルギー変換デバイスや先端機能材料への応用を展開します。

AIを使った画像や映像を効率よく伝送する通信システムとイベントベースビジョンセンサーと呼ばれる特殊なカメラを用いた光カメラ通信システムをご紹介します。

私たちの研究室では、複合脂質型分子を基盤とする新しい創薬モダリティとして、免疫調節機能を有する機能性分子や複合分子の開発に取り組んでいます。例えば、シングルドメイン抗体と組み合わせた免疫制御分子の開発や、合成ワクチンへの展開などについても進めています。本展示では、これらの研究の概要を紹介します。

私たちは、化学現象のシミュレーションや機械学習を駆使し、さまざまな機能性材料における機能発現メカニズムの解明と、高機能化に向けた材料設計指針の構築に取り組んでいます。

人工知能・機械学習分野において、数学・数理科学的手法は、新しいアルゴリズムの提案や機械学習理論の解析において重要な役割を果たしています。この展示では、理工学部数理科学科と理化学研究所で共同で行っている人工知能・機械学習の理論研究を紹介します。