研究成果/メディア掲載
Research Results / Media
福嶋教授・桂准教授の著書が科学情報出版から刊行されました。[November 24, 2022] 基礎からの物理学とディープラーニング入門 |
| HARTWIG Tilman助教の論文についてKavli IPMU、理学系研究科、金沢大学からプレスリリースが行われました。[September 14, 2022] 「AI のELSIセグメント」の提案 Kavli IPMUのプレスリリースはこちら 理学系研究科のプレスリリースはこちら |
| ダイキンフェロー第１期生 小林研究室 塚本さん筆頭著者の論文について理学系研究科・理学部からプレスリリースが行われました。[September 1, 2022] ナノダイヤモンド磁場イメージング ― 量子計測×機械学習の新展開 Accurate magnetic field imaging using nanodiamond quantum sensors enhanced by machine learning Moeta Tsukamoto, Shuji Ito, Kensuke Ogawa, Yuto Ashida, Kento Sasaki, and Kensuke Kobayashi Scientific Reports, 12, 13942 (2022) -published on Sep. 1, 2022 |
| 福嶋研究室の藤本さんが2022年日本物理学会理論核物理領域：若手奨励賞（第23回核理論新人論文賞）を受賞しました。おめでとうございます！[詳細] |
| 上田教授グループの研究がUAI 2021にて発表されます。[online conference, July 27 -30, 2021] On the Distributional Properties of Adaptive Gradients Zhang Zhiyi and Liu Ziyin 37th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2021) |
| 上田教授グループの研究がICML 2021にて発表されます。[online conference, July 18 -24, 2021] Noise and Fluctuation of Finite Learning Rate Stochastic Gradient Descent Kangqiao Liu*, Liu Ziyin*, and Masahito Ueda The Thirty-eighth International Conference on Machine Learning (ICML 2021) |
| 上田教授グループの研究がNeurIPS 2020のプロシーディングスに掲載されました。[online conference, December 6 - 12, 2020] Neural Networks Fail to Learn Periodic Functions and How to Fix It Liu Ziyin, Tilman Hartwig, and Masahito Ueda Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020) |
| 蘆田准教授の論文がPhysical Review Xに掲載されました。[November 6, 2020] Quantum Electrodynamic Control of Matter: Cavity-Enhanced Ferroelectric Phase Transition Yuto Ashida, Atac Imamoglu, Jerome Faist, Dieter Jaksch, Andrea Cavalleri, and Eugene Demler Phys. Rev. X 10, 041027- Published on Nov. 6, 2020 |
| 上田教授グループの論文がPhysical Review Lettersに掲載されました。[September 2, 2020] Deep Reinforcement Learning Control of Quantum Cartpoles Zhikang T. Wang, Yuto Ashida, and Masahito Ueda Phys. Rev. Lett. 125, 100401 (2020) -Published on Sep. 2, 2020 |
| 桂研究室 吉岡さん、赤城助教、桂准教授による解説記事が 固体物理 に掲載されました。 [October 3, 2019] ニューラルネットワークによる物理状態の判定から表現まで 吉岡信行・赤城 裕・桂 法称 固体物理 （2019年9月号） No.11 Vol.54 (2019) 関連ページ: 研究内容 |
| 10月1日発行の日経産業新聞 Start Up Innovation Scienceに上田正仁教授の「AIの判断 解明に挑む」が掲載されました。 [October 2, 2019] https://r.nikkei.com/topics/topic_DF_TF_18083101 日経産業新聞電子版 ※詳しくは紙面もしくは電子版(有料版)をご覧ください。 掲載日 2019年10月01日 日経産業新聞 018ページ『AIの判断 解明に挑む ブラックボックス解消へ』 |
| 9月20日発行の日本経済新聞 かがくアゴラに上田正仁教授のインタビューが掲載されました。 [October 2, 2019] https://r.nikkei.com/columns/wappen_44GL44GM44GP44Ki44K044Op 日経新聞電子版 かがくアゴラ 掲載日 2019年09月20日 日本経済新聞朝刊 031ページ『物理学を基礎にしたAI作る』 |
| 上田研究室 Liu Ziyin さんらの論文が NeurIPS2019での発表が決まりました。 [September 6, 2019] Deep Gamblers: Learning to Abstain with Portfolio Theory Liu Ziyin, Zhikang Wang, Paul Pu Liang, Ruslan Salakhutdinov, Louis-Philippe Morency, Masahito Ueda Neural Information Processing Systems (NeurIPS2019), Vancouver, British Columbia, Canada, Dec. 8-14, 2019 https://arxiv.org/abs/1907.00208 |
| 桂研究室 吉岡さん、赤城助教、桂准教授の論文がPhysical Review Eに掲載されました。 [July 22, 2019] Transforming generalized Ising models into Boltzmann machines Nobuyuki Yoshioka, Yutaka Akagi, and Hosho Katsura Phys. Rev. E 99, 032113 – Published on Mar. 8, 2019 |
| 桂研究室 吉岡さん、上田研究室 濱崎さんの論文がPhysical Review Bに掲載されました。 [July 3, 2019] Constructing neural stationary states for open quantum many-body systems Nobuyuki Yoshioka and Ryusuke Hamazaki Phys. Rev. B 99, 214306 – Published on June 28, 2019 この論文は、Editor's suggestion に選ばれ、さらに、米国物理学会誌が特にインパクトのある論文(results that will change the course of research, inspire a new way of thinking, or spark curiosity)が選ばれる Physics の Viewpointで Featured in Physics として紹介されました。 関連記事：UTokyo FOCUS 無限時間経過後の量子状態を表すニューラルネットワークの構築に成功 Quantum research with neural networks A novel way to simulate physical systems could accelerate physics research |
| 桂准教授、桂研究室 柴田さんの論文がPhysical Review Bに掲載されました。 [July 3, 2019] Dissipative quantum Ising chain as a non-Hermitian Ashkin-Teller model Naoyuki Shibata and Hosho Katsura Phys. Rev. B 99, 224432 – Published on June 28, 2019 |
