第3回 社会人・研究技術者スキルアップセミナー『構造形成プロセスの横断と創発 － 粒子・光・量子から拓く機能材料設計 －』 Professional Development Seminar for Engineers and Researchers The Department of Applied Physics & Chemical Engineering,
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Category: Event/News
2026/11/20（金）「キャリアアップセミナー」参加企業を募集中！
2026年11月20日（金）午後。
受付期間は10月30日までと予定しています。
高校生のための化学と物理の実験教室（2026年8月5日）
日時: 2026年8月5日(水) 13:00〜17:00
場所: 東京農工大学 小金井キャンパス
ガイダンス: 13号館 1321教室（2階）
編入学試験制度（説明資料）
2026年度の募集要項、
3年次編入学試験：過去問題
卒業生・修了生の進路（2026年3月）Career Paths of Graduates (up to March 2026)
2023年3月～2026年3月卒業・修了生を対象に、学部・大学院修士課程それぞれの進路状況をご紹介します。 an overview of the career paths of our Bachelor’s and Master’s graduates from March 2023 through March 2026,
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ラボローテーション制度 Lab Rotation Program 1～2年生の全学生
研究に早くから触れてみたいという意欲的な学生のために「ラボローテーション制度」を実施しています。 a “Lab Rotation Program” for motivated students who want to experience research early in their academic journey.
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原口研究室, Haraguchi Lab (March 2026) 固体量子物性工学 Quantum Solid‑State Materials Engineering.
Kitaev Materials, Quantum Materials, Condensed Matter Physics, Solid State Chemistr
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ビスリ研の学生が国際会議で成果を発表しました。Bisri Lab Students with Seven Poster Presentations at CEMS International Symposium on Supramolecular Chemistry and Functional Materials 2026
Bisri研究室では、コロイド量子ドット、半導体ナノ結晶、そして機能性材料を用いた次世代 optoelectronics（光電子デバイス）研究を進めています。
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2026/1/26 15:00 Seminar “Decarbonizing wastewater and sanitation via integrated sewered- and non-sewered treatment” (Prof. K. Chandran, Columbia U., USA) 排水処理の脱炭素化
演題: 下水道型および非下水道型処理の統合による、排水・サニテーションの脱炭素化 “Decarbonizing wastewater and sanitation via integrated sewered- and non-sewered treatment”
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Assoc. Prof. S. Z. Bisri Selected for JST NEXUS Grant: Fostering Japan-ASEAN Research Exchange/ ビスリ准教授がJST NEXUSプログラムに採択：日ASEANの次世代研究交流を牽引
Title: “Young Talents Development for Emerging Semiconducting Nanomaterials Research Towards Sustainable Electronic and Energy Devices” （持続可能な電子・エネルギーデバイスに向けた次世代半導体ナノ材料研究のための若手人材育成）
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Ph.D. Thesis Public Hearing/ 博士論文公聴会: 1/20「AI×太陽光」でエネルギーの未来を予測する！Solar Energy Prediction using Deep Learning (Jan 20)
Semi-empirical and deep learning approaches for solar irradiance assessment and prediction （太陽放射評価および予測のための半経験的アプローチと深層学習アプローチ）
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