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[B! 物理] 新鋭のスパコンでも「数週間で一部」だった物理学100年の難題、AIが数秒で解く（Forbes JAPAN） - Yahoo!ニュース

新鋭のスパコンでも「数週間で一部」だった物理学100年の難題、AIが数秒で解く（Forbes JAPAN） - Yahoo!ニュース

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Cru 新薬や有機化学で使われ始めた手法が固体物理にも進出し始めた感じ？材料科学も変わっていきそう…

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新鋭のスパコンでも「数週間で一部」だった物理学100年の難題、AIが数秒で解く（Forbes JAPAN） - Yahoo!ニュース

ニューメキシコ大学とロスアラモス国立研究所の科学者チームは、物理学者がかつて「不可能」と考えてい... ニューメキシコ大学とロスアラモス国立研究所の科学者チームは、物理学者がかつて「不可能」と考えていたことを成し遂げた。AIを用いて、統計物理学における最も複雑な方程式の一部をわずか数秒で解くことに成功したのだ。この画期的な成果を支えているのは、THOR（Tensors for High-dimensional Object Representation：高次元物体表現のためのテンソル）と呼ばれる新しいAIフレームワークであり、極限状態下での物質の挙動を研究者がモデル化する手法を根本的に変える可能性を秘めている。長年にわたり、物理学者たちは「構成積分」と呼ばれる統計物理学の中核方程式の解明に苦戦してきた。この方程式は、粒子間の相互作用や、圧力・温度・構造変化に応じた物質の振る舞いを記述するものである。これまで、分子動力学法やモンテカルロ近似といったシミュレーション手法が広く用いられてきたが

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