深層学習とトポロジカルデータ解析の融合によるガラスの構造秩序抽出

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	25H01519
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	水野英如東京大学, 大学院総合文化研究科, 助教 (00776875)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000) Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	ガラス / アモルファス構造 / 弾性不均一性 / 深層学習 / トポロジカルデータ解析
Outline of Research at the Start	本研究は「ガラスのアモルファス構造に潜む、弾性不均一性を生み出している構造秩序を抽出する」ことを目的とする。弾性率が大きく硬い領域と、逆に弾性率が小さく柔らかい領域を生み出している構造秩序を抽出し、それら構造秩序の違いを具体的に明らかにする。