知の物理学研究センター支援基金

AIや機械学習のブラックボックスを解明する究極の物理学

プロジェクト設置責任者

知の物理学研究センターセンター長
上田　正仁

今年度寄付総額: 306,000円
今年度寄付件数: 5件
現在の継続寄付会員人数: 2人
累計寄付総額: 2,369,000円

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東京大学へのご寄付には税法上の優遇措置が適用されます。

知の物理学研究センターとは

近年、 AI（人工知能）や機械学習は劇的に発展し、人間社会の様々な場面に応用され、さらなる発展を目指して基礎および応用研究が進められています。その一方で、AIが導き出した結果を原因にさかのぼって検証することやその有効性の根拠となる根本原理の解明は、いまだ未知の領域にありブラックボックス化しているといえます。

「知の物理学」では、これまでの既存の物理学研究の枠を超えた新たな挑戦として、現在世界的に関心を集めている「説明可能なAI（Explainable AI = XAI）」を物理学の基礎原理に基づいて構築し、原因から結果に至る因果関係を演繹的にモデル化するなど、物理学とAIが融合する新しい学問領域の創出を目指します。そして、究極的には、人間の知性が発現する数理的構造の解明に取り組みます。

知の物理学研究センターは、物理学とAIの融合を目指す国際的に卓越した研究拠点として発展させると同時に、世界的に例を見ない物理学とAIの分野横断的な教育拠点として、物理原理の深い理解に根差した高度情報処理人材の育成も行います。

ご寄付のお願い

本センターによる基礎的学理研究による波及効果は、物理学や人工知能分野は言うに及ばず、様々な分野に応用可能な新しい高度情報処理技術への展開が可能であり、ひいては、AI技術の信頼性が物理原理によって担保される安全な社会応用へと繋がっていくことが期待されます。

特に、自動運転や医療・金融・司法判断など、説明責任が求められる分野において、機械学習の動作原理を根本的に理解するニーズに応え、私たちが直面している喫緊の課題の解決に貢献します。

また、従来の研究者・技術者教育とは一線を画する、物理原理の深い理解とAIの知見に基づき幅広い分野を俯瞰できる人材を育成・輩出することにより社会に貢献します。

このように、私たちの日々の生活を含めた社会を大きく駆動する「知の物理学研究センター」の活動に、個人や企業の皆様から裾野広いご支援を賜りたく、よろしくお願い申し上げます。

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ご寄付の主な活用

大学院生（若手研究者）の育成
奨学金および研究費
海外の大学や研究機関での研修
国際学会への積極的参加および発表

ポスドク（博士研究員）雇用による研究の加速

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2020年活動報告
-セミナー実施、大学院教育研究活動、参画企業との共同研究へ向けた取り組み-

2021年02月10日（水）

●セミナーの実施
2019年3月より2020年1月にかけ、国内外より気鋭の研究者を招きセミナーを開催していましたが、新型コロナウイルス感染拡大に伴う緊急事態宣言発令により、4月以降の予定が全てキャンセルとなってしまいました。学内、および、以前の参加者のご意見を伺い、次年度以降はオンライン開催として新しい形態で継続して行う予定です。
[知の物理学研究セミナー]

2020年1月9日

Themis Palpanas 氏（Paris Descartes University）
「Scalable Machine Learning on Large Sequence Collections」

●大学院教育研究活動

2020年3月コンセプシオン（チリ）で開催された「First Stars」国際会議でHARTWIG Tilman助教が招待講演を行い、また3人の学生とポスター発表を行い、1位を獲得しました。このポスターでは、宇宙最初の星（初代星）が生まれる様子のコンピューターシミュレーションを行い、近傍宇宙の観測から初代星の特徴をさぐるための理論計算を行う数値計算プログラム「A-SLOTH」についての発表をしました。

2020年 Sセメスターに理学系研究科物理学専攻の大学院生12名から構成される「機械学習に関する研究グループ」において、HARTWIG助教による教育研究活動がオンラインによって行われました。

