First-principles quantum many-body calculation with the combination of machine learning and theoretical calculation

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	25H01558
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 (2026) Institute of Physical and Chemical Research (2025)
Principal Investigator	内藤智也東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (40962915)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2026)
Budget Amount *help	¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	原子核密度汎関数理論 / 量子多体問題 / 教師なし学習
Outline of Research at the Start	身の回りの物質の性質の大半は量子多体問題として理解が可能である。原理的には、多体シュレディンガー方程式を解くことによりこれらの性質が予言できる。しかしながら、数値的にすら、多体シュレディンガー方程式を直接解くことは非常に困難である。そのため、長年を通じ、様々な近似的な計算手法が提案されてきている。本研究計画では、機械学習、特に教師なし機械学習を通じ、その精度向上を図る。