はじめに
近年，機械学習との技術融合により，科学技術計算手法は大きく変化しています．特に，作用素学習は，偏微分方程式の解の公式を機械学習で発見する技術に相当し，気象予測などがリアルタイムで可能となると期待されています．しかし，一方，その物理学的な性質や誤差の解析等の理論基盤は確立していません．そこで，本研究では，無限次元の物理学・データ科学を連携し，信頼できる作用素学習手法の構築とその社会実装を行います．
ニュース
- 2025.03.03国際会議
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京都で国際会議 International Conference on Scientific Computing and Machine Learning (SCML2025) を開催しました。
- 2024.06.25国際会議
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シンガポールで国際会議 International Conference on Artificial Intelligence (CAI) 併催のワークショップ Workshop on Scientific Machine Learning and Its Industrial Applications (SMLIA2024) を開催しました。
- 2024.03.18国際会議
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京都で国際会議 International Conference on Scientific Computing and Machine Learning (SCML2024) を開催しました。
お問合せ先
幾何学的古典場の理論と無限次元データ科学の連携による作用素学習
研究代表者：谷口隆晴（神戸大学 大学院 理学研究科 数学専攻 教授）
住所：〒657-8501 神戸市灘区六甲台町1-1
Mail：yaguchi@pearl.kobe-u.ac.jp