N. Shibata 研究室
主宰者:N. Shibata
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、電子顕微鏡を用いて物質の原子レベルの構造と性質を明らかにする研究を展開しています。特に走査透過電子顕微鏡(STEM)の技術開発に注力しており、より高速で正確な測定を実現するための新しい手法を次々と開発しています。例えば、原子の振動を定量的に測定する技術や、磁性体の磁壁構造を詳細に観察する手法、小さな結晶試料を正確に配置する方法などが報告されています。
これらの先進的な観察手法を活用し、本研究室は様々な機能性材料の物性メカニズムを解明しています。高温で使用される熱電材料の劣化メカニズム、触媒用の金属ナノ粒子の構造変化、永久磁石の磁気特性と微細構造の関係、そして薄膜デバイスにおける界面での原子配列の調整機構など、実用的な応用を視野に入れた研究が進められています。さらに、電気化学的な硝酸塩の還元反応など、環境問題の解決につながる反応メカニズムの理論解析も行われています。
加えて、膨大な実験データを効率的に管理・活用するためのデータ基盤の構築にも取り組んでおり、次世代の材料科学研究を支える基盤技術の開発を目指しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
- 材料科学Yuichi Ikuhara 研究室東京大学論文 100 件·共通: 磁性, 固体物理, 凝縮系物理, 電気化学 +12
- 材料科学Naoya Shibata 研究室東京大学論文 100 件·共通: 磁性, 固体物理, 凝縮系物理, 触媒 +11
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研究成果(22 件)
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsaem.5c03826
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-69767-5
- DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.202526110
- DOI: https://doi.org/10.1111/jace.70312
- DOI: https://doi.org/10.1093/mam/ozaf048.1127
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ultramic.2025.114132
- [2025] <i>In situ</i> DPC STEM Observation of Domain Wall Motion in Soft Magnetic MaterialsDOI: https://doi.org/10.2320/materia.64.835
- DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.202526110
- DOI: https://doi.org/10.1093/mam/ozaf048.1127
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ultramic.2025.114132
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- [2025] Development of Quantitative Atomic Vibrational STEM Imaging Technique with a Pixelated DetectorDOI: https://doi.org/10.14293/apmc13-2025-0276
- [2025] <i>In situ</i> DPC STEM Observation of Domain Wall Motion in Soft Magnetic MaterialsDOI: https://doi.org/10.2320/materia.64.835
- [2025] Relaxation mechanism of interfacial lattice misfit between PZT and SRO in a thin-film actuatorDOI: https://doi.org/10.2109/jcersj2.24111
- [2025] Development of Quantitative Atomic Vibrational STEM Imaging Technique with a Pixelated DetectorDOI: https://doi.org/10.14293/apmc13-2025-0276
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2024.120371
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825674
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ultramic.2024.114056
- DOI: https://doi.org/10.1002/smtd.202401023
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2024.120371
- DOI: https://doi.org/10.1039/d4ta03644a
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825674
- DOI: https://doi.org/10.1002/smtd.202401023
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