Time	April-July 2020
Objective	Study together "Generative Deep Learning" and its application to our research.
Participants	Students and faculty from the University of Tokyo and international research students. In total 12 participants.
Lecture Contents based on	"Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play" by David Foster
Topics Covered	Generative Modelling, Deep Learning, Variational Autoencoders, GANs, LSTM Networks, reinforcement learning

●広報活動
知の物理学研究センターおよび知の物理学研究センター支援基金を紹介するwebサイト（https://www.phys.s.u-tokyo.ac.jp/lp/ipi/）を適宜更新し、本センター・支援基金についての情報発信に努めました。
また、ご支援による研究活動のご報告のために「知の物理学研究ニュースレター vol.1 2020」を作成しました。基金にてご支援いただいている知の物理学研究センターについて、設立の経緯、メンバーの紹介、活動報告等をコンテンツとし、A4 6ページの冊子を今までご寄付いただいた皆様に12月に発送しました。

●参画企業との共同研究へ向けた取り組み

「知の物理学研究」寄付講座の設置

参画企業とその企業のもつ課題解決に向けた取り組みを開始するべく、2020年7月1日に寄付講座が設置されました。
本講座は物理学と人工知能を融合する新しい学問を創生することを研究目的とし、本研究で得られる成果により、AIの信頼性が物理原理によって担保される様々な応用が期待されます。さらに、本成果により育成された人材が、物理学とAIの融合分野を発展させる役割を果たし、社会への貢献を図ると期待されます。人材育成の一環として、本学大学院生を対象にフェローシップ制度を創設、2020年度フェロー（第１期）生を選抜し支援を開始しています。また特任助教の公募を開始し、高い能力を有する若手研究者を2021年3月より雇用予定で、研究・教育のチャンスを提供する予定です。
量子コンピュータにかかる寄付講座との共同研究

知の物理学に属するメンバーが深く関わる新たな寄付講座も2021年度理学系研究科に設置予定です。
本講座は量子コンピュータを活用した新しい量子機械学習手法や量子アプリケーションの開発を進めることなどを目的とし、本プロジェクトとも連携していきます。

いただきましたご寄付については、貴重な財源として以下のように活用させていただくことを検討しております。今後もご支援をどうぞよろしくお願いいたします。

大学院生・若手研究者の支援
研究費の支援
研究セミナーの開催支援
海外の大学や研究機関での研修
国際学会への参加および発表支援

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2019年活動報告　
-人工知能と物理学の融合を目指す人材育成に貢献しています-

2020年03月13日（金）

●セミナーの実施
　2019年3月より2020年1月にかけてセミナーを開催し、国内外より気鋭の研究者を招き、研鑽を重ねました。開催状況は下記の通りです。本セミナーは、次年度も継続して行う予定です。

2019年3月7日	船井（柴）正太郎氏 (沖縄科学技術大学院大学) 「Renomalization, Thermodynamics, and Feature Extraction of Machine Learning」
2019年4月4日	Tarin Clanuwat 氏 (国立情報学研究所,人文学オープンデータ共同利用センター) 「Pre-modern Japanese Kuzushiji Character Recognition with Deep Learning」
2019年4月24日	池田思朗氏 (統計数理研究所) 「スパースモデリングと Event Horizon Telescope によるブラックホール撮像」
2019年6月6日	白崎正人氏 (国立天文台) 「De-noising image of cosmic large-scale structure with deep learning」
2019年7月8日	小林研介氏 (知の物理学研究センター) 「Fluctuations in Mesoscopic Systems」
2019年8月8日	Denny Wu 氏（University of Toronto & Vector Institute for Artificial Intelligence ）「Generalization of two-layer neural networks: an asymptotic view」
2019年9月5日	Shreya Sharma 氏 (NECデータサイエンス研究所) 「Deep learning in remote sensing」
2019年10月11日	田中秀宣氏　（スタンフォード大学/Stanford）「From deep learning to mechanistic understanding in neuroscience: the structure of retinal prediction」
2019年10月17日	Ziyin Liu 氏（東京大学大学院理学系研究科物理学専攻）「Careful Deep Learning: Learning to Abstain by Training on A Simple Loss Function」
2019年12月5日	Gentiane Venture (Tokyo University of Agriculture and Technology) Vincent Hernandez (Tokyo University of Agriculture and Technology & Surfclean) 「Deep learning for human activity recognition」
2020年1月9日	Themis Palpanas 氏（Paris Descartes University）「Scalable Machine Learning on Large Sequence Collections」

