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Minowa教授の研究室は、主に氷河・氷河動態および氷河の融解メカニズムに焦点を当てた地球物理学的研究を展開しています。特に、南アメリカのパトゴニアやグリーンランド、南極の氷河におけるフローティングトゥンブや氷河先端の変化を、衛星画像、波動観測、GPS・地震計データを用いて高分解能で解析しています。氷河の融解・崩壊（カービング）のメカニズムや、潮汐・気温・氷の流れとの関係を解明し、気候変動に伴う氷河の反応を定量的に解明することを目指しています。
北田博教授の研究室は、インフルエンザウイルスの宿主特異性とウイルスの生態を解明することを柱としています。特に、禽類由来インフルエンザウイルスが豚や鴨といった中間宿主でどのように複製・拡散するかを、実験的に解明しています。また、ウイルスの遺伝子多様性と病原性の関係、特にヘマグルチニンとノイラミニダーゼの抗原的特性の解析にも注力しています。
王強教授の研究室は、デジタルヘルスケアと国際貿易の環境的影響を柱とした二面的な研究を展開しています。特に、COVID-19パンデミックにおけるデジタル技術の統合的活用や、貿易の多様性・方向性が二酸化炭素排出に与える影響を定量的に分析しています。持続可能な社会の実現に向け、技術と政策の融合的アプローチを重視した研究が特徴です。
Toshifumi Nomura教授の研究室は、皮膚疾患の遺伝的・病態メカニズム解明を柱としており、特に難治性の炎症性皮膚疾患や遺伝性イチヒョウ様疾患における遺伝子変異の役割を解き明かしています。近年の遺伝子解析やサブセルラー的変異の同定を通じて、γ-セクレターゼ系やLOR、TGM1、SERPINB7などの関連遺伝子の機能異常と皮膚障害の関連を解明しています。また、自然なゲノム修復現象（リバートンモザイシズム）の皮膚疾患への応用可能性についても画期的な報告をしています。
Jinglu Hu教授の研究室は、非線形システムのモデリング・同定に特化したハイブリッドなモデル構築手法を主軸としています。特に、線形ARMAX構造をもつ quasi-ARMAX モデルと、ニューラルネットワークやファジィシステムを組み合わせたブラックボックス型の柔軟なモデル化手法を開発しています。また、脳インターフェース（BCI）におけるEEG信号の高精度分類や、風力発電の動的特性のオンライン同定にも応用しており、学習理論と制御工学の融合が特徴です。
Takuya Taniguchi教授の研究室では、光・熱・温度変化などの外部刺激によって発現する分子結晶の力学的応答、特に写像的変形（曲げ・歩行・転がり）や相転移を伴う自己駆動的運動を、分子結晶の構造制御と相転移メカニズムの解明を通じて探求しています。特に、光刺激による相転移や単結晶間の相転移が引き起こすスマートマテリアルのメカニカルアクチュエーションに注力しており、物性と構造の関係を機械学習を用いて解明する材料インフォマティクスのアプローチも展開しています。
Hung Vo Thanh教授の研究室は、炭素隔離・貯蔵（CCUS）やガス貯蔵技術の効率化を目的として、機械学習を活用した地下炭素・ガス貯蔵の性能予測と地質モデリングに注力しています。特に、人工ニューラルネットワークやランダムフォレストを用いた予測モデル開発、不確実性を伴う地質的条件下でのCO₂貯蔵容量の最適化が主な研究テーマです。実データと数値シミュレーションを統合した知的モデリング手法の構築が、CCUSプロジェクトの実用化を支援しています。
K. Shiba教授の研究室は、次世代核融合炉向け高耐久鋼の開発と、3Dスタックド半導体デバイスにおける高効率無線インターフェース技術の両輪で進める先端材料・デバイス統合研究を行っています。F82H鋼の合金設計による靭性向上と放射線劣化特性の向上、および3D SRAMにおけるTSVに代わるインダクティブ結合方式による低消費電力・高密度接続技術の確立が主な研究テーマです。特に、ナノスケールの磁気結合と信号処理技術の融合により、大容量かつ低遅延な次世代メモリアーキテクチャの実現を目指しています。
Zicong Xu教授の研究室は、量子光学とラマン分光法を融合した次世代の分子振動イメージング技術を開発しています。特に、量子効果を活用した高感度なSRS分光法（QE-SRS）や、偏光を用いた二重偏光型量子強化検出技術により、生体分子の微弱な振動モードを高精度に検出することを目的としています。また、高パワー光パルスでも安定して動作する量子センシング技術の実用化にも注力しており、医療・バイオ分野への応用が期待されています。
滋苗教授の研究室では、電気自動車の走行距離延伸とCO2削減を実現するための次世代動的無線給電技術（DWPT）の開発を主軸としています。特に車輪内に埋め込むインワール・コイルを用いた無線給電システムの構造・材料設計や、磁性材料のナノ構造制御による高効率エネルギー伝送の実現を目指しています。また、高耐久性・高信頼性な磁気記録材料の開発や、環境安定性・熱的安定性に優れた材料の評価も併せて行っています。
