Machine Learning Physics

科研費学術変革領域研究(A)「「学習物理学」の創成－機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革」の公式Xです。研究会やセミナーアナウンスの他、機械学習と物理学に関するプレプリント紹介(AI要約)も行います。Akio Tomiya @tomiyaakio Yuki Nagai @cometscome_phys

[Machine Learning Physics @MLPhysJP]

科研費学術変革領域研究(A)「「学習物理学」の創成－機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革」https://t.co/at7rdMKz5o の公式アカウントです。研究会やセミナーアナウンスの他、機械学習と物理学に関するプレプリント紹介も行います。中の人 @tomiyaakio @cometscome_phys

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【論文紹介】
量子色力学・強い相互作用で「Roberge-Weiss periodicity and singularity in a hadron resonance gas model with excluded volume effects」を解析。
相転移指標・有効模型・数値サンプリングから相構造や物理量推定の特徴を示します。
関心 : QCD/相転移
https://t.co/q4d4wcUnh1

[富谷(AI×物理)/東女(准教授)/京大/理研 @TomiyaAkio]

https://t.co/ly8oI0juE8
既にAIと対話可能な教科書がございます！
(多分世界初だったん��ゃないかと思います)

[橋本幸士 Koji Hashimoto @hashimotostring]

#学習物理 領域と協��関係を結んでいる研究所 IAIFI が，基金の延長により研究がさらに続いていくとのこと．おめでとうございます．

[橋本幸士 Koji Hashimoto @hashimotostring]

来週の人工知能学会では、企画セッション「AI for Scienceの新たな地平」で登壇いたします．
https://t.co/FsCK96fs73

[Machine Learning Physics @MLPhysJP]

【論文紹介】
有限温度・高密度QCDで「Hadron-quark hybrid model, modular transformation, and Roberge-Weiss transition」を解析。
ハドロン共鳴ガス・クォーク模型・Roberge-Weiss周期性からハドロン・クォーク転移の構造を示します。
関心: QCD/相転移/ハドロン物理
https://t.co/Eu3PLtTCma

[Machine Learning Physics @MLPhysJP]

【論文紹介】
格子QCDで逆Dirac演算子のトレース推定を勾配ブースティング決定木回帰で解析。
確率的推定・機械学習特徴量・GBDT回帰を比較し、計算コストを抑えた推定精度向上の可能性を示します。
関心: 格子QCD/Dirac演算子/機械学習
https://t.co/2Svr1x5EcM

[Machine Learning Physics @MLPhysJP]

【論文紹介】
格子ゲージ理論でゲージ共変な学習表現をTransformer型ニューラルネットワークで解析。
ゲージ場入力・共変性を保つ注意機構・従来の学習構成を比較し、ゲージ対称性で物理構造を保つ学習の有効性を示します。
関心: 格子ゲージ理論/深層学習/Transformer
https://t.co/BuzgyRPfsF

[Machine Learning Physics @MLPhysJP]

【論文紹介】
格子ゲージ理論でゲージ共変な学習表現をTransformer型ニューラルネットワークで解析。
ゲージ場入力・共変性を保つ注意機構・従来の学習構成を比較し、ゲージ対称性で物理構造を保つ学習の有効性を示します。
関心: 格子ゲージ理論/深層学習/Transformer
https://t.co/BuzgyRPfsF

[Machine Learning Physics @MLPhysJP]

【論文紹介】
格子QCDで逆Dirac演算子のトレース推定を勾配ブースティング決定木回帰で解析。
確率的推定・機械学習特徴量・GBDT回帰を比較し、計算コストを抑えた推定精度向上の可能性を示します。
関心: 格子QCD/Dirac演算子/機械学習
https://t.co/2Svr1x5EcM

[富谷(AI×物理)/東女(准教授)/京大/理研 @TomiyaAkio]

