| Project Area | Foundation of "Machine Learning Physics" --- Revolutionary Transformation of Fundamental Physics by A New Field Integrating Machine Learning and Physics |
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| Project/Area Number |
22H05111
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (II)
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
橋本 幸士 京都大学, 理学研究科, 教授 (80345074)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
永井 佑紀 東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (20587026)
田中 章詞 国立研究開発法人理化学研究所, 数理創造プログラム, 上級研究員 (20791924)
野尻 美保子 大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 素粒子原子核研究所, 教授 (30222201)
大槻 東巳 上智大学, 理工学部, 教授 (50201976)
富谷 昭夫 東京女子大学, 現代教養学部, 講師 (50837185)
福嶋 健二 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 教授 (60456754)
今田 正俊 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 名誉教授 (70143542)
樺島 祥介 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 教授 (80260652)
広野 雄士 大阪大学, 大学院理学研究科, 助教 (50998903)
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| Project Period (FY) |
2022-06-16 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥325,130,000 (Direct Cost: ¥250,100,000、Indirect Cost: ¥75,030,000)
Fiscal Year 2024: ¥67,340,000 (Direct Cost: ¥51,800,000、Indirect Cost: ¥15,540,000)
Fiscal Year 2023: ¥66,040,000 (Direct Cost: ¥50,800,000、Indirect Cost: ¥15,240,000)
Fiscal Year 2022: ¥53,300,000 (Direct Cost: ¥41,000,000、Indirect Cost: ¥12,300,000)
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| Keywords | 機械学習 / 物理学 |
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| Outline of Research at the Start |
従来、実験と理論の両輪により進展してきた物理学において、理論的な原理や数理の探索と技術の発展による実験の発展が、宇宙と物質の新しい姿を明らかにしてきた。この両方に寄与してきた計算科学では近年、機械学習という技術革新が社会的変革をもたらしている。そこで我々は「学習物理学」領域を創成し、機械学習やそれを含むデータ科学の手法、緩和数理やネットワーク科学等を物理学の理論的手法群と統合し、基礎物理学の根本課題である新法則の発見、新物質の開拓を行う。素粒子・物性・重力・計算物理学のそれぞれと機械学習の融合を、数理・統計・位相幾何の観点から統合的に遂行し、新領域「学習物理学」を勃興させる。
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