●大学院教育研究活動＜教育実績＞ 2019年 Sセメスター
　理学系研究科物理学専攻の大学院生10名から構成される「機械学習に関する研究グループ」において、Tilman HARTWIG助教による教育研究活動が行われました。

●国際教育研究活動＜国際コミュニティへの貢献＞
【リベリア大学におけるAIコロキウムの開催】 2019年8月
　リベリア大学において、「キャンパスでの学術討論と政策議論を奨励および促進するために設計された大学プログラム」であるLux Talkを行いました。

　Tilman HARTWIG助教による「人工知能：科学的発見への応用」に関する講演において、知の物理学研究センターの研究活動と将来のプロジェクトを紹介しました。コロキウムへは50人以上の教員および学生が参加、活発な議論を行い、将来の共同研究に向けた基盤を築くことができました。

●社会連携活動
【「宇宙の謎にAI（人工知能）で迫ろう！」の開催】 2019年8月

　AI（人工知能）に関する公開レクチャーを開催、10代から50代まで、性別を問わず計20名以上が参加しました。当日はAIについての講義（適用例、使用機会、リスクなど）と、教師なし学習のアルゴリズムを用いた２種類の実習を行い、AIについて多くの方が興味を持っていることが伺えました。

●広報活動
　知の物理学研究センターおよび知の物理学研究センター支援基金を紹介するwebサイト（https://www.phys.s.u-tokyo.ac.jp/lp/ipi/）の開設や更新の他、2019年3月にリーフレットを制作しました。
　制作したリーフレットは、関係研究者、セミナー等の参加者に配布、また、東京大学オープンキャンパス（理学系研究科/理学部）、大学院理学系研究科物理学専攻大学院入試ガイダンス開催時などに設置し、本センター・支援基金についての情報発信に努めています。

●「知の物理学研究」寄付講座の設置（予定）参画企業との共同研究へ向けた取り組み
　参画企業とその企業のもつ課題解決に向けた取り組みを開始するべく、寄付講座が設置される予定です。
　本講座は物理学と人工知能を融合する新しい学問を創生することを研究目的とし、本研究で得られる成果により、AIの信頼性が物理原理によって担保される様々な応用が期待されます。さらに、本成果により育成された人材が、物理学とAIの融合分野を発展させる役割を果たし、社会への貢献を図ると期待されます。

2020年活動報告
-セミナー実施、大学院教育研究活動、参画企業との共同研究へ向けた取り組み-

2021年02月10日（水）

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2019年活動報告　
-人工知能と物理学の融合を目指す人材育成に貢献しています-

2020年03月13日（金）

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お名前	日付	金額	コメント
********	2020年11月30日	1,000円	入りたかった理物 <知の物理学研究センター支援基金>
********	2020年11月30日	1,000円	プリンストンの人を若い内に体験出来ますように <知の物理学研究センター支援基金>
小川　悠仁	2020年02月02日	5,000円	科学を前に推し進めようと前線で頑張る方々の役に少しでも立つことができればうれしいです。少額ですが。 <知の物理学研究センター支援基金>
大下　範晃	2019年05月14日	2,000円	深層学習の解明，応援しております． <知の物理学研究センター支援基金>