機械学習によるアクティブマターの粗視化モデルの推定と理解の促進

• 研究課題/領域番号: 24K00591
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分13040:生物物理、化学物理およびソフトマターの物理関連
• 研究機関: 公立はこだて未来大学
• 研究代表者: 義永 那津人 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (90548835)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,330千円 (直接経費: 14,100千円、間接経費: 4,230千円); 2028年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円); 2027年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2026年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2025年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2024年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
• キーワード: アクティブマター / モデル推定 / 非線形非平衡 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

本研究の目的は、機械学習の手法を利用することによってアクティブマターのモデルを推定し、そこから集団運動や協同的構造形成のメカニズムを理解することである。特に、ミクロスケールのモデルとマクロスケールのモデルをつなぐためにどのように機械学習を利用すべきなのかを明らかにする。アクティブマターの順問題的なモデルの構築・解析手法と、機械学習の手法を融合させることによって、非平衡状態における階層構造の解明の困難を乗り越え、アクティブマターの理解を大きく促進することを目指す。