Kōji Shimizu教授の研究室は、主に漢方薬の有効成分であるシコサポニンの代謝機構とその生物学的意義を解明することを目的としています。特に、胃液や腸内細菌によるサルコサポニンの構造変化、ならびにその代謝生成物の体内動態を高感度分析法を用いて解析しています。また、臨床的意義のある血液疾患の遺伝子異常や、和剤の薬物動態的相互作用についても幅広く研究を展開しています。
Michael J. Miller教授の研究室は、アングィリドエイサメ科のエイサメのライフサイクル、特にその産卵地とプランクトン期の生態に焦点を当てています。特に、南サルガッソ海における産卵地の特定や、レプトセファルス期の捕食行動・栄養段階の解明を進めています。また、環境変化や人為的要因がエイサメの個体数減少に与える影響を、海洋環境と個体群動態の両面から分析しています。
福島大学の赤木史也教授の研究室は、重たい尾を持つ確率分布を有する時系列データを対象とした統計的推論に注力しています。特に、モーメントが存在しないような非ガウス型のノイズを持つ自己回帰モデルにおける変化点検出や、M推定量・自己正規化法・経験尤度法を用いた漸近的性質の解明が主な研究テーマです。長-range依存性や重尾分布を有する時系列に対してもロバストな推定手法の構築を目指しており、実務的応用に耐える統計的枠組みの構築を進めています。
Jimbo教授の研究室では、光合成生物であるシネコシスティスPCC 6803をモデルとして、光ストレス下における写植反応系II（PSII）の修復機構とその調節メカニズムを解明しています。特に、酸化的損傷が翻訳延伸因子EF-Tuに及ぼす影響や、遊離脂肪酸、膜脂質の動的変化、CO₂欠乏応答における脂質リモデリングの役割に注目しています。これらの研究を通じて、光合成の効率的制御と持続可能なバイオ燃料生産の基盤を築くことを目指しています。
Daiju Narita教授の研究室は、気候変動に起因する環境問題とその経済的影響を、主に統合評価モデル（FUNDなど）を用いて定量的に分析する分野に属します。都市の大気汚染（特にバンコク地域のPM2.5と酸性雨）や、熱帯低気圧・温帯低気圧の経済的影響、海洋酸性化が養殖業に与える影響といった、気候変動の実社会的・経済的影響を、科学的データと経済モデルを統合して評価しています。特に、政策意思決定に役立つ定量的知見の提供を目的としており、気候変動適応投資の効果評価にも注力しています。
Shin-ya教授の研究室は、微生物から産生される天然物質、特にポリケチド合成酵素（PKS）を用いた新規医薬候補化合物の同定とバイオサイケルの解明を主な研究テーマとしています。特に、ストレプトマイセス属の海洋由来菌が産生するテロメラーゼ阻害剤「テロメスタチン」の発見や、巨大なモジュラーPKSの遺伝子クラスターのホストヘラスな発現・機能解析により、天然物の生合成機構の理解を深めています。また、遺伝子クラスターの進化と機能の関係を系統解析で解明することで、新規化合物の合成ルートの再プログラミングにも貢献しています。
ナオミ・バーマン教授の研究室は、高等教育のあり方とその空間的・文化的変容に注目し、特に「公式」と「非公式」の学びの境界の曇りや、若者の自己形成、社会的包摂、メディアリテラシー、デジタルスキルの育成をテーマにした国際的で多様な視点からの研究を展開しています。特に、キャンパスデザインやメディア表現が若者の学びや社会的役割に与える影響を、社会的・文化的文脈の中で分析しています。
Ryosuke Nakamura教授の研究室では、太陽系惑星および衛星の表面・大気の化学的・物理的性質を、赤外分光法を用いて解明することを主眼としています。特に、冥王星と衛星カイロンの表面に存在する凍結揮発性物質（メタン、一酸化炭素、窒素など）の分布と状態の解明が進んでいます。高分解能赤外スペクトロスコピーを用いた天体観測を通じて、宇宙環境下での表面プロセスの理解を深めています。
福井教授の研究室は、再生医療や臓器移植における倫理的・制度的課題に焦点を当てた国際的視野に立った研究を推進しています。特に、成人間の生存延命的肝臓移植における寄付者の意思決定プロセスや、規制の不明瞭な国における再生医療製剤のリスク、審査委員会の独立性の欠如といった問題を解明しています。これらの研究を通じて、安全で公正な医療制度の構築に貢献することを目的としています。
Uji教授の研究室では、眼の微小循環や網膜・眼瞼の構造的変化を高精度に可視化するためのOCT（光学干渉断層撮影）技術の応用に注力しています。特に、OCTA（OCTアンビリカル血管造影）を用いた画像品質向上技術や、深層学習を活用したノイズ低減法の開発が進んでいます。また、糖尿病性網膜症における光受容体層の構造変化や、難治性眼疾患の炎症活動の評価にも応用を広げており、臨床的応用に直結する研究が特徴です。
