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 |
23H04519
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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 | 東北大学 (2024) 慶應義塾大学 (2023) |
研究代表者 |
野村 悠祐 東北大学, 金属材料研究所, 教授 (20793756)
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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 | 機械学習 / 量子多体系 / 人工ニューラルネットワーク / テンソルネットワーク / 量子多体問題 / 強相関電子系 |
研究開始時の研究の概要 |
現実の物質中では多数の電子が相互作用し合って、超伝導や磁性などの機能物質を発現する。これらの機能物質のさらなる開発のためには、量子多体問題を解析する強力な手法が必須である。近年、その問題に対し、機械学習/人工ニューラルネットワークを使った手法が有用であることがわかってきているが、機械学習がブラックボックスであるためにこれ以上の性能向上のための指針がわかっていない。そこで本研究では手法開発と同時並行して、人工ニューラルネットワークの基礎学理の研究を行うことで手法開発を促進する。開発した手法を用いて量子多体系の研究を駆動する。
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