Koji Hashimoto 研究室

主宰者：Koji Hashimoto
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

橋本幸士研究室は、物理学と人工知能（AI）の融合領域で研究を展開しています。特に、ゲージ対称性などの物理の基本原理をニューラルネットワークに適用し、機械学習モデルの内部構造を物理的に理解する取り組みを進めています。また量子多体系と高次元重力理論の対応関係（ホログラフィック原理）を利用して、機械学習で得られた結果を物理モデルとして解釈し、逆にQCD（量子色力学）などの複雑な物理系を機械学習で解析するというアプローチも展開しています。 研究の具体的な手法として、ニューラルネットワークを用いた波動関数の計算、格子QCDの数値データからの重力理論のパラメータ導出、および黒い穴や時空幾何の性質の理論的解析が行われています。素粒子物理から量子多体系に至るまで幅広い対象について、データ駆動型の物理モデル構築と理論的検証を組み合わせた研究を実施しています。 これらの研究を通じて、複雑な物理現象における混沌の普遍的な性質、時空構造の出現メカニズム、および量子系と重力理論の本質的な関係を明らかにすることを目指しています。特に表面的な応用に限らず、AIと物理学が相互に深化する新しい科学領域の構築に取り組んでいます。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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