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 |
23H04522
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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 | 早稲田大学 |
研究代表者 |
望月 維人 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (80450419)
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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 |
5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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キーワード | 機械学習 / ニューラルネットワーク / トポロジカル相転移 |
研究開始時の研究の概要 |
スピン模型で発現するトポロジカル相転移を、高い精度で検出する汎用的な機械学習の手法を開発する。特に、従来の機械学習によるトポロジカル相転移検出のような「事前データ処理」や「模型に関する事前知識」を必要としない、新しい手法の開発を目指す。また、開発した手法を用いて、スピン系における新しいトポロジカル相やトポロジカル相転移を探索し、いまだ発見例のないBKT転移を発現する磁性体の物質設計の指針を立案する。本研究により、機械学習によるスピン模型研究を、従来のような既知の模型を用いた単なるベンチマークテストではなく、新しい物理現象や未知の物理機構を発見・解明する真の意味での学習物理へと押し上げる。
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