1504数理・情報 脳に近づくAI～教師なし学習を行うエコーステートネットワーク～
2026-01-27 東京大学 国際高等研究所東京大学を中心とする研究グループは、脳型人工知能モデルの一つであるエコーステートネットワーク（ESN）において、教師なし学習による新しい定式化を提案した。従来、ESNで入力時系列を再構成するには...
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1504数理・情報 「バタフライ効果」を制御する新原理～カオスを逆手に取る「双対性原理」の提唱～
2026-01-15 理化学研究所理化学研究所は、決定論的カオスの予測限界を逆手に取って制御する新理論「双対性原理」を提唱した。気象予測で用いられるデータ同化とカオス制御が数学的に双対関係にあることを示し、カオスを抑え込むのではなく、高い感...
1504数理・情報 強力なAIがなぜ基本的な掛け算を学べないのか？（Why can’t powerful AIs learn basic multiplication?）
2025-12-24 シカゴ大学最新の研究によれば、現代の大規模言語モデル（LLM）は複雑な文章生成や高度な推論が可能であるにもかかわらず、 4桁同士の掛け算 といった基礎的な算術ではほとんど正解できないという。研究チーム（シカゴ大・MIT...
1504数理・情報 会話型AIが政治的信念に影響を与える可能性を研究（Study reveals how conversational AI can exert influence over political beliefs）
2025-12-11 オックスフォード大学オックスフォード大学の研究チームは、対話型AIが人の政治的信念にどのような影響を与え得るかを検証した研究成果を発表した。実験では、参加者が会話形式のAIと政策や社会問題について対話することで、自身の...
1504数理・情報 競合システムモデリングのための普遍的フレームワークを開発（Researchers Develop Universal Framework for Modeling Competitive Systems）
2025-10-31 中国科学院（CAS）中国科学院航空情報研究所（AIR）の鄧楚波副教授らは、自然界から社会経済まで普遍的に存在する「競争システム」の進化を統一的に記述する場の理論的フレームワークを開発した。従来の粒子ベースモデルは要素数...
1504数理・情報 大規模データ解析を効率化する新技術「ポリストリーミング」（Massive Datasets Meet Their Match）
2025-09-30 パシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）パシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）の研究チームは、膨大な科学データを効率的に処理する新しいデータ解析基盤を開発した。従来のコンピューティングでは扱いきれ...
1504数理・情報 同期状態によらず振動子のネットワーク推定が可能に～データを捨てて精度を向上～
2025-09-12 東京大学東京大学の研究チームは、脳や心臓の細胞など周期的に振動する要素（振動子）のネットワークを、同期状態でも高精度に推定できる新手法を開発した。従来、振動子が同期すると相互作用の影響がデータに現れにくく、つながりを特...
1504数理・情報 比喩の認知的影響を探る研究成果(Beyond words: the cognitive force of metaphor)
2025-08-14 マックス・プランク研究所マックス・プランク数理科学研究所のテイヒ(Marie Teich)氏、レアル(Wilmer Leal)氏、ヨスト(Jürgen Jost)所長らの研究チームは、比喩(メタファー)が単なる修辞表現...
1504数理・情報 宇宙の形状 ― 代数幾何学を通じて明らかに(The Shape of the Universe — Revealed Through Algebraic Geometry)
2025-08-20 マックス・プランク研究所マックス・プランク科学数学研究所のアンナ＝ローラ・ザッテルベルガー氏とInriaのクラウディア・フェヴォラ氏は、代数幾何学を用いて宇宙の構造を記述する新たな枠組みを提示した（Notices of...
BlueMemeと共同研究を進める九州大学研究グループ、複雑ネットワークを“グループ”から読み解く新技術を開発～国際学術誌に掲載、SNSや医療・化学分野での応用に期待～
2025-08-06 九州大学九州大学の藤田アンドレ教授らは、BlueMemeと共同で、複雑ネットワークを「グループ間の関係性」から解析する新手法を開発。従来の1対1の接続ではなく、複数ノードを1つの単位とするハイパーグラフを用い、固有値解...
1504数理・情報 非平衡熱力学の知見から拡散モデルの最適手法を提案～熱力学的散逸と生成誤差をつなぐ関係式を導出～
2025-08-01 東京大学東京大学およびPreferred Networksの研究チームは、非平衡熱力学のトレードオフ関係を拡散モデルに応用し、生成誤差と散逸（熱力学的損失）の間に成り立つ不等式を理論的に導出しました。その上で、生成モデ...
1504数理・情報 爆発的記憶想起を実現するニューラルネットワークを開発～曲がった統計多様体がもたらす新理論～
2025-07-29 京都大学曲がったニューラルネットで遊ぶ子どもたちで爆発的記憶想起を表現したイメージ図 (Illust. Robin Hoshino)<関連情報> 曲面統計多様体における高次相互作用を介した爆発的神経ネットワークExpl...