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LLMを研究アシスタントに使えるか？～銅酸化物超伝導の研究を例に～

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 【イントロ】 ある研究分野の歴史が長いほど、何がわかっていて何がだめな取り組みだったのか、 もはやすべてを理解しているのは長年研究に従事してきたその分野の専門家だけとなり、 新規参入者がすべてを把握するのは難しくなります。 新規参入者がいない分野は、いずれ滅んでしまう悲しい現実。 学生や若手研究者が新しい研究分野に取り組もうとしたとき、そんな研究への障害をAIにより取り除き、新しい風を研究分野に取り込むことは可能でしょうか？ AIに取り組みたい研究分野の概観や未解決問題を問いかければ、専門家も納得する精度の回答を返してくれるのであれば、若い研究者が新しい分野へ挑戦することが容易になり、新発見につながる可能性が高くなると期待されます。 では、現在の最先端のLLMベースのAIシステムは、長い歴史をもつ研究分野の専門家が納得するような回答を返してくれるのでしょうか？ この問を、40年近い研究の歴史を持ちつつ多くの未解決問題を抱える、銅酸化物高温超伝導体の研究をテーマに取り組んだ研究がArxivに報告されました。 本記事では、コーネル大学とGoogleを中心とする研究チームによるこの研究論文、 Haoyu Guo et al. ,  Expert Evaluation of LLM World Models: A High- Superconductivity Case Study ,  arXiv:2511.03782 [cond-mat.supr-con] ( Accepted at the ICML 2025 workshop on Assessing World Models and the Explorations in AI Today workshop at ICML'25) を読んでみました。 【方法】 銅酸化物超伝導体は、常圧で最高の超伝導体転移温度を持つ物質群であり、リニアモーターカーや核融合発電への応用だけでなく、基礎的な超伝導発現メカニズムだけでなく常伝導状態の異常物性、そして室温常圧超伝導体への実現につながる可能性から、多くの研究者の注目を集め続けています。 一方で、1986年の発見以来、40年近い時間の中で膨大な研究が行われ、その中の研究をすべて把握することは、学生や若手研究者にとって困難となっている状態です。...
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2025年11月の気になった論文（暫定版）

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たすけて～～～ ※Amazonアフィにアクセスしてやってください🙇‍♀🙇‍♀🙇‍♀🙇‍♀🙇‍♀🙇‍♀ Kindle本 セール＆キャンペーン https://amzn.to/4oTi1Pn ‐2025/11/18、19‐‐ Spin Accumulation based deep MOKE Microscopy https://arxiv.org/abs/2511.13468 磁気イメージング技術は、磁性、スピントロニクス、さらには超伝導分野など、幅広い科学分野で不可欠な分析ツールとして広く用いられている。その中でも特に汎用性の高い手法として、磁気光学カー効果（MOKE）が挙げられる。しかしながら、光が磁気層と相互作用できない状況、例えば基板深部に埋め込まれた層などでは、光学的手法は適用不可能となる。本研究では、厚い不透明な金属層で被覆された磁性薄膜のイメージングを可能にする、スピン蓄積に基づく磁気光学カー効果（SA-MOKE）顕微鏡技術を提案する。 Prospects for a Solid-State Nuclear Clock https://arxiv.org/abs/2511.13017 固体トリウム 229 原子時計の実現に向けた最近の実験上の進歩に刺激を受け、私たちは現世代の原子時計の技術、基本的な物理学的動機、および限界についてレビューします。 DIVIDE: A Framework for Learning from Independent Multi-Mechanism Data Using Deep Encoders and Gaussian Processes https://arxiv.org/abs/2511.12745 科学的データセットは、空間的効果・カテゴリカル効果・構造的効果など、複数の独立したメカニズムから生じることが多く、これらの複合的な影響によって個々のメカニズムの寄与が不明瞭になる問題がある。本研究では、メカニズムごとに特化された深層エンコーダと、構造化されたガウス過程を共同潜在空間において統合することで、これらの影響を分離するフレームワーク「DIVIDE」を提案する。 Direct Photochemical Patterning of Lithium Niobate Thin Films for Sca...
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