東京大学、上智大学、東北大学の研究グループは、電気抵抗の情報から金属のナノ微細構造を再現することに成功した。金属の電気抵抗はミクロな構造や不純物などの要因で複雑に変化し、この変化を表す情報を「量子指紋」と呼ぶ。量子指紋から元の金属の情報を引き出すことはあまりに複雑で困難と考えられてきたが、深層学習を利用して実現した。
東京大学、上智大学、東北大学の研究グループは、電気抵抗の情報から金属のナノ微細構造を再現することに成功した。金属の電気抵抗はミクロな構造や不純物などの要因で複雑に変化し、この変化を表す情報を「量子指紋」と呼ぶ。量子指紋から元の金属の情報を引き出すことはあまりに複雑で困難と考えられてきたが、深層学習を利用して実現した。 研究では「潜在空間」を中心とする、三叉構造の深層学習モデルを構築した。金属中を流れる電子の波動関数画像と、量子指紋を入力とし、量子指紋から波動関数画像を生成する構造だ。情報量にしてごくわずかな電気伝導度のデータのみから、情報量が大きい波動関数データを生成することは困難だが、潜在空間を経由する構造としたことで、情報の生成に成功した。 研究成果は6月8日、ネイチャー・コミュニケーションズ（Nature Communications）誌に掲載された。金属内部の微細な構造を観察する非破壊イメージング技術に応用できる可能性がるという。（笹田）
