Next Generation muSR Data Analysis Revolved By Machine Learnings

Publicly Offered Research

Project Area	Foundation of "Machine Learning Physics" --- Revolutionary Transformation of Fundamental Physics by A New Field Integrating Machine Learning and Physics
Project/Area Number	23H04529
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Institute of Physical and Chemical Research
Principal Investigator	渡邊功雄国立研究開発法人理化学研究所, 仁科加速器科学研究センター, 専任研究員 (40260195)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000) Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	ミュオンスピン緩和法 / 機会学習 / AI-muSR
Outline of Research at the Start	本研究では、機械学習を活用して次世代ミュオンスピン緩和法（μSR）のデータ解析を変革する。Bayesian Optimizationを活用して磁気・超伝導転移点を推察する機械学習アルゴリズムを構築する。また、膨大な低統計μSR時間スペクトルからGaussian Processを活用してミュオンスピン緩和率などの物理的情報を引き出し、Bayesian Optimizationと合わせて物質の電子状態を時系列的に解明できる手法“AI-μSR”を確立する。機械学習と物性研究のコラボレーションによる物理量の時系列変化の解析という新しい研究テーマを提案し、物性物理のみならず学習物理領域全体に貢献する。