神戸大学,大阪大学,科学技術振興機構(JST)

令和2年12月8日

神戸大学
大阪大学
科学技術振興機構(JST)

物理法則に忠実なシミュレーションを行う人工知能

~デジタル解析学でエネルギー保存・減衰性を再現~

ポイント

神戸大学 大学院システム情報学研究科の谷口 隆晴 准教授、大阪大学 大学院基礎工学研究科の松原 崇 准教授らの研究グループは、人工知能を利用して、詳細なメカニズムや方程式が未解明の現象に対して観測データから物理法則に忠実なモデルを作成し、シミュレーションを行う技術の開発に成功しました。

今後、これまで詳細なメカニズムが不明だったためにシミュレーションが難しかった現象の予測が可能となり、また、シミュレーション自体も高速化されることが期待されます。

この研究成果は、2020年12月7日(米国太平洋時間)から開催される、人工知能技術に関するトップ会議である「Thirty-fourth Conference on Neural Information Processing Systems(NeurIPS 2020)」で発表される予定です。NeurIPS 2020投稿論文9454件、採択論文1900件のうち、上位約1.1パーセント、105件のみが該当するoral枠で採択されました。

本研究は、以下の支援を受けて行われました。

JST 戦略的創造研究推進事業 チーム型研究(CREST)

「数学・数理科学と情報科学の連携・融合による情報活用基盤の創出と社会課題解決に向けた展開」(研究総括:上田 修功)
「幾何学的離散力学を核とする構造保存的システムモデリング・シミュレーション基盤」(JPMJCR1914)
谷口 隆晴

JST 戦略的創造研究推進事業 個人型研究(さきがけ)

「社会的課題の解決に向けた数学と諸分野の協働」(研究総括:國府 寛司)
「情報幾何学と離散力学の融合と社会ネットワーク解析への応用」(JPMJPR16EC)
谷口 隆晴

日本学術振興会(JSPS) 科研費

「深層学習に内在する不確実性の利用と制御によるデータ構造理解と異常検知への応用」(19K20344)
松原 崇
「ブラックボックス微分方程式モデルに対する保存則抽出手法とネットワーク解析への応用」(20K11693)
谷口 隆晴

<プレスリリース資料>

<論文タイトル>

“Deep Energy-based Modeling of Discrete-Time Physics”
Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020)

<お問い合わせ先>

(英文)“Artificial Intelligence that can run a simulation faithful to physical laws”

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