※画像は使用承諾を得ています
APS/Alan Stonebraker
時空間の記述に挑戦する機械学習について一般相対性理論と量子力学を統一すべく、ニューラルネットワークによる計算論的アプローチを紹介
アメリカ物理学会(American Physical Society: APS)の『Physical Review X』にArithmerのEnrico Rinaldi博士の寄稿記事が掲載されました。 アメリカ物理学会は100年以上の歴史を持つ、世界有数の物理学会であり、学術誌や学会の開催を中心として、物理学の知識を広めるために、その進歩と普及に携わることをミッションとしています。 『Physical Review』は物理学の専門誌としては最も権威があり、なかでも今回、ArithmerのRinaldi博士の記事が掲載された『Physical Review X』は、特にイノベイティブで強いインパクトのある寄稿記事を集め、オンライン上にて広く読まれることを目的としています。 Rinaldi博士は、「Viewpoint: Machine Learning Tackles Spacetime」というタイトルのもと、時空間の記述に挑戦する機械学習について言及しています。具体的には一般相対性理論と量子力学を統一すべく、ニューラルネットワークによる計算論的アプローチを紹介しています。 Arithmerはあらゆる科学技術の基礎である数学を基盤としつつ、これを様々な研究分野と融合させることで、多角的に世の中へ配信していけるよう、高度な研究能力を磨く取り組みを続けて参ります。 The American Physical Society (APS) | アメリカ物理学会 Physical Review X 「Viewpoint: Machine Learning Tackles Spacetime」 Enrico Rinaldi https://physics.aps.org/articles/v13/40 ※発行元にリンクの掲載許可を得ております。 Arithmer株式会社 R3開発室 課長 Enrico Rinaldi博士 エジンバラ大学 理論物理学(Ph.D.)。計算物理学の研究者としてアメリカや日本などの国立研究所でこれまで働き、70以上の論文を国際学術誌に発表。2019年、ディープラーニングの実世界への応用に従事するためArithmerへ入社。
Comments