人類は長年にわたり、自然現象の観測・実験と科学者の深い洞察により、物理学の基本法則や基礎方程式を発見してきました。
計算物理学では、これらの基礎方程式をもとに、コンピュータシミュレーションを利用して複雑な物理現象を解明・予測する、いわば演繹的なアプローチを取っています。
一方、機械学習・AIは、観測、実験、あるいは計算機シミュレーションで得られたデータから、物理法則を使わずに未知のデータを予測する、帰納的な手法です。
知能学習チームでは、統計物理学や物性物理学の知見を生かして、大量のデータからその直感的理解を助けるパラメータを抽出したり、実験・観測データと計算機シミュレーションを組み合わせることで、これまで難しかった多自由度の問題を解いたりといった、データ科学と従来の物理学をつなぐ研究を行なっています。

実験データと第一原理計算を合わせて複雑な物質構造を解くデータ同化手法