Frontiers of Condensed Matter Physics Pioneered by Neural Network

• Project Area: Foundation of "Machine Learning Physics" --- Revolutionary Transformation of Fundamental Physics by A New Field Integrating Machine Learning and Physics
• Project/Area Number: 22H05114
• Research Category: Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Transformative Research Areas, Section (II)
• Research Institution: Sophia University
• Principal Investigator: 大槻 東巳 上智大学, 理工学部, 教授 (50201976)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 永井 佑紀 東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (20587026) ; 大門 俊介 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 高崎量子応用研究所 量子機能創製研究センター, 主任研究員 (20825434) ; 大江 純一郎 東邦大学, 理学部, 教授 (40510251) ; 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) ; 齊藤 英治 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (80338251)
• Project Period (FY): 2022-06-16 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥134,160,000 (Direct Cost: ¥103,200,000、Indirect Cost: ¥30,960,000); Fiscal Year 2024: ¥26,390,000 (Direct Cost: ¥20,300,000、Indirect Cost: ¥6,090,000); Fiscal Year 2023: ¥25,870,000 (Direct Cost: ¥19,900,000、Indirect Cost: ¥5,970,000); Fiscal Year 2022: ¥26,520,000 (Direct Cost: ¥20,400,000、Indirect Cost: ¥6,120,000)
• Keywords: 機械学習 / ニューラルネットワーク / 物性物理学 / 量子多体系 / ランダム系 / 物性物理 / 量子輸送現象 / 磁性

Outline of Research at the Start

本研究では、物性物理におけるランダムネス、電子相関の効果の問題を解決する手法を、本学術変革の他班で行う素粒子・原子核物理学の手法や，数理物理的アプローチ，統計力学的アプローチを積極的に取り入れて開発する。これによりランダムネス，電子相関の効果の問題を統一的に捉え、新しい物質開発の指針を作る。量子力学で物性物理学は大きく変わった。これを物性物理学1.0と捉え，今回，機械学習で物性物理学を変革し物性物理学2.0を構築する。