Takaki Hatsui 研究室
主宰者:Takaki Hatsui
理化学研究所・SPring-8
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、放射光(シンクロトロン放射光)を用いた高度な顕微・分析手法の開発と応用に取り組んでいます。特に、X線を用いた非破壊イメージング技術の革新を目指しており、反射型光学素子や高度な検出器の開発により、ナノメートルスケールでの高速・高感度な観察を実現しています。屈折率ベースの画像再構成技術やコヒーレント回折パターン解析など、複数の顕微手法を組み合わせることで、材料内部の構造や化学状態を立体的かつ時間分解的に明らかにすることを特徴としています。
研究の応用範囲は多岐にわたります。合金の析出過程、全固体リチウムイオン電池内での化学反応の進行、高分子材料の界面構造、光合成タンパク質の反応動力学など、エネルギー材料から生物システムまで幅広い現象を対象としています。これらの研究では、最先端の検出器システムを独自に開発・最適化し、従来法では困難であった微細かつ動的な現象を直接可視化することに成功しています。加えて、得られた大規模データの自動解析や機械学習による処理法も展開しており、次世代放射光施設での実験に向けた基盤技術の構築も並行して進めています。
※ 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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研究成果(37 件)
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3063441
- DOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic/rtsd57106.2025.11287901
- DOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic/rtsd57106.2025.11287482
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-025-01549-x
- DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2513369122
- DOI: https://doi.org/10.1107/s1600577525004576
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.4c08299
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nima.2025.170595
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/3010/1/012171
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3027969
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06987-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10751-024-02186-4
- DOI: https://doi.org/10.1093/mam/ozae094
- DOI: https://doi.org/10.1107/s1600577524003539
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevlett.132.256901
- DOI: https://doi.org/10.1107/s1600577524001085
- DOI: https://doi.org/10.1107/s1600577523004897
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41428-023-00864-8
- DOI: https://doi.org/10.1080/08940886.2023.2277638
- DOI: https://doi.org/10.1080/27660400.2023.2270529
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nima.2023.168710
- DOI: https://doi.org/10.1107/s205327332308381x
- DOI: https://doi.org/10.1107/s2053273323093737
- DOI: https://doi.org/10.1107/s1600576723004314
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2380/1/012094
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2380/1/012101
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-20233-4
- DOI: https://doi.org/10.1080/01694243.2022.2093076
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- DOI: https://doi.org/10.1107/s1600577521006263
- DOI: https://doi.org/10.1038/s43246-021-00168-5
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccgrid51090.2021.00014
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nima.2021.165303
- DOI: https://doi.org/10.1109/ted.2021.3062576
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