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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。...

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 ‐2025/11/24,25,26,27‐‐ The 2/3 Rule of Glass Physics Implies Universalities in Crystal Melting https://arxiv.org/abs/2511.21368 100年以上にわたり、融解現象はリンデマン基準によって支配されると考えられてきた。この理論では、結晶が加熱される際、原子振動の振幅が十分に増大することで結晶格子の安定性が損なわれ、融解が生じると仮定している。しかしながら、融点Tmにおいて直接測定される生成液体の粘度ηや関連する緩和時間τが、材料によって最大9桁も異なる理由については、依然として明確な説明がなされていない。ガラス転移温度とTmの比が約2/3であるという経験則に基づき、本研究では、この著しい変動が液体の脆性の差異に起因することを明らかにする。この脆性とは、顕著な非アーレニウス的挙動と関連し、多くの場合協同的運動に起因するとされる物性である。 Acoustic neural networks: Identifying design principles and exploring physical feasibility https://arxiv.org/abs/2511.21313 導波路を基盤とした物理システムは、従来の電子工学を超えたエネルギー効率に優れたアナログ計算を実現する有望な手法として注目されている。このような技術環境において、音響ニューラルネットワークは、電子機器が非効率的あるいは適用困難な環境下で低消費電力計算を実現する有望なアプローチとして位置付けられる。しかしながら、その体系的な設計手法については未だ十分に研究が進んでいない。本研究では、音波の伝播を通じて計算を実行する音響ニューラルネットワークの設計およびシミュレーションのためのフレームワークを提案する。デジタルツイン手法を採用し、非負値信号と重み、バイアス項の不使用、および強度ベースの非負音響信号と整合性のある非線形性といった物理的に動機付けられた制約条件下で、従来のニューラ...