2026.07.10 研究・成果
水の水素結合ネットワークから温度予測 阪大が新手法開発
大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程１年の吉川航平さん、博士後期課程３年の四方志さん、金鋼准教授、松林伸幸教授の研究グループは、液体の水における水素結合ネットワークを人工知能に学習させることによって、水分子の配列情報から温度を予測できることを発見した。
液体状態の水は、隣接する水分子同士が協調的に運動しながら水素結合の相手を次々と入れ替える。水素結合ネットワークは時間とともに絶えず組み替わるため、明確な秩序や規則性を見いだすことは容易ではない。一方で、水分子が折れ線型の構造を持ち強い極性を示すことから、水素結合は局所的には四面体構造をとりやすく、液体状態においてもその名残が存在すると考えられてきた。
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