Nobuyuki Matubayasi 研究室

松橋研究室では、分子動力学シミュレーションと統計熱力学の理論を組み合わせて、液体や高分子などの複雑な物質系の性質を原子レベルで解き明かす研究を進めています。特に、溶液中での分子の溶け込みやすさ（溶解自由エネルギー）を計算する「エネルギー表現理論」という手法を開発・改良し、これを様々なシステムに応用しています。水を含む高分子膜、界面活性剤の自己集合、タンパク質や有機分子の溶解挙動など、生物や環境、材料科学に関連した多くの現象を対象としています。 また同時に、機械学習や深層学習を活用して分子シミュレーション結果から有用な情報を抽出する研究にも力を入れています。水の異常な性質を示す構造因子の評価、複雑な化学反応の進行経路を特定する反応座標の自動探索、ガラス転移などの温度変化に伴う構造変化の識別などを扱っています。こうした機械学習モデルに対しては、「説明可能AI」という技術を導入し、モデルの予測がなぜ成り立つのかを物理的に理解する取り組みも行っています。 さらに、光応答性分子を用いた細胞内タンパク質相互作用の光制御や、電池・燃料電池用電解質の構造解析、液晶の相転移現象の原子論的解析など、計算化学的手法を実際の応用問題に展開する研究も展開しています。これらを通じ、数値シミュレーションと理論が実験と連携して、新しい材料や機能の開発につながるような基礎研究を実施しています。