ぶひんブログ

 【イントロ】 前回のアドベントカレンダー記事 では、固体の光学応答を解析する際に利用されるクラマース・クローニッヒ変換(KK変換)をAIを用いて実装に取り組む記事を報告しました。 その際は、Anthoropic社の提供するチャット型AI、 Claude を利用することでコード生成を行いました。 生成においては、Claudeが出力したPythonