ポイント
- 物理現象のデータから保存則を発見する人工知能（ＡＩ）アルゴリズムを開発
- 単に表層的な動きを学習するだけでなく、同時に保存則を発見・保証することで、より長時間にわたり正確な計算機シミュレーションを実現
- 計算機を用いた工業製品の設計や物理シミュレーションの高速化・高度化に貢献することが期待される
大阪大学 大学院基礎工学研究科の松原 崇 准教授、神戸大学 大学院理学研究科の谷口 隆晴 教授（研究当時 システム情報学研究科）らの研究グループは、深層学習（人工ニューラルネットワーク）を用いてデータから物理現象を学習するとともに、その保存則を発見することで、長時間にわたり正確な計算機シミュレーションを可能にする新しい人工知能アルゴリズムを開発しました。
これまでも、データから物理現象を模倣する人工知能技術は盛んに研究されてきました。これらの技術は、未知の現象や複雑な現象を高速に計算機シミュレーションすることで、工業製品の設計や物理シミュレーションに貢献することが期待されています。しかし従来の技術は、対象を表層的に模倣しているだけであるため、長期的にはシミュレーションがうまくいかないことが知られていました。
今回、松原 准教授らの研究グループは、エネルギー保存則、運動量保存則、質量保存則といったさまざまな保存則に共通する数学的性質を、人工ニューラルネットワークに組み込むことにより、物理現象のデータからさまざまな保存則を発見する方法を開発しました。また、この方法で学習した機械学習モデルを用いた計算機シミュレーションを行うことで、発見した保存則によって、長期的に安定して正確な結果が得られることを確認しました。この成果は、計算機を用いた工業製品の設計や制御、気象や災害の予測に必要な物理シミュレーションなどの高速化・高度化に貢献することが期待されます。
本研究成果は、人工知能に関する国際会議「Ｔｈｅ Ｅｌｅｖｅｎｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ」で、２０２３年５月３日（水）（日本時間）に発表されます。
なお、本研究は、ＪＳＴ 戦略的創造研究推進事業 さきがけ（ＪＰＭＪＰＲ２１Ｃ７）、ＣＲＥＳＴ（ＪＰＭＪＣＲ１９１４）、ＪＳＰＳ 科学研究費助成事業（１９Ｋ２０３４４、２０Ｋ１１６９３）の一環として行われました。
＜プレスリリース資料＞
- 本文 ＰＤＦ（６６４ＫＢ）
＜論文タイトル＞
- “FINDE: Neural Differential Equations for Finding and Preserving Invariant Quantities”
- ＤＯＩ：10.48550/arXiv.2210.00272
＜お問い合わせ先＞
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松原 崇（マツバラ タカシ）
大阪大学 大学院基礎工学研究科 准教授
Tel：06-6850-6388
E-mail：matsubara
sys.es.osaka-u.ac.jp谷口 隆晴（ヤグチ タカハル）
神戸大学 大学院理学研究科 教授
Tel：078-803-5603
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＜報道担当＞
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