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【プレスリリース】磁石に隠されていた振動の情報を取り出すことに成功 ――磁気情報デバイス開発に道―― [Press Release] Extracting the hidden coherence within magnets - New possibilities of the development of magnetic information devices.

東京大学大学院工学系研究科の巻内崇彦特任助教、日置友智助教、清水祐樹大学院生、星幸治郎特任研究員、齊藤英治教授(東北大学材料科学高等研究所(WPI-AIMR) 主任研究者、東京大学Beyond AI 研究推進機構 教授を兼務) らを中心とする研究グループは、東北大学材料科学高等研究所(WPI-AIMR)のMehrdad Elyasi助教、Gerrit Ernst-Wilhelm Bauer主任研究者 らと共同で、従来、磁石の中で短い時間しか存在できないと考えられていた磁気振動の情報(コヒーレンス) が桁違いに長い時間隠れて存在できる機構を発見し、それを取り出せることを明らかにしました。

磁石の中のコヒーレンスは0と1両方の情報を扱える可能性がありますが、その状態を長く保つのが難しいため応用が困難と考えられていました。今回、磁石に隠されたコヒーレンスを取り出せたことで、磁気情報デバイス開発の道が拓けたと言えます。

本研究は、東京大学・ソフトバンクBeyond AI連携事業、科学技術振興機構(JST)戦略的創造研究推進事業CREST、戦略的創造研究推進事業ERATO、日本学術振興会(JSPS)科学研究費助成事業、などによる支援を受けて行われました。

本研究成果は、英国科学雑誌「Nature Materials」に2024 年2 月6 日(英国時間)に掲載されました。

プレスリリース全文(PDF):
https://www.t.u-tokyo.ac.jp/hubfs/press-release/2024/0207/003/text.pdf

<関連リンク>
・nature com.
https://www.nature.com/articles/s41563-024-01798-z

・東京大学ホームページ(UTokyo Focus)
https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/ja/press/

A research group consisting of Associate Professor Takahiko Makiuchi, Assistant Professors Tomosato Hioki and Yuki Shimizu, Graduate Student Koujiro Hoshi, and Professor Eiji Saitoh (also affiliated with IMR (Institute for Materials Research, Tohoku University), as Chief Researcher, and concurrently serving as Professor at the Institute for AI and Beyond, The University of Tokyo, collaborated with Mehrdad Elyasi, Assistant Professor at IMR (Institute for Materials Research, Tohoku University) (WPI-AIMR), and Gerrit Ernst-Wilhelm Bauer, Chief Researcher, to discover a mechanism that allows for persistent magnetic coherence in magnets, which was conventionally believed to last only for a short time.

The coherence within magnets has the potential to handle both 0 and 1 information, but maintaining this state for an extended period was considered challenging, limiting its practical applications. However, by successfully extracting the hidden coherence within magnets in this study, new possibilities have opened up for the development of magnetic information devices.

This research was supported by the Beyond AI Joint Project which is a collaborative initiative launched by the University of Tokyo and SoftBank, CREST-JST, ERATO-JST and Grants-in-Aid for Scientific Research (JSPS).

The findings of this research was published in the British scientific journal "Nature Materials" on February 6, 2024 (UK time).

・The full press release (in Japanese only) in PDF.
https://www.t.u-tokyo.ac.jp/hubfs/press-release/2024/0207/003/text.pdf

<RELATED LINKS>
・nature com.
https://www.nature.com/articles/s41563-024-01798-z

・UTokyo Focus
https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/en/press/

【プレスリリース】脳のゆらぎを取り入れてAIを安全にする ――深層ニューラルネットワークの隠れ層にゆらぎを導入し脆弱性を軽減―― [Press Release] Making AI secure by introducing random noise that mimics brain neurons ――Reduces its vulnerability against some adversarial examples by injecting random noise in the hidden layers of deep neural networks――

東京大学大学院医学系研究科 機能生物学専攻 統合生理学分野の大木研一教授と浮田純平大学院生(研究当時)の研究チームは、深層ニューラルネットワークに脳の神経細胞を模したゆらぎを導入することで、深層ニューラルネットワークが持つ脆弱性の一部が軽減できることを明らかにしました。

