１．物性理論物理のフロンティア　(理科のみ）

羽田野 直道 教授

課題内容

当研究室では理論物理学、特に量子力学・統計物理宅・物性基礎論を研究しています。その範囲で、参加者のご希望に合わせてテーマを相談して選び、研究を体験して頂きます。短期間ですので、主に数値シミュレーションによる研究になるとは思いますが、問題を設定する、解く、答えを吟味するという研究の流れを実体験できる機会にします。

キーワード

非エルミート量子力学・開放量子系・量子ウォーク・共鳴状態・複雑ネットワーク・アクティブマター・モンテカルロ計算

参考図書

非エルミート量子力学　羽田野直道／井村健一郎・著 　講談社

研究室URL http://hatano-lab.iis.u-tokyo.ac.jp/index-j.html

羽田野教授　最先端技術のミニトーク「感染症の数理モデル入門～感染症のひろがりを数学で解き明かす～」
（東京大学生産技術研究所Youtubeチャンネルより）

https://www.youtube.com/watch?v=YTtoFv_SEcA&authuser=0

２．エルニーニョと気候変動：日本にどのような影響を及ぼすか？　（理科・文科）

コクヮン　アレクサンドル 特任助教 ・ 木野 佳音 講師

課題内容

エルニーニョ・南方振動（ENSO）は世界各地の天候に影響を及ぼす重要な地球規模の自然現象の一つである。2026年のエルニーニョ現象は非常に強く発達すると予測されており、日本周辺における極端気象現象（異常気象）のリスクが懸念されている。こうした背景を踏まえ、本プロジェクトでは、気候モデルシミュレーションと気候復元データを用いて、過去2000年間のENSOの変動とその日本周辺の天候への影響を分析する。さらに、現在進行中の人為起源の気候変動（地球温暖化）が及ぼす影響について、過去2000年の自然変動の幅と比較しながら議論する。

キーワード

エルニーニョ現象、気候、地球温暖化、数値シミュレーション、気候モデル、地球の気候史

研究室URL

https://isotope.iis.u-tokyo.ac.jp/ 

https://sites.google.com/g.ecc.u-tokyo.ac.jp/kinolab/

参考図書

今田由紀子（2026）『異常気象の科学 猛暑・豪雨・大雪のしくみと将来予測』講談社ブルーバックス.

気象庁「エルニーニョ／ラニーニャ現象 日本の天候に影響を及ぼすメカニズム」https://www.data.jma.go.jp/cpd/data/elnino/learning/faq/whatiselnino3.html  

気象庁「3か月予報の解説」2026年6月23日発表, https://www.data.jma.go.jp/cpd/longfcst/kaisetsu/?term=P3M 

気象庁「エルニーニョ監視速報（No.406）」2026年7月10日発表, https://www.data.jma.go.jp/cpd/elnino/kanshi_joho/kanshi_joho1.html 

インサイダ「スーパーエルニーニョ到来」YouTube, https://youtu.be/qHd_pH-rQJs

３．シミュレーションで琵琶湖の環境を予測してみよう　（理科・文科）

北澤 大輔 教授 

課題内容

世界の湖沼や沿岸海域では、周辺住民の生活排水が流れ込み、気温上昇など気候変動も相俟って、富栄養化による赤潮や貧酸素水塊などの環境問題が発生しています。生態系モデルを用いた数値シミュレーションを用いて、汚濁負荷の変化や気候変動による琵琶湖の将来の環境を予測します。

キーワード

生態系モデル、数値シミュレーション、汚濁負荷、気候変動

参考図書

「温暖化の湖沼学」永田俊・吉山浩平・熊谷道夫 (編)、京都大学学術出版会

研究室URL http://mefe.iis.u-tokyo.ac.jp/index.html

４．身の回りの金属の中をミクロな視点から覗いてみよう　（理科・文科）

井上 純哉 教授 

課題内容

皆さんの身の回りに当たり前の様に存在する金属材料。
実はミクロスケールで色々な工夫が施されています。
そんな金属のミクロな世界を色んな観点で観察してみませんか？

キーワード

金属材料，組織観察，光学顕微鏡，ホログラフィック顕微鏡，走査型電子顕微鏡 

研究室URL http://metall.iis.u-tokyo.ac.jp 

５．コンピュータはどうやって「ビッグデータ」を扱うのか？その基盤技術を体験しよう　（理科・文科）

合田 和生 教授 

課題内容

コンピュータなしに今日の社会・経済は決して成り立ちません。本課題では、コンピュータが如何に大規模データ（所謂、「ビッグデータ」）を管理し処理しているのかを学ぶと共に、パブリッククラウド等を利用して実際に「データベース」を操作し、その挙動を分析し、更には改造することを実践します。新しいソフトウェア技術ならびにコンピュータシステム技術を創出するための実験的なアプローチを体験します。

キーワード

データベース、基盤ソフトウェア、ビッグデータ、クラウド／データセンタ

研究室URL https://www.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/