From a5fb75c6cdbfc092006ab5549a447e9f62e754cf Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Thu, 12 Oct 2023 14:01:10 +0900
Subject: [PATCH] Update index.md
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@@ -36,7 +36,7 @@ DLAP世話人: 橋本幸士（京都大）、富谷昭夫（大阪国際工科
# 第2回 学習物理領域セミナー / 第54回 DLAP
日時：10月26日10:30~11:30(JST)
発表者：高木志郎
-場所：上智大学四谷キャンパス理工学部9号館254A
+場所（ハイブリッド）：上智大学四谷キャンパス理工学部9号館254A
発表題目：研究ができる人工知能の実現へ向けた課題の検討
概要：機械学習は様々な研究分野に応用されて多くの科学的成果をあげている [1][2]。しかし、研究のツールとしての機械学習を超えて、自分で研究ができる人工知能を作るには、まだ多くの課題がある。本公演では、このような課題の所在について検討する。まず初めに、研究をどのような行為として特徴づけることができるかを検討する。これを基に、このような人工知能を作るために必要なものやその含意について考察する。その後、研究の自動化に関連する試みを概観する。最後に、講演者らが実施した簡単な検証の結果得られた課題も踏まえて、この人工知能の実現へ向けた課題について検討する。
[1] Scientific Discovery in the Age of Artificial Intelligence
@@ -45,6 +45,7 @@ DLAP世話人: 橋本幸士（京都大）、富谷昭夫（大阪国際工科
# 第1回 学習物理領域セミナー / 第53回 DLAP
日時: 10月5日10:30-11:30(JST)
発表者: 橋本幸士 (京都大)
+場所（ハイブリッド）：京都大学理学部５号館511
[講演スライド](./slides/2310hashimoto.pdf)
発表題目: Neural Polytopes
概要：本講演ではまず、非構造化ディープニューラルネットワークによる機械学習を用いて、量子力学において基底状態だけでなく低励起状態の波動関数を計算する方法を提案する。同一粒子からなる系に対して、ボソニック系では対称化、フェルミオン系では反対称化を行う簡単な方法も提案する。また、得られた波動関数の解釈を通じて、離散幾何学と機械学習の橋渡しを行う。特に、ReLU活性化を持つ単純なニューラルネットワークが、様々な次元の単位球の近似として多面体を生成することを見出す。多面体の種類は、ユニット数や層数などのネットワークアーキテクチャによって制御される。様々な活性化関数に対して、多面体の一般化が得られ、これを我々はニューラル多面体と名付けた。これは多角形の滑らかな一般化であり、幾何学的双対性を示す。この発見は、機械学習によって曲面を近似する「生成離散幾何学」の研究の端緒となろう。また、重力の量子論に向けての応用についても議論する。