2024 Fiscal Year Annual Research Report
Dynamics of macroscopic spin model approaching with data-driven search
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22K04915
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| Research Institution | National Institutes for Quantum Science and Technology |
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Principal Investigator |
上野 哲朗 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 関西光量子科学研究所 放射光科学研究センター, 主幹研究員 (20609747)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小野 寛太 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (70282572)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 巨視的スピン模型 / スピンフラストレート系 / 3Dプリンタ / 物体追跡 / 機械学習 / Scientific ML / シンボリック回帰 / 関数同定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では肉眼で観察可能な巨視的スピン模型において、相互作用を記述する物理法則をデータ駆動型探索によって自動発見するための方法論を確立する。巨視的スピン模型とは長さ数cmの棒磁石が回転可能な機構を備えたローター(巨視的スピン素子)を格子状に多数並べたものであり、これらは磁気的相互作用によって複雑なダイナミクスを示す。本研究ではこのようなダイナミクスの様子をハイスピードカメラで撮影し、画像解析によってデータを抽出する。抽出したデータにデータ駆動型探索技術であるシンボリック回帰を適用して物理法則の自動発見を試みる。本研究によって、これまで振り子の運動など比較的単純な系では実現していた物理法則の自動発見が多数の巨視的スピンが相互作用する複雑な系でも可能であることを示す。
令和6年度は解析手法やソフトウェアの整備を行なった。巨視的スピン模型(N=2系)の運動の実験データをデカルト座標(X,Y)から極座標(r,θ)に変換し、運動方程式の解と比較できる型式にした。また物理法則自動発見のための手法であるシンボリック回帰のPythonコードを整備し、人工データを用いた動作確認、巨視的スピン模型(N=2系)への適用を行った。これまでの研究により、巨視的スピン模型のラピッドプロトタイピング、ハイスピードカメラを用いた集団運動の観測、物体追跡による動画からのローターの回転運動データの抽出、回転運動データへのシンボリック回帰の適用による物理法則の自動発見の一連のプロセスを確立することができた。今後はこれらのプロセスを接続・自動化し、実験から物理法則の自動発見までをシームレスに行うシステムの構築を行う。
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