| 日時(Date) |
2026年01月13日 (火) / Jan. 13th, 2026 (Tue.) 3限 (13:30--15:00) / 3rd period (13:30--15:00) |
|---|---|
| 場所(Location) | L1 |
| 司会(Chair) | Hieida sensei |
| 講演者(Presenter) | 田中 佑典 (客員准教授,日本電信電話株式会社 ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所) |
| 題目(Title) | 物理モデリング・シミュレーションのための機械学習 |
| 概要(Abstract) | 機械学習の発展は目覚ましく，様々な分野において成功を収めている．では，機械学習を用いて，複雑な物理現象のモデリングやシミュレーションをすることも可能だろうか．このような課題に対して，近年，情報科学と数理科学の融合による学術横断的な研究が盛んになってきている．本講演では，AI4ScienceやScientific Machine Learningと呼ばれる本研究分野を概観しつつ，最新の研究例（Physics-informed neural networksや作用素学習など）について解説する． |
| 講演言語(Language) | Japanese |
| 講演者紹介(Introduction of Lecturer) | ** |