Arai Laboratory

Department of Mechanical Engineering, Keio University

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自己集合

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1601, 2026

2026/1/14 – 論文掲載

AraiLab/ 1月 16, 2026/ Publication

大里君(M2)が筆頭著者，山口さん(2025年度博士修了)が第二著者，荒井教授が最終著者の論文がChemical Phy

2102, 2025

2025/1/31 – 論文掲載

AraiLab/ 2月 21, 2025/ Publication

荒井准教授が第3著者の論文がNanoscale (IF: 5.8)に掲載決定しました．この研究は，応用化学科伴野研究室と

1701, 2025

2025/1/15 – 論文掲載

AraiLab/ 1月 17, 2025/ News

須藤君(2023年卒業)が筆頭著者，石渡君(M2)が第3著者，横山君(2023年修了)，荒井准教授が最終著者の論文がNe

3012, 2022

2022/12/30 – 論文掲載

AraiLab/ 12月 30, 2022/ Publication

横山君(M1)が筆頭著者，荒井准教授が最終著者の論文がMolecular Systems Design & En

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2026/1/14 – 論文掲載

大里君(M2)が筆頭著者，山口さん(2025年度博士修了)が第二著者，荒井教授が最終著者の論文がChemical Physics Letters (IF: 3.1)に掲載決定しました．この研究は，粗視化分子シミュレーション（DPD法）で得た高分子の相分離構造を，ドメイン形態を崩さずに全原子MDへ高速に逆変換（リバースマッピング）する手法ANY-RMを提案しました．座標を濃度分布場に変換し，局所組成制約を満たすよう原子を再配置することで，これまで困難であった巨大系の自己組織化を原子スケールでシミュレーションすることを可能としました． Title: General reverse mapping of phase-separating polymers — Bridge from DPD to atomistic MD for star-polymer assembliesAuthors: N. Osato, A. Yamaguchi, and N. Arai DOI: https://doi.org/10.1016/j.cplett.2026.142655
2025/12/31 – 論文掲載

佐藤助教が第三著者，荒井教授が第四著者の論文がLangmuir (IF: 3.9)に掲載決定しました．この研究はCREST課題での泰岡研究室との共同研究で，ゴム–氷界面における予融解現象（プレメルティング）を，全原子分子動力学シミュレーションにより解析しました．疎水性ゴムは氷表面の水素結合ネットワークを乱し，プレメルト層の構造的無秩序を促進する一方，水分子の運動はゴムによる拘束で抑制されることが分かりました．融点近傍ではゴムと水が混在する層が形成され，両者のダイナミクスがカップリングしていることを示しました． Title: Enhanced premelting at the ice–rubber interface using all-atom molecular dynamics simulationAuthors: T. Kojima, I. Yasuda, T. Sato, N. Arai, and K. Yasuoka DOI: https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.5c04522
2025/12/15~20 – Pacifichem2025@Honolulu, Hawaii, USA

山崎君(B4), 董君(B4), 叶君(M1), 佐藤君(M1), 陳君(M1), 佐藤助教, 荒井教授がPacifichem2025に参加し，研究発表を行いました．泰岡研（安田君(D3), 小島君(M2), 浅野君(M1)）や名古屋大の増渕先生，石田先生，大石君(D3)と現地で研究討議や交流会を行いました．
2025/12/6 – 忘年会@日吉本町

今年度の忘年会を開催しました．皆様，一年間お疲れ様でした．来年もHardworkで頑張りましょう！💪
2025/12/4 – 論文掲載

濱口さん(D3)が筆頭著者，横山君(2023年度修士修了)が第二著者，三譯さん(D1)が第三著者，荒井教授が最終著者の論文がIndustrial & Engineering Chemistry Research (IF: 3.9)に掲載決定しました．この研究はキリンホールディングス株式会社，株式会社ファンケルとの共同研究で，多成分クレンジング処方の設計効率化を目的として，DPDシミュレーションで得た物性指標と機械学習を統合して予測精度を向上させました．特に分子モデルやシミュレーション結果を学習することで，配合と洗浄性能の非線形関係をより高精度に予測できることを示しました． Title: In Silico Prediction of Multi-Component Functional Material Formulations via Machine Learning Coupled with Molecular Simulation: A Case Study on Cleansing Foam FormulationsAuthors: M. Hamaguchi, T. Yokoyama, H. Miyake, R. Nakatake, and N. Arai DOI: TBA

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