研究内容の紹介

機械学習と人工知能、最近ではAIの技術を使って新しい物理学を開拓していく。
進展の著しいAIを使って固体物理学を対象として研究を行っています。
物理学というのは、19世紀-20世紀は実験物理学と理論物理学という２つの物理学として発展してきました。
20世紀の後半に計算物理学というコンピューターを使った新しい物理学が第３の物理学となりました。
21世紀になり、人工知能と機械学習の爆発的発展によって新しい第４の物理学としての学習物理学が産声を上げました。
機械学習を使って物理学を理解する、あるいは物理学を使って機械学習を理解するということが始まっています。
永井研究室では主に機械学習を使って物理学を理解することをメインターゲットとして研究を進めています。
物理学ではハミルトニアンで記述される理論模型は非常に正確に現象を記述します。一方でその計算はとても大変です。
例えば量子力学を使った場合は電子の動きを予測することは非常に難しく、物理学者の代わりに機械がやったら何が起きるかに興味を持っています。
機械がモデルを作りシミュレーションする。通常は結果が異なるかもしれませんが、きちんと正しい結果になる自己学習モンテカルロ法を開発しました。
機械が作ったモデルと物理学者が作ったモデルを合わせて新しい現象を探っています。

高次元の揺らぎが3次元空間に影響を与える様子の概念図
Credit: UTokyo ITC/Shinichiro　Kinoshita

アルミニウム原子の拡散経路（黄）と、高次元空間の揺らぎで出現する仮想アルミニウム原子（緑）

同変トランスフォーマーを用いた、スピン系に対するニューラルネットワーク

超伝導磁束近傍における局所状態密度の計算結果