イベント

学術集会（領域セミナー・セミナー・研究会・領域会議・国際シンポジウム）

研究会・連携セミナー

• 2025.03.10
  計算物理春の学校2025
  リンク：https://compphysschool.github.io/homepage2025/
• 2024.11.28
  第12回学習物理領域セミナー＋第64回DLAP
  発表者：今田 正俊 氏 (上智大学/東京大学)
  発表題目：フェルミマシン
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第12回学習物理領域セミナー第64回dlap
• 2024.11.24
  2024年ノーベル物理学賞、ノーベル化学賞、AIで自然科学はどう変わったのか、どう変わるのか
  リンク：https://akio-tomiya.github.io/nobel2024/
• 2024.11.19
  セミナーシリーズ「素粒子・宇宙分野における深層学習の応用」第二回
  日時: 11/19(火) 10:30開始
  場所: 東京大学 理学部１号館　233 講義室
  講演者:
  - 長原一 (大阪大学 D3センター)
  - 中島悠太 (大阪大学 D3センター)
  ホームページ：https://kds.kek.jp/event/52433
• 2024.11.14
  第11回学習物理領域セミナー＋第63回DLAP
  発表者：竹内 駿 氏（富士通オーストラリア／マッコーリー大学）
  発表題目:AI社会実装の最前線－宇宙物理との関連も交えて
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第11回学習物理領域セミナー第63回dlap
• 2024.10.24
  第10回学習物理領域セミナー＋第62回DLAP
  発表者: 広野 雄士 氏 (大阪大学大学院理学研究科物理学専攻)
  発表題目:経路積分を用いた拡散モデルの定式化
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第10回学習物理領域セミナー第62回dlap
• 2024.10.22
  セミナーシリーズ「素粒子・宇宙分野における深層学習の応用」第一回
  日時: 10/22 10:30開始
  場所: 東京大学 理学部１号館233講義室
  講演者:
  - Ahmed Hammad (KEK)
  - Masahiko Saito (ICEPP)
  ホームページ：https://kds.kek.jp/event/52434
• 2024.10.03
  第9回学習物理領域セミナー＋第61回DLAP
  発表者: 白崎 正人 氏(国立天文台/統計数理研究所)
  発表題目:宇宙大規模構造の深層学習生成モデル
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第9回学習物理領域セミナー第61回dlap
• 2024.7.12
  物理屋のための機械学習講義　第12回
  講師: 大林 一平 (岡山大学)
  講演題目: パーシステントホモロジーの基本と材料科学への応用
  リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
• 2024.7.04
  第8回学習物理領域セミナー＋第60回DLAP
  発表者: 磯村 拓哉 氏(理化学研究所　脳神経科学研究センター)
  発表題目:自己組織化系のベイズ力学
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第8回学習物理領域セミナー第60回dlap
• 2024.6.17
  物理屋のための機械学習講義　第11回
  講師: ガラムカリ 和 （理研）
  講演題目: 行列・テンソルの低ランク分解と多体分解
  リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
• 2024.6.13
  第7回学習物理領域セミナー＋第59回DLAP
  発表者: 吉中 譲次郎 氏(京都大学大学院理学研究科 素粒子論研究室)
  発表題目:Neural network representation of quantum systems
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第7回学習物理領域セミナー第59回dlap
• 2024.5.20
  物理屋のための機械学習講義　第10回
  講師: 甘利　俊一 （帝京大学）
  講演題目: 情報幾何 - 入門と応用
  リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
• 2024.4.25
  物理屋のための機械学習講義　第9回
  講師: 瀧　雅人 （立教大学）
  講演題目: 機械学習入門
  リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
• 2024.03.11
  計算物理春の学校2024
  リンク：https://compphysspringschool2024.github.io/homepage2024/
• 2024.02.15
  第6回学習物理領域セミナー＋第58回DLAP
  発表者: 池 祐一　氏(九州大学マス・フォア・インダストリ研究所)
  発表題目:パーシステントホモロジーと機械学習
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第6回学習物理領域セミナー第58回dlap
• 2023.12.14
  第5回学習物理領域セミナー＋第57回DLAP
  発表者: 乾幸地　氏(東京大学大学院工学系研究科原子力国際専攻)
  発表題目:自動微分を用いた欲しい性質をもつハミルトニアンの逆設計: バンドトポロジーと量子エンタングルメントへの応用
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第5回学習物理領域セミナー第57回dlap
• 2023.12.08
  第4回学習物理領域セミナー＋第56回DLAP
  発表者: 太田敏博　氏(サイバーエージェント AI Lab)
  発表題目:Hopfield/Mixer 対応：MetaFormer のより良い理解に向けて
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第4回学習物理領域セミナー第56回dlap
• 2023.12.04
  物理屋のための機械学習講義　第6回
  講師: 今泉　允聡 （東京大学）
  講演題目: 深層学習理論（仮）
  リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
• 2023.11.21
  物理屋のための機械学習講義　第5回
  講師: 森村　哲郎 （株式会社サイバーエージェント）
  講演題目: 強化学習の数理からRLHFまで
  リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
• 2023.11.09
  第3回学習物理領域セミナー＋第55回DLAP
  発表者: 玉井敬一 氏(東大理・知の物理学研究センター)
  発表題目:深層ニューラルネットワークと非平衡臨界現象：ディープラーニングに潜む普遍的な法則の探求
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第3回学習物理領域セミナー第55回dlap
• 2023.10.26
  第2回学習物理領域セミナー＋第54回DLAP
  発表者: 高木志郎 氏
  発表題目:研究ができる人工知能の実現へ向けた課題の検討
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第2回学習物理領域セミナー第54回dlap
• 2023.10.05
  第1回学習物理領域セミナー＋第53回DLAP
  発表者: 橋本幸士 氏(京都大)
  発表題目:Neural Polytopes
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第1回学習物理領域セミナー第53回dlap
• 2023.09.07
  第52回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
