学術的背景 米（Oryza sativa L.）は世界的に重要な穀物作物であり、世界の約5分の1の人々に主要なカロリー源を提供しています。しかし、米の生産はさまざまな生物的および非生物的ストレスに直面しており、収量の低下を引き起こしています。その中でも、真菌病原体Cochliobolus miyabeanusによって引き起こされる稲の褐斑病（brown leaf spot disease）は広く蔓延する病害であり、米の収量と品質に深刻な影響を与えています。従来の化学農薬は効果が限られているだけでなく、環境に害を及ぼす可能性もあります。そのため、環境に優しく持続可能な病害防除策の開発が急務となっています。ナノバイオテクノロジー、特に銀ナノ粒子（AgNPs）の応用は、その高い抗菌および抗真菌活性...

学術的背景 産業用大麻（Cannabis sativa L.）は、カンナビノイド、テルペノイド、フラボノイドなどの豊富な二次代謝産物を持ち、医薬品や産業分野で広く活用されています。特に、テトラヒドロカンナビノール（THC）とカンナビジオール（CBD）は、それぞれ精神活性作用や抗炎症、抗不安、神経保護作用など、顕著な薬理活性を示します。しかし、産業用大麻の二次代謝産物の生産量は、さまざまな環境要因に影響を受けます。従来の化学肥料の使用は生産量を向上させることができますが、環境への負荷が懸念されます。そのため、産業用大麻の成長と二次代謝産物の生産を最適化するための、環境に優しく効率的な代替方法の探求が研究の焦点となっています。 近年、プラズマ活性化水（Plasma-Activated Water...

学術的背景 世界人口の急速な増加に伴い、2050年までに97億人に達すると予測されており、食料安全保障の問題が深刻化しています。農業生産性はさまざまな要因によって影響を受けますが、その中でも害虫による作物の被害が特に深刻です。タバコガ（Spodoptera litura）は、アジア・太平洋地域およびオセアニア地域に広く分布する多食性の害虫で、大豆、綿、ピーナッツ、トマトなどの経済的に重要な作物を含む128種の植物に被害を与えます。長い間、農家は合成化学農薬に依存して害虫を防除してきましたが、これらの農薬は非標的生物、人間の健康、環境に悪影響を及ぼしています。さらに、害虫の農薬に対する耐性も増加しています。そのため、環境に優しく持続可能な代替品の開発が緊急の課題となっています。植物由来の農薬は...

学術的背景 世界人口の継続的な増加に伴い、2050年までに世界人口は100億人に達すると予測されており、特に発展途上国では食糧需要が大幅に増加する見込みです。世界で最も人口の多いインドでは、食料、燃料、その他の物品の需要を満たすために農作物の生産量を50％増加させる必要があります。しかし、農家は資源の限界と専門知識の不足に直面しており、限られた条件下で農作物の生産量をどのように向上させるかが喫緊の課題となっています。従来の肥料の使用はある程度生産量を向上させていますが、過剰施肥、環境汚染、資源の浪費などの問題も引き起こしています。そのため、新しい高効率肥料の開発が農業研究の重要な方向性となっています。 同時に、エネルギー貯蔵技術も急速に発展しており、スーパーキャパシタは高パワー密度と長いサイ...

地球規模での持続可能な開発と環境保護に対する関心が高まる中、バイオマスは天然で豊富な炭素源として注目を集めています。バイオマスには植物の葉、草、籾殻、コーヒーかす、農業廃棄物、食品生産廃棄物、都市ゴミなどが含まれ、再生可能で生分解性があり、経済的に実行可能な特性を持っています。しかし、これらのバイオマス資源を高性能材料、特にセンシング技術に活用するための変換方法は、依然として重要な研究テーマです。近年、バイオマス由来のグラフェンナノ材料と金属有機構造体（MOFs）は、その安定性、再生可能性、経済性から、センシング応用において重要な材料として注目されています。グラフェンとMOFsは、高い表面積、優れた光学・電気的特性、生体適合性、安定性を備えており、センシング技術において大きな可能性を秘めてい...

