セインバーグ双対性のトレース学習

物理の世界では、「双対性（そうたいせい）」という考え方がとても大切にされています。これは、一見すると全く違うように見える２つの理論やシステムが、実は同じような性質を持っている、ということを教えてくれるものです。例えば、波の性質と粒子の性質が、ある状況では同じように振る舞う、といったことが双対性の例として挙げられます。

この双対性を見つけることは、物理学の新しい発見につながる鍵なのですが、残念ながら、２つのシステムが本当に双対の関係にあるのかどうかを計算で確かめるのは、とても大変な作業でした。たくさんの複雑な計算をしないといけないので、時間もかかるし、間違いも起きやすいのです。

そこで今回、最新技術である「機械学習」の出番です。機械学習は、コンピューターが大量のデータから「学習」して、賢くなっていく技術のこと。まるで、たくさんの問題を解くことで、人間が算数や数学を覚えていくのに似ています。

この研究では、この機械学習の力を借りて、双対性の判定を楽にしようという試みがなされました。具体的には、物理システムのデータを機械学習モデルに「見せて」学習させます。そうすることで、人間が何日もかけて計算しないと分からなかった双対性の有無を、コンピューターが短時間で、しかも高い精度で判断できるようになるかもしれない、というのです。

この技術が発展すれば、これまで見つけられなかった新しい物理法則の発見や、これまで想像もつかなかったような新しい物質や現象の発見につながるかもしれません。物理学の基礎が、AIの力でさらに深まる可能性を秘めているのです。