  発表者: Stefan Heusler 氏(ドイツ・ミュンスター大)
  発表題目:The impact of machine learning on science education
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第52回
• 2023.07.10-12
  数学と物理におけるJuliaの活用　場所:(ハイブリッド)九州大学伊都キャンパス
  リンク：https://akio-tomiya.github.io/julia_imi_workshop2023/
• 2023.06.29
  物理屋のための機械学習講義　第4回
  講師: 堀江 正信 (株式会社RICOS)
  講演題目: 対称性のある機械学習による物理現象の解析
  リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
• 2023.06.01
  第51回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
  発表者: 田中章詞 (RIKEN AIP/iTHEMS)
  発表題目:近年の深層学習について
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第51回
• 2023.05.17
  Exploring GPT’s Influence on Natural Science and Mathematics
  リンク：https://akio-tomiya.github.io/gpt_for_science/
• 2023.05.09
  物理屋のための機械学習講義　第3回
  講師: 村田 仁樹 (埼玉工業大学)
  講演題目: 機械学習の基礎および物理との関係性について
  リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
• 2023.04.27
  第50回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
  発表者: 永井佑紀 (国立研究開発法人日本原子力研究開発機構　システム計算科学センター)
  発表題目:機械学習分子シミュレーションを用いた、準結晶における高次元性の解析
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第50回
• 2023.03.13
  計算物理春の学校2023
  リンク：https://hohno0223.github.io/comp_phys_spring_school2023/
• 2023.01.26
  物理屋のための機械学習講義　第2回
  講師: 佐野 崇 (東洋大)
  講演題目: 確率的グラフィカルモデルにおける変分近似法
  リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
• 2023.01.26
  第49回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
  発表者: 坂田綾香 (統計数理研究所)
  発表題目:近似確率伝搬法による一般化線形モデルの予測誤差表現について
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第49回
• 2023.01.19
  第48回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
  発表者: 道下 佳寛 (理研 CEMS)
  発表題目:機械学習を援用した適切なフレームの探索
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第48回
• 2023.01.12
  物理屋のための機械学習講義　第1回
  講師: 田中 章詞 (理研AIP)
  講演題目: 最適輸送理論入門
  リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
• 2022.12.22
  第47回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
  発表者: 神野隆介 (東大ビッグバン宇宙国際研究センター)
  発表題目:Machine Learning Post-Minkowskian Integrals
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第47回
• 2022.12.08
  第46回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
  発表者: 村尾美緒 (東大理)
  発表題目:完全量子学習: 未知ユニタリ変換の比較アルゴリズムと逆変換化アルゴリズム
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第46回
• 2022.11.10
  第45回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
  発表者: Marcel Rodekamp (IAS, Julich and Julich, Forschungszentrum and Bonn U., HISKP)
  発表題目:Mitigating the Hubbard Sign Problem. A Novel Application of Machine Learning
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第45回
• 2022.10.27
  第44回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
  発表者: 船井正太郎 (株式会社アラヤ)
  発表題目:機械学習が抽出する特徴とイジング模型の相転移点
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第44回
• 2022.09.15
  第43回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
  発表者: 石川勲 (愛媛大学)
  発表題目:可逆ニューラルネットのSobolev空間における普遍性について
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第43回
• 2022.06.23
  第42回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
  発表者: 富谷昭夫 (IPUT Osaka)
  発表題目: Finite temperature and density gauge theory with classical-quantum hybrid algorithm
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第42回
• 2022.06.09
  第41回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
  発表者: 園田 翔 (理研AIP)
  発表題目:一般空間上の積分表現ニューラルネットとリッジレット変換
  リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第41回

領域会議・国際シンポジウム

• 2024.12.10
  International conference "String Data 2024"
  リンク：https://mlphys.scphys.kyoto-u.ac.jp/stringdata2024/
• 2024.09.25
  領域会議（2024.09.25-27）東京大学にて
• 2023.11.13
  International conference on MACHINE LEARNING PHYSICS
  リンク：https://mlphys.scphys.kyoto-u.ac.jp/ic_mlphys/
• 2023.09.25
  領域会議（2023.09.25-28）東京大学にて
• 2022.09.04
  キックオフ領域会議
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