Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
原子核の性質の理解・予言は、元素の起源の解明をはじめ、医療やエネルギー産業、放射性廃棄物の毒性低減など社会課題の解決においても不可欠となる。一方で、核子系は、関与する自由度が多く計算量が容易に増大し、理論的予測が非常難しい量子多体系の最たる例である。本研究では、これまで自身が行ってきた機械学習やデータサイエンス的手法と原子核物理をかけ合わせた研究の方向性を更に発展させ、高速&高精度な構造&反応計算モデルの構築を図る。これにより上記の自然科学の発展・社会課題の解決に向けた、原子核の新奇な性質の解明及び、実験的検証が困難な核種においても信頼に足る不定性評価を付した予測・理解を与える計算手法を築く。
