Affiliation：Graduate School of Engineering Science, Osaka University

Abstract：AIシステムに望ましい性質の多くは，幾何学的に表現可能である．そのような性質を設計段階で保証できる幾何学的深層学習が存在する．本プロジェクトでは幾何学的深層学習の計算物理学への応用を検討する．具体的には座標系と演算を適切に設計することで，力学系のエネルギー，運動量，質量などの保存や散逸といった物理法則，光学異性体にある非対称性といった性質を保証するよう幾何学的深層学習を拡張する．また座標系と演算を学習することで，系が持つ物理法則や性質を発見する．