Proj
J-GLOBAL ID：202404013785243030
Research Project code：23837232
深層科学技術計算:数理科学を基盤とする物理構造と深層学習の融合
深層科学技術計算:数理科学を基盤とする物理構造と深層学習の融合
National award number：JPMJAP2329
Study period：2023 - 2026
Organization (1)：
Principal investigator：
(
, 理学研究科, 教授 )
DOI：
https://doi.org/10.52926/JPMJAP2329
Research overview：
まず,Physics for AIの研究として,Hamiltonian-Unitを開発する.これは,大規模深層学習モデルのビルディングブロックとなっているTransformerの改良版であるS4Modelに着想を得ており,大規模モデルに応用できる.Hamiltonian-Unitは物理学の運動方程式に基づくため,内部で物理シミュレーションが行われる.そのため,アダプティブメッシュやモデル縮減などの,物理シミュレーションの高速化技術が応用でき,物理学の諸手法を用いた高速化・効率化が可能となる.AI for Physicsとしては,シンプレクティック性を保つことで,物理法則を壊さないニューラル作用素を開発し,従来のシミュレーションの数百倍の高速化が可能な,信頼性の高い深層学習手法を開発する.
Terms in the title (7)：
Terms in the title
Keywords automatically extracted from the title.
,
,
,
,
,
,
Research program：
＞
＞
Parent Research Project：
AI and Information
Organization with control over the research：
Japan Science and Technology Agency