現在、人工知能(AI)の進化が加速度的に進んでいますが、その基礎となる構造は深層ニューラルネットワークに基づいています。しかし深層ニューラルネットワークは、敵対的攻撃と呼ばれる悪意のある攻撃によって、人間とは明らかに異なる出力をするように騙されてしまうことが知られています。例えば自動運転車に搭載された画像認識AIは、「止まれ」の道路標識を正しく「止まれ」と認識して車が停止する必要があります。しかし敵対的攻撃によって生成された「止まれ」の道路標識は、人間が見ると明らかに「止まれ」の標識であっても、画像認識AIは正しく認識できません。結果、車が停止できず、交通事故につながる恐れがあります。このように、AIを社会実装する上で、敵対的攻撃に対する脆弱性は大きな課題の一つです。

人間など動物の脳の性質をAIに取り入れることで、このような脆弱性を克服できる可能性があります。本研究チームは、脳の神経細胞が持つゆらぎを参考に深層ニューラルネットワークにゆらぎを導入することで、特定のタイプの脆弱性が軽減できることを明らかにしました。この方法を用いることで、より人間などの動物の振る舞いに近いAIが作成できる可能性が高くなると考えられます。
本研究は、Beyond AI 研究推進機構、日本医療研究開発機構(AMED)「革新的技術による脳機能ネットワークの全容解明プロジェクト」、文部科学省科学研究費助成事業、CREST-JSTなどの支援を受けて行われました。

本研究の成果はNeural Networks誌(9月16日オンライン版)に掲載されました。

プレスリリース全文(PDF):
https://www.u-tokyo.ac.jp/content/400222407.pdf

<関連リンク>
・掲載論文 (Title: Adversarial attacks and defenses using feature-space stochasticity)
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608023004422?via%3Dihub
DOI 10.1016/j.neunet.2023.08.022

・東京大学ホームページ(UTokyo Focus)
https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/ja/press/

A research team consisting of Professor Kenichi OHKI and Jumpei UKITA (a graduate student at the time of the research) of the Department of Physiology, Division of Functional Biology, Graduate School of Medicine, the University of Tokyo, revealed that some of the vulnerabilities in deep neural networks can be mitigated by injecting random noise that mimics the brain in deep neural networks.

Currently, artificial intelligence (AI) is evolving at an accelerating pace, and its underlying structure is based on deep neural networks. Deep neural networks are known to be tricked into producing outputs that are clearly different from that of humans by malicious attacks, known as adversarial attacks. For example, image recognition AI in self-driving cars must correctly recognize a "stop" road sign as "stop" to make the car stop. However, the image recognition AI may not be able to correctly recognize a "stop" road sign generated by a hostile attack, even if it is clearly a "stop" sign when seen by a human. As a result, the car may not be able to stop, leading to a traffic accident. Thus, vulnerability to hostile attacks is one of the major challenges of implementing AI in society.

Incorporating brain properties of animals, such as humans, into AI may help overcome such vulnerabilities. The research team discovered that certain types of vulnerability can be reduced by introducing noise that mimics the randomness of neurons in the brain into deep neural networks. By using this method, the possibility of creating AI that more closely resembles the behavior of humans and other animals is thought to be greater.

This research was supported by the Institute for AI and Beyond of the University of Tokyo, the Japan Agency for Medical Research and Development (AMED) "Project to Elucidate the Entire Functional Brain Network through Innovative Technology", the Grant-in-Aid for Scientific Research from the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology, and CREST-JST.
The research result was published in Neural Networks on 16 September 2023 online.

Professor Ohki is the Project Leader for the Basic Research Project entitled “Development of next generation AI by modeling brain information” at the Institute for AI and Beyond.

