京都大学工学研究科 化学工学専攻 移動現象論分野 前多研究室

Kyoto University, Graduate School of Engineering, Department of Chemical Engineering, Transport Phenomena, MAEDA Laboratory

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研究内容　Research

研究の目標
Goal of our research

The physics and chemistry of equilibrium systems are governed by well-established laws of nature, providing a solid foundation for precise control and engineering applications. However, once we move beyond equilibrium, the fundamental principles of transport phenomena – such as turbulence – remain largely unknown. Living cells, for example, exhibit intricate pattern formation and spontaneous flows that do not occur at equilibrium, yet they achieve non-thermal active dynamics. Understanding and controlling these complex behaviors requires the study of systems that convert energy and information far from equilibrium.

Maeda Laboratory focuses on transport phenomena related to the flow of molecules, energy, and information. We conduct experiments, theoretical studies, and computational analyses on the physics of transport phenomena in soft matter and active matter, and the energetics of nanomachines. Furthermore, we aim to develop molecular control technologies utilizing transport phenomena and create novel materials capable of autonomously controlling flow, thereby expanding these innovations to contribute to chemical engineering.

私たちの社会を支える様々な技術は平衡系や線形なシステムといった基礎が確立した自然法則に則ってつくられています。しかし、ひとたび平衡系から離れれば制御原理が未知となることがしばしばです。例えば、生きている細胞ででは平衡系には見られないパターン形成や自発的な流れが現れることが知られていますが、それでも生命は自律的な活動を実現しています。その理解と制御の鍵となるものは、物質・エネルギー・情報を変換し、平衡から離れた状況で動作するシステムー非平衡系ーにあると考えられます。

非平衡系には不思議な現象が数多く見られます。高効率なエネルギー変換を示す分子モーター、規則的なパターンが生まれる化学反応系、自発運動する微粒子の群れによる高パフォーマンス性など、新たな化学工学の研究領域が広がっています。前多研究室では物質から生命まで幅広い非平衡系を対象とし、分子・エネルギー・情報の流れを扱う移動現象論を研究しています。

非平衡系の移動現象論
Transport phenomena in non-equilibrium systems

In nonequilibrium systems, it is known that the spontaneous flow of matter and energy occurs and is converted into mechanical motion. Understanding the physical principles behind these phenomena has become a significant challenge in modern nonequilibrium physics—specifically, the physics of active matter.

At Maeda Laboratory, we aim to extend conventional transport phenomena theories to autonomous nonequilibrium systems by studying the turbulent dynamics of active matter using an integrated approach that combines experiments, theory, and computation. Our research focuses on the apparent disorder of turbulent flows and the underlying nontrivial order hidden within them. By analyzing vast amounts of data and uncovering fundamental principles, we explore new fields in transport phenomena for nonequilibrium systems, contributing to both physics and chemical engineering.

非平衡系では物質やエネルギーの流れが自発的に生じ、力学的な運動へと変換されることが知られています。自発的に動く物質群が集団となると複雑な集団運動や乱流ダイナミクスが出現し、その物理法則の理解は近年の非平衡物理学の重要な課題ーアクティブマターの物理学ーとなっています。前多研究室では、従来の移動現象論を自律的な非平衡系に拡張するべく、アクティブマターの乱流ダイナミクスについて実験・理論・計算の融合的手法で研究を進めています。乱流状態の流れの無秩序さ、しかしその背後にある非自明な秩序性に着目し、幾何学的制御やフレキシブル外場制御で乱流状態をコントロールした計測を行います。その膨大なデータの中から非平衡物理学の理論と計算機シミュレーションを通じて普遍的な法則を発見することで、非平衡系の移動現象論に資する物理学と化学工学の開拓を目指しています。

 

非平衡系の生物物理学
Biological physics of non-equilibrium systems

Motor proteins are high-performance nanoscale molecular motors that convert chemical energy into mechanical motion. These molecular motors not only regulate intracellular dynamics but can work through controlling the flow of energy.

At Maeda Laboratory, we study statistical physics and energetics of molecular motors and their associated complex. Furthermore, we have interests in the fundamental rule on the speed, location, and accuracy with which molecular motors and their assemblies transport materials. Our research can find an optimal transport phenomena that minimize unnecessary energy dissipation and to experimentally verify the physical principles that define optimal transport in biological systems.

モータータンパク質は化学的エネルギーを力学的な運動エネルギーに変換し、力を発生するナノスケールの高性能分子モーターであることが知られています。この分子モーターは細胞内の構造物の配置、細胞の運動、細胞の変形と分裂などのダイナミクスを制御するだけでなく、その自律的な動作にはエネルギーだけでなく情報処理を通じた制御も関与すると考えられています。前多研究室では分子モーターのエネルギー論的な理解、分子モーター集合体による細胞の理解を目指し、物質・エネルギー・情報の流れについて研究を進めています。さらに、分子モーターやその集団が動作する際にはどのような速度で・どの場所にどの程度の正確さで物質を運ぶのかという点も問題になります。余分なエネルギー散逸を抑制するための最適なプロトコルとは何か、物理的限界を定める原理の解明と実験的検証を目指しています。

 

非平衡系の計算化学工学
Computational chemical engineering of non-equilibrium systems

Reduced modeling is effective for understanding simple non-equilibrium phenomena, but predictive methods powered by machine learning are becoming increasingly essential for uncovering more complex dynamics. At Maeda Laboratory, we utilize data science methodologies to push the boundaries of discovery.

By successfully combining the multipole expansion method with machine learning, we have classified spindle growth processes and uncovered previously unknown plasticity. Our research also focuses on well-controlled experimental systems, enabling us to explore a vast range of input conditions and analyze large-scale image data to develop predictive models.Driven by this motivation, we are building a robust pipeline for computational analysis of large-scale image data and advancing data science approaches to better understand complex transport phenomena.

非平衡現象を理解する上でシンプルなモデル化は有効な手法ですが、より複雑な現象を明らかにするにはデータ科学的な予測もまた有効なアプローチとなりつつあります。光マニピュレーションにおける物性測定もリアルタイム高速画像解析と機械学習を組み合わせることで精度向上が達成されています。前多研究室ではこれまでに多重極展開法と機械学習を組み合わせた細胞構造体の成長過程の分類に成功し、未発見であった可塑性の解明に至るなど、データ科学をいち早く研究手法に取り入れてきました。私たちの研究対象はよく制御された実験系にあるため、探索しうる最大数の入力条件を与え、結果得られる大規模な画像データから普遍的モデルを帰納的に解析し理解することが新たな手法として考えられます。このような動機から、実験と組み合わせた大規模画像データの解読とモデル予測、物質・エネルギー・情報の流れの理解にデータ科学の可能性を追求し、化学工学に資する計算機技術の研究を進めています。

 

Recent key publications  近年の主要論文