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 |
23H04495
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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 | 東京大学 |
研究代表者 |
水野 英如 東京大学, 大学院総合文化研究科, 助教 (00776875)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | ガラス物理 / 深層学習 / 局在振動 / 構造解析 |
研究開始時の研究の概要 |
平均場理論が確立した今、ガラス物理は非平均場を解明する段階にある。これまでの研究で、ガラスには空間的に局在化した「局在振動」が存在し、ガラス転移・ガラス物性に重大な非平均場効果をもたらすことが明らかにされた。平均場を超えて進展するには、局在振動の理解が不可欠である。ところが、そもそも、局在振動がなぜ形成されるか、どのような構造から生じるかは、全く分かっていない。ガラスの構造解析が難題であることが、その理由である。そこで、本研究は深層学習を活用してガラスの構造を解析し、局在振動の形成機構を解明する。これによってガラス物理の非平均場効果の理解を構築する。
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