・The full press release (in Japanese only) in PDF.
https://beyondai.jp/contents/wp-content/uploads/2023/09/Press-Release_NeuralNetworks_20230916_Web.pdf

<RELATED LINKS>
・Published paper (Title: Adversarial attacks and defenses using feature-space stochasticity)
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608023004422?via%3Dihub
DOI 10.1016/j.neunet.2023.08.022

・Article in English at UTokyo Focus
https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/en/press/z0508_00311.html

第2回GENEEシンポジウム「生成AIのもたらす社会課題 ー データバイアス・フェイクニュース・揺さぶられる法制度」にB’AI グローバル・フォーラムの板津リーダーらが登壇 Profs. Yuko Itatsu, Kaori Hayashi, Tohko Tanaka of the B'AI Global Forum spoke at the 2nd GENEE Symposium titled “Social Challenges Brought by Generative AI: Data Bias, Fake News, and Disordered Legal Systems”

東京大学 エドテック連携研究機構 生成AIと教育環境研究プロジェクト(GENEE)主催、B’AI Global Forum共催のイベント、第2回GENEEシンポジウム「生成AIのもたらす社会課題―データバイアス・フェイクニュース・揺さぶられる法制度」が2023年8月3日に開催され、B’AI Global Forumから、板津木綿子教授、林香里教授、田中東子教授が登壇しました。

シンポジウム詳細:
https://baiforum.jp/events/en048/

The 2nd GENEE Symposium titled “Social Challenges Brought by Generative AI: Data Bias, Fake News, and Disordered Legal Systems” was held on August 3, 2023. The event was hosted by Generative AI and Educational Environment Research Project (GENEE) of the Collaborative Research Organization of Educational Technology at the University of Tokyo and co-hosted by the B’AI Global Forum.
Profs. Kaori Hayashi, Tohko Tanaka, and Yuko Itatsu of the B'AI Global Forum were among the speakers at the symposium.

For further details ;
https://baiforum.jp/en/events/en048/

【プレスリリース】 自閉スペクトラム症の知覚を体験することで ネガティブな感情が改善される [Press Release] Reduce the stigma of autism spectrum disorders by incorporating the experience of simulated autistic perception

元中長期研究「AI×発達障害当事者研究:計算論的神経科学による認知個性の顕在化」(AIと社会)のリーダーで、現在はBeyond AI 研究推進機構のアラムナイ委員である長井志江特任教授(東京大学国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構(IRCN))が主任研究者として研究に関わる自閉スペクトラム症(ASD)知覚体験シミュレータを使った同症に関する新たな知見について、8月3日に記者発表が出されました。

記者発表全文については、IRCNのサイトをご覧ください。
https://ircn.jp/pressrelease/2023083_yukie_nagai

自閉スペクトラム症(ASD)知覚体験シミュレータについては、長井先生が昨年10月に出演した「第8回 Beyond AI サイエンスカフェ」動画の中でも紹介されています。
ぜひ動画をご視聴ください。

A press release was issued on August 3, 2023 regarding new findings on a study on autism spectrum disorder (ASD) using the ASD perceptual experience simulator, in which Project Professor Yukie Nagai of the International Research Center for Neurointelligence (IRCN) at the University of Tokyo was involved as the principle investigator.

Professor Nagai was the former leader of the Mid- and Long-term Research Project “AI x Tojisha-Kenkyu: Computational Neuroscience for Systematic Understanding of Cognitive Individuality” and current Alumni committee member of the Institute for AI and Beyond.

Full press release at the IRCN official website:
https://ircn.jp/pressrelease/2023083_yukie_nagai

Professor Nagai presented the ASD perception experience simulator in the 8th Beyond AI Science Café video, in which she was featured last year.
The video, which is available in Japanese at the Institute for AI and Beyond YouTube Channel as linked below;

[受賞] 伊藤信貴特任講師と杉山将教授との論文が、ICASSP2023においてベストペーパーアワードを受賞 [Award] Dr. Nobutaka ITO (Project Lecturer) and Professor Masashi SUGIYAMA won the Best Paper Award at ICASSP 2023

大学院新領域創成科学研究科の伊藤信貴特任講師と杉山将教授の論文「Audio Signal Enhancement with Learning from Positive and Unlabeled Data」が、2023年6月4日-10日にギリシャで開催されたICASSP 2023(2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)において、6127編の投稿論文(内、2765編が採録)の中からベストペーパーアワードに選出されました。
6月9日、現地ギリシャのロードス島にて開かれた授賞式に参加した伊藤特任講師が、組織委員会Petros Maragosゼネラルチェアらから賞状を授与されました。

杉山教授と伊藤特任講師は、Beyond AI 研究推進機構の基礎研究プロジェクト「限られた教師情報からの高精度な予測モデルの自動構築に関する研究(研究リーダー:原田達也教授)」において、それぞれサブリーダー、研究担当者を務めています。

A scientific paper entitled “Audio Signal Enhancement with Learning from Positive and Unlabeled Data” written by Dr. Nobutaka ITO and Professor Masashi SUGIYAMA of the Graduate School of Frontier Science at the University of Tokyo was selected for the “Best Paper Award” at 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2023), one of the largest and most influential research conferences of the Signal Processing Society in the world. The paper was selected from 6127 submitted papers, of which 2765 were accepted for publication in the conference proceedings.