学術的背景 ナノテクノロジーの急速な発展に伴い、ナノ材料は環境修復、生物医学、エネルギー変換などの分野での応用可能性が注目されています。その中でも、二酸化セリウム（CeO₂）ナノ粒子は、その独特な酸化還元特性、高い安定性、良好な生体適合性から、研究の焦点となっています。しかし、従来の化学合成法は有毒な試薬を使用し、有害な副産物を生成するため、環境に悪影響を及ぼすことがあります。そのため、環境に優しく持続可能なナノ粒子合成方法の開発が現在の研究の重点となっています。 グリーン合成（Green Synthesis）は、植物抽出物を還元剤およびキャッピング剤として利用し、有害な化学物質への依存を減らすだけでなく、ナノ粒子の生体適合性を向上させます。本研究では、グリーン合成法を用いてCeO₂ナノ粒子...

学術的背景 グローバルなエネルギー構造が再生可能エネルギーへの転換を進める中、分散型エネルギー貯蔵（decentralized energy storage）の重要性がますます高まっています。従来の集中型エネルギー貯蔵システムとは異なり、分散型エネルギー貯蔵はエネルギー生産と貯蔵プロセスをローカル化し、大規模なシステム障害のリスクを軽減し、エネルギー供給の継続性と柔軟性を向上させます。しかし、分散型エネルギー貯蔵プロジェクトの複雑さとリソースの限界により、企業が戦略的優先順位を決定することが難しく、投資の失敗や非効率性を引き起こす可能性があります。 この問題を解決するため、著者らは人工知能（AI）を駆使した意思決定モデルを提案し、分散型エネルギー貯蔵投資に対する効果的な戦略的ガイダンスを提供...

露天鉱山の爆破作業は鉱物の抽出において重要ですが、同時に環境や構造への大きなリスクを伴います。爆破過程で発生するピーク粒子速度（Peak Particle Velocity, PPV）は、爆破振動が周囲の構造物や環境に与える影響を評価するための重要な指標です。正確なPPVの予測は、爆破作業の最適化、環境破壊の軽減、および構造物の安全性の確保に重要な意義を持ちます。従来の予測手法は非線形関係や高次元データを扱う際に限界がありますが、機械学習（Machine Learning, ML）技術、特にハイブリッド機械学習手法はPPV予測において大きな可能性を示しています。本稿では、露天鉱山の爆破におけるPPV予測へのハイブリッド機械学習技術の応用を体系的にレビューし、その利点、課題、および今後の研究方...

世界的な環境問題が深刻化する中、企業はサプライチェーン管理においてますますグリーンで持続可能な発展を重視しています。グリーンサプライチェーン管理（Green Supply Chain Management, GSCM）は、企業の競争力を高め、持続可能な成長を実現するための重要な手段となっています。しかし、グリーンサプライヤーの選定（Green Supplier Selection, GSS）は、複数の意思決定者の異なる意見と不確実性を伴う複雑な多基準グループ意思決定問題（Multicriteria Group Decision-Making, MCGDM）です。従来のMCGDM手法は、専門家の意見の信頼性と曖昧さを扱うのに十分ではなく、現実の複雑な状況を正確に反映することが難しいです。 この...

学術的背景 地球温暖化の進行と大気汚染問題の深刻化に伴い、交通分野における二酸化炭素排出量と汚染物質排出量の削減が、各国政府や研究機関の注目を集めています。米国の貨物輸送の主役である大型トラック（Class 8）は、特に微粒子状物質（PM2.5）や窒素酸化物（NOx）といったディーゼル排気ガスを大量に排出しており、これが気候変動を加速させるだけでなく、公衆衛生、特に社会的弱者コミュニティや少数派民族グループに不均衡な影響を与えています。電化はトラックの排気ガス削減の有効な手段とされていますが、電力網への依存により、発電施設からの汚染物質排出が増加し、汚染の負担が移転する可能性があります。したがって、トラックの電化が大気汚染の差異、特に社会的弱者コミュニティや少数派民族グループに与える影響を評...