| 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 |
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| 研究課題/領域番号 |
23H04529
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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 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
渡邊 功雄 国立研究開発法人理化学研究所, 仁科加速器科学研究センター, 専任研究員 (40260195)
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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 | ミュオンスピン緩和法 / 機会学習 / AI-muSR |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、機械学習を活用して次世代ミュオンスピン緩和法（μSR）のデータ解析を変革する。Bayesian Optimizationを活用して磁気・超伝導転移点を推察する機械学習アルゴリズムを構築する。また、膨大な低統計μSR時間スペクトルからGaussian Processを活用してミュオンスピン緩和率などの物理的情報を引き出し、Bayesian Optimizationと合わせて物質の電子状態を時系列的に解明できる手法“AI-μSR”を確立する。機械学習と物性研究のコラボレーションによる物理量の時系列変化の解析という新しい研究テーマを提案し、物性物理のみならず学習物理領域全体に貢献する。
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