エレクトロニクスを支える量子多体物質に対する人工ニューラルネットワーク手法
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様々な機能物性を示す物質が現代のエレクトロニクスを支えています。物質中の電子は量子力学の法則に従って相互作用し合うために、その性質の説明は量子多体問題を解く必要があります。難問である量子多体問題を解析する新たな武器となる機械学習/人工ニューラルネットワークを用いた手法を紹介いたします。

理工学部物理情報工学科 准教授 野村 悠祐
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様々な機能物性を示す物質が現代のエレクトロニクスを支えています。物質中の電子は量子力学の法則に従って相互作用し合うために、その性質の説明は量子多体問題を解く必要があります。難問である量子多体問題を解析する新たな武器となる機械学習/人工ニューラルネットワークを用いた手法を紹介いたします。
理工学部物理情報工学科 准教授 野村 悠祐
食用きのこ、湿った部屋に蔓延るカビ、植物の中で共生する菌など真菌は様々なところに生息し、多種多様な化合物をつくり出します。私たちはこのような真菌由来の化合物に注目して新規化合物の精製、化学構造の解明、活性の評価をおこなっています。化合物の有用性を評価する新たな手法もご紹介します。
理工学部応用化学科 准教授 犀川 陽子 ❏