ANN

 日本物理学会大阪支部の2020年度公開シンポジウム「AIで切り開く物理の世界」をZoomのウェビナーで視聴した。普段はなかなか足が重くて敬遠してしまうイベントでも，オンライン開催だと気軽に参加できるところがありがたい。橋本幸士さんの話も，牧野淳一郎さんの話も面白かった。

深層学習を関数 $y=f(x)$ だと定義して，$y$を求める順問題，$x$を求める逆問題（初期値問題），$f$を求める逆問題（システム決定問題）に分類したところや，多体系の量子力学を解くために，行列積状態，テンソルネット状態，ニューラルネット状態を用いるという整理は腑に落ちた。

原子核への応用はどうなっているのかをarxivで調べてみると，A≦4の変分モンテカルロ法をANN（Artificial Neural Network）で求めるというのが，2020年の7月に投稿されており，これを含めてIsing系でニューラルネット状態を提案したCarleoの一連の論文が非常に興味深かった。ニューラルネットを実験データと直接付き合わせるような論文は，1980年頃にはNuclear Physicsで見かけていたが，ついにここまできたか。

牧野さんがコンピュータのCPUの90%は計算に使われておらず，理論的な限界を目指した科学的な再設計が必要であると主張されていた。これはこれで面白い話だ。