Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
スピン模型で発現するトポロジカル相転移を、高い精度で検出する汎用的な機械学習の手法を開発する。特に、従来の機械学習によるトポロジカル相転移検出のような「事前データ処理」や「模型に関する事前知識」を必要としない、新しい手法の開発を目指す。また、開発した手法を用いて、スピン系における新しいトポロジカル相やトポロジカル相転移を探索し、いまだ発見例のないBKT転移を発現する磁性体の物質設計の指針を立案する。本研究により、機械学習によるスピン模型研究を、従来のような既知の模型を用いた単なるベンチマークテストではなく、新しい物理現象や未知の物理機構を発見・解明する真の意味での学習物理へと押し上げる。