Dr. Ito who participated in-person in the conference, received the award at the awards ceremony held on Friday, June 9, in Rhodes, Greece from the organizing committee, represented by General Chair Dr. Petros Maragos.

Professor Sugiyama and Dr. Ito are respectively, the project sub-leader and associate researcher of the Basic research project (Advancement of Fundamental AI) titled “Automatic Learning of High Accurate Prediction Models from Limited Supervised Data” led by Professor Tatsuya HARADA (Research Center for Advanced Science and Technology, The University of Tokyo) in the Institute for AI and Beyond.

<授賞式にて組織委員会のPetros Maragosゼネラルチェアらから祝福される伊藤特任講師>

Dr. Ito receiving the honorable certificate from Petros Maragos General Chair

<関連リンク>
・受賞論文
https://ieeexplore.ieee.org/document/10095988/authors#authors
・ICASSP2023 オフィシャルサイト
https://2023.ieeeicassp.org/

【プレスリリース】ダークマターを見る!– HSC国際チームが宇宙の標準理論を検証 [Press Release] How to see the invisible: Using dark matter distribution to test our cosmological model

東京大学 国際高等研究所 カブリ数物連携宇宙研究機構(Kavli IPMU)/ Beyond AI 研究推進機構の高田昌弘 教授と杉山素直 特任研究員(研究プロジェクト:量子ゆらぎから天の川銀河の形成史の解明を通じたAIの進展 / 研究リーダー: 村山斉 教授)を含む、すばる望遠鏡の超広視野主焦点カメラによる大規模撮像探査(HSC-SSP)の国際共同研究チームから、アインシュタインが提案した宇宙の標準理論の矛盾を突く可能性のある研究成果が発表されました。

今回の検証実験におけるAIの活用について、高田教授のコメント:
「今回、すばる望遠鏡Hyper Suprime-Cam宇宙観測の中間データを用いて、弱重力レンズ効果という宇宙の現象を測定し、その測定結果と宇宙理論を比較することで、宇宙論パラメータとよばれる宇宙を記述する物理量を測定しました。この理論モデルのなかで、宇宙論シミュレーションの大量のデータを学習データとして用い、ディープラーニングで回帰モデルを構築しました。つまり、この理論モデルはスーパーコンピュータで作った宇宙と同等で、すばるの観測とスパコンの理論を比較したことと同等になります。それを用いて、宇宙論パラメータを測定したところ、初期宇宙のデータとの矛盾が発見されました」

プレスリリース全文:
https://www.ipmu.jp/ja/20230404-darkmatter
村山研究グループのプロジェクトページ
https://beyondai.jp/contents/projects/murayama

An international team of astrophysicists and cosmologists from various institutes, including Professor Masahiro Takada and Dr. Sunao Sugiyama, a Project Researcher, of the Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe (Kavli IPMU) at the University of Tokyo, submitted a set of five papers that suggest the possibility that the standard cosmological model proposed by Einstein may be incomplete in some interesting way.

Professor Takada commented on the application of AI to the experiment as follows:
“In this study, we used interim data from the Subaru Telescope Hyper Suprime-Cam survey to measure a cosmological phenomenon called weak gravitational lensing effect. We then compared the measurement results with the cosmological model to measure physical quantities that describe the universe, called cosmological parameters.
In this theoretical model, we constructed a regression model using deep learning, with a large amount of data from cosmological simulations as training data. In other words, the theoretical model is equivalent to a universe created on a supercomputer and is equivalent to comparing Subaru’s observations with a supercomputer’s theory. Using this, we measured the cosmological parameters and found discrepancies with the data of the early universe.”

