ディープラーニングAIがシュレーディンガー方程式を解く

コメント

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• 矢野 和男

  (株)ハピネスプラネット 代表取締役CEO (株)日立製作所 フェロー

  ・2021年02月10日

  人工知能はデータから帰納する能力が高い。AIを議論する時には、普遍的な現象をデータから帰納する場合と、普遍的でない現象（はやりや好みや顧客評価など）をデータから帰納する場合とははっきり分けて捉える必要がある。
  　アプローチもこの２者で全く変えるべきだ。シュレディンガー方程式のような物理現象は、前者の代表で、ここで紹介されているようなやり方が大変有効だ。一方で、ビジネスデータなどは全く異なるアプローチが必要になる。

注目のコメント

• 山本 純一

  メーカー系SI企業 研究者

  ・2021年02月11日

  ハートリー・フォック法がベースということは、基底状態のエネルギー計算ですね。励起状態も同時に計算できるなら、かなり革新的なのですが…流石に難しいのかな？
  
  物理理論に裏打ちされた密度汎関数法より高精度かもということですが、出てきた答えが正解だとどうやって保証するんでしょうね？ディープラーニングだとその点が気になりました。
  
  これからの進展に期待ですね。