研究領域 | 「学習物理学」の創成-機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革 |
研究課題/領域番号 |
22H05115
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研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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配分区分 | 補助金 |
審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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研究機関 | 京都大学 |
研究代表者 |
橋本 幸士 京都大学, 理学研究科, 教授 (80345074)
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研究分担者 |
杉下 宗太郎 京都大学, 基礎物理学研究所, 助教 (10784217)
吉田 健太郎 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (30544928)
村田 仁樹 埼玉工業大学, 工学部, 講師 (80612126)
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研究期間 (年度) |
2022-06-16 – 2027-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
117,910千円 (直接経費: 90,700千円、間接経費: 27,210千円)
2024年度: 22,750千円 (直接経費: 17,500千円、間接経費: 5,250千円)
2023年度: 22,230千円 (直接経費: 17,100千円、間接経費: 5,130千円)
2022年度: 24,440千円 (直接経費: 18,800千円、間接経費: 5,640千円)
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キーワード | 量子重力 / 機械学習 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では、量子重力理論のAdS/CFT対応に現れる離散時空ネットワークとニューラル ネ ットワークの融合を図り、機械学習により重力時空が創発する仕組みを解明する。特にネットワーク自体が時間や空間と同一視され、局所性や因果性の概念がニューラルネットワーク に備わる可能性を探究する。また、量子重力理論や場の量子論のランダムネットワーク表現と機械学習のニューラルネットワークの概念を架橋し、重力理論に機械学習を応用する学 習 重力理論を創成する。
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