Professor Takada and Dr. Sugiyama are the Sub-Leader and Associate Researcher, respectively, of the Basic research project “New developments in AI through study of evolution of the Milky Way from initial quantum fluctuations to its assembly” (Research Leader: Professor Hitoshi Murayama of Kavli IPMU) at the Institute for AI and Beyond.

Full press release at the Kavli IPMU Official Website:
https://www.ipmu.jp/en/20230404-darkmatter
Project page of Professor Murayama's Research Group at the Institute for AI and Beyond:
https://beyondai.jp/contents/projects/murayama/?lang=en

齊藤英治先生の研究グループからコラムがアップされました Professor Eiji Saitoh, leader of the Mid- and Long-term research project has posted a column regarding his research at the Institute for AI and Beyond

中長期研究プロジェクト「AIを活用した物質の量子的性質の解読 (Quantum ID – 物質の
「量子指紋」をAIで読み取り利用する - )」の齊藤英治リーダー(大学院工学系研究科 教授)が
自身のHPにBeyond AI 研究推進機構での研究に関するコラムをアップしました。

タイトル: 機械学習を用いた新たな挑戦:AIと物理は相性が良い?(by 皆川麻利江/研究協力者)

■コラムへのリンク
https://saitoh.t.u-tokyo.ac.jp/interview/column/entry-892.html
■齊藤先生グループの研究プロジェクトページ
https://beyondai.jp/contents/projects/saitoh/

Professor Eiji Saitoh of the Graduate School of Engineering, leader of the Mid- and Long-term research project "Analysis of materials’ quantum properties using AI (Quantum ID: Exploiting “Quantum Fingerprintings” of materials with AI)", has posted a column on his website regarding his research at the Institute for AI and Beyond.
The column is titled “New Challenges with Machine Learning - Are AI and Physics a Good Match?” and written by Marie Minagawa, his research collaborator.

・Link to the column (available in Japanese only):
https://saitoh.t.u-tokyo.ac.jp/interview/column/entry-892.html
・Prof. Saitoh’s Research Project page:
https://beyondai.jp/contents/projects/saitoh/?lang=en

板津木綿子リーダーがNHK日曜討論「広がるAI=人工知能 私たちはどう向き合う?」に出演 Yuko Itatsu, Leader of the Basic research project appeared on NHK’s Sunday Debate and participated in a discussion about AI

中長期研究グループ B’AI Global Forum(ビー・エイアイ グローバル・フォーラム) AI時代における真のジェンダー平等社会の実現とマイノリティの権利保障のための規範・倫理・実践研究の板津木綿子リーダー(大学院情報学環・学際学府 教授)が、4月16日に放送されたNHK日曜討論「広がるAI=人工知能 私たちはどう向き合う?」に出演し、急速に進化する人工知能=AIに対し、どう向き合うか、及びChat GPT登場による教育・雇用への影響や、規制・ルール作り等に関する討論に参加しました。

NHK日曜討論:
https://www.nhk.jp/p/touron/ts/GG149Z2M64/blog/bl/pMlyjkN6AY/bp/pyqDxgDwpb/
https://www.nhk.jp/p/touron/ts/GG149Z2M64/episode/te/VP81Z5W4VZ/

Yuko Itatsu, the leader of the Basic research project “B’AI Global Forum: Research on norms, ethics and praxis for a truly gender equal society and a guarantee of rights for minorities in the AI age”, appeared on NHK’s Sunday Debate, broadcasting on April 16. She participated in the discussion with other specialists on how to deal with rapidly evolving Artificial Intelligence (AI), the impact of the emergence of ChatGPT on education and the workforce, and what regulations and rules should be established.

NHK website (available only in Japanese) :
https://www.nhk.jp/p/touron/ts/GG149Z2M64/blog/bl/pMlyjkN6AY/bp/pyqDxgDwpb/
https://www.nhk.jp/p/touron/ts/GG149Z2M64/episode/te/VP81Z5W4VZ/

B’AI グローバル・フォーラムの編著『AIから読み解く社会 ――権力化する最新技術』が刊行されました B’AI Global Forum has published its first book “Understanding AI in Society: How Technology Exerts Power.”

板津木綿子教授(大学院情報学環・学際学府)が率いるB’AI グローバル・フォーラムから、編著『AIから読み解く社会 ――権力化する最新技術』(東京大学出版会、2023年3月)が刊行されました。

板津教授は、中長期研究プロジェクト B’AI Global Forum(ビー・エイアイ グローバル・フォーラム) AI時代における真のジェンダー平等社会の実現とマイノリティの権利保障のための規範・倫理・実践研究においてリーダーを務めています。

書籍の詳細はについては、以下のサイトをご覧ください。
https://www.utp.or.jp/book/b10026693.html

B’AI Global Forum ウエブサイト
https://baiforum.jp/

B’AI Global Forum led by Professor Yuko Itatsu of the Graduate School of Interdisciplinary Information Studies, has published its first book “Understanding AI in Society: How Technology Exerts Power.” (The University of Tokyo Press, March 2023) .

Professor Itatsu is the research leader of the basic research project “B’AI Global Forum: Research on norms, ethics and praxis for a truly gender equal society and a guarantee of rights for minorities in the AI age”.

For further details of the book, please visit the website below (Japanese only).
https://www.utp.or.jp/book/b10026693.html

B’AI Global Forum Official Website
https://baiforum.jp/

[受賞] 中長期研究グループの齊藤英治教授が仁科記念賞を受賞 [Award] Professor Eiji Saitoh of the Mid- and Long-term Research Group awarded the Nishina Memorial Prize for 2022

11月10日、齊藤英治教授(東京大学 大学院工学系研究科)が、「スピン流物理学の開拓」の功績により、2022年度仁科記念賞の受賞者に決まったことが発表された。授賞式は、12 月 6 日(仁科芳雄博士のお誕生日)に執り行われる。

仁科記念賞は、1955年の創設以来、原子物理学とその応用に関して優れた研究業績をあげた研究者を毎年表彰している。

齊藤教授のコメント:
スピン流の基礎物理学の学理開拓をご評価いただき、光栄に思います。当研究室では、現在、スピン流物理をさらに発展させ、量子デバイス物理や量子AIの新たな研究領域にも踏み出しております。本賞を励みに今後も更なる科学技術の発展に尽力していく所存です。

齊藤教授は、中長期研究(物理とAIの融合)「AIを活用した物質の量子的性質の解読 (Quantum ID -物質の「量子指紋」をAIで読み取り利用する-)」プロジェクトにおいて研究リーダーを務めている。

It was announced on November 10, 2022, that Professor Eiji SAITOH of the Graduate School of Engineering at the University of Tokyo, was selected as the awardee of the Nishina Memorial Prize for 2022 for his achievements on “Pioneering contribution to the physics of spin current”. The award ceremony will be held on December 6.

The Nishina Memorial Prize has been awarded to physicists for their outstanding achievements in the field of basic and applied physics every year since its establishment in 1955.

Prof. Saitoh gave the following comment on his selection, “This award recognizes the development of basic physics of spin current. In my group, we are currently developing spin current physics further and entering new research areas of quantum device physics and quantum AI. With this award as an encouragement, we will continue to contribute to the further development of science and technology.”

Prof. Saitoh is the project leader of the Basic research project (Integrating Physics and AI) entitled “Analysis of materials’ quantum properties using AI (Quantum ID: Exploiting “Quantum Fingerprintings” of materials with AI)” at the Institute for AI and Beyond.

<関連リンク>
・公益財団法人仁科記念財団HP
https://www.nishina-mf.or.jp/jp
・受賞記者発表原文(PDF)
https://www.nishina-mf.or.jp/wp/wp-content/uploads/2022/11/2022NMPj.pdf
・齊藤先生、プロジェクトページ AIを活用した物質の量子的性質の解読 (Quantum ID -物質の「量子指紋」をAIで読み取り利用する-)
https://beyondai.jp/contents/projects/saitoh/
・齊藤先生 研究室 プロフィールページ
https://saitoh.t.u-tokyo.ac.jp/member/saitoh.html


・Nishina Memorial Foundation HP
https://www.nishina-mf.or.jp/en
・Press release announcing the winners (PDF)(Japanese only)
https://www.nishina-mf.or.jp/wp/wp-content/uploads/2022/11/2022NMPj.pdf
・Prof. Saitoh's Project page
https://beyondai.jp/contents/projects/saitoh/?lang=en
・Saitoh lab. Profile page
https://saitoh.t.u-tokyo.ac.jp/member/saitoh.html