物理屋のための機械学習講義、次回は品岡さんに「エージェンティックコーディ��グ x Rust」という非常にホットな話題をやってもらいます！
6/26(金)13–17時、対面＋オンラインですので、ぜひご参加ください！
https://t.co/enFe32hdpN

[江口 悠里 @yuuri_eguchi]

【ご予約受付中です😌】

『現代化学』7月号
特集「AIによる科学の再構築──自然を学び、科学を生成する」
https://t.co/GTEsyRWxa4

【インタビュー】
「AIが変える科学のかたち：学習物理学、そして生成科学へ」
橋本幸士先生

このほか、以下の7本の解説記事を掲載いたします。

[Machine Learning Physics @MLPhysJP]

【論文紹介】
格子QCDデータからスペクトル関数を抽出する逆問題を、スパースモデリングで解析。ユークリッド相関関数のノイズ下でも、スパース復元でスペクトル情報を推定できるかを検証します。
格子QCD/スペクトル関数/逆問題
https://t.co/nakHeL2rj5

[富谷(AI×物理)/東女(准教授)/京大/理研 @TomiyaAkio]

DLAPオンラインセミナーのおしらせです
日時:5/28 16:00~
発表者:宮戸氏
内容としてはネットワークに明示的に U(1) 対称性を組み込むことにより、Goldstone モードに類似した自由度が生じうるという話のようです！
↓からご登録ください！
https://t.co/yxzGiKMvk7

[富谷(AI×物理)/東女(准教授)/京大/理研 @TomiyaAkio]

来週の月曜日、機械学習の入門講義あります！
https://t.co/enFe32hdpN
AI for Science に興味ある人、ぜひ！

[富谷(AI×物理)/東女(准教授)/京大/理研 @TomiyaAkio]

生成AIで科学がどう変わるのか、気になりますよね…?

6/12（金）に研究会「生成科学：生成AI時代の科学の姿を探る」を開催します。物理・生命・数学など、分野をまたいで喧々諤々と議論します。

現地・Zoomのハイブリッドです。
https://t.co/dNMcY2wYO2
面白いと思いますのでぜひに。

[橋本幸士 Koji Hashimoto @hashimotostring]

ArXivに議論まとめを投稿しました．
AIと物理の研究教育環境について，昨年暮れにサンタバーバラで行われた国際会議での議論セッションのまとめです．
AIにより研究教育環境が激変しつつあるので，各研究機関での議論のネタに使っていただければ幸いです．

"AI and the Research-Education Environment of Physics"
https://t.co/AhnlbABz0G

[橋本幸士 Koji Hashimoto @hashimotostring]

論文が公開されました．
『ホログラフィー原理���最適輸送』
橋本幸士・棚橋典大
https://t.co/tzz6OGf1xI
皆さんどうぞよろしゅう

[講談社ブルーバックス @bluebacks_pub]

【光り輝くブルーバックス、見本が到着！】
橋本幸士先生（@hashimotostring）の『ホログラフィー原理とはなにか』の見本が完成しました。4/23発売。

「ホログラフィー原理」の本ということで、ブルーバックス初の「ホログラム加工」にしてみました！

これはぜひ書店でお手に取ってみてほしいです！

[Yuka Takamatsu 夕書房 @yuuka_tkmts]

4/26(日)14:00- イオンモール京都桂川で、「京大×ブルーバックス」シリーズの刊行開始を記念して、文芸評論家・三宅香帆さんと物理学者・橋本幸士先生の豪華トークが開催されます！
4月刊行の書籍つきでめちゃお得…。まだお席あるようですが、お申込みはお早めに。
https://t.co/00cMvaXvfc

[橋本幸士 Koji Hashimoto @hashimotostring]

京都大学では #生成科学 研究拠点準備室のメンバーが登壇する全学全回生向け講義・演習「人���知能と人間社会」がスタートします．谷口・稲谷・出口・南谷・橋本ほかが講義を担当します．