深層学習に用いられる多層ニューラルネットワークは、究極的には非線形の多体系として理解することができると期待されます。
知の物理学研究センターでは、非平衡統計力学や物性物理学の理論的な視点から，知性の発現に関する研究を進めていきます。
最先端の物理学理論と非線形・非平衡物理学の革新的な実験を融合し、深層学習における学びの過程を理解し、より効率的な学習を促進する方法を開拓していきます。
このように根本原理に迫るとともに、その応用として、物性物理や生物物理、宇宙物理などにおける諸現象の解明に役立てることも目標とします。機械学習や深層学習を駆使して幅広い物理学の分野における科学的発見を加速するとともに、やがては自らが発見を行うような機械の構築を目指します。

宇宙初期のわずかな密度揺らぎが重力非線形性により成長し、宇宙の大規模構造を形づくる