ノーベル物理学賞のScientific Backgroundに当社の論文が引用されました

当社シニアフェローの陣内亮典がウィーン大学、VASP Software社と共同で行った研究の論文2報が、2024年のノーベル物理学賞を受賞されたJohn J. Hopfield氏、Geoffrey E. Hinton氏の業績を紹介する文書^*1に引用されました。両氏が切り開いた人工ニューラルネットワーク（ANN）による機械学習は、物理学をはじめとした様々な分野に革新をもたらしました。陣内らの研究は、水の熱力学特性や相転移のシミュレーションに機械学習を応用したもので、ANNをはじめとする機械学習がどれほど科学に広範な影響を与えたかを示す事例として紹介されました。

豊田中央研究所は、Hopfield、Hinton両氏の栄誉を称えるとともに、科学技術の発展への貢献を続けてまいります。

*1: スウェーデン王立科学アカデミー.　"Scientific Background to the Nobel Prize in Physics 2024” https://www.nobelprize.org/uploads/2024/09/advanced-physicsprize2024.pdf,　(accessed October 9, 2024)

【引用された論文の書誌情報】
タイトル: Phase Transitions of Hybrid Perovskites Simulated by Machine-Learning Force Fields Trained on the Fly with Bayesian Inference
著者: Jinnouchi, R., Lahnsteiner, J., Karsai, F., Kresse, G., Bokdam, M.
掲載誌: Physical Review Letters
掲載日: June 7, 2019
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.122.225701

タイトル: Comparing Machine Learning Potentials for Water: Kernel-based Regression and Behler–Parrinello Neural Networks
著者: Montero de Hijes, P., Dellago, C., Jinnouchi, R., Schmiedmayer, B., Kresse, G.
掲載誌: The Journal of Chemical Physics
掲載日: March 20, 2024
https://doi.org/10.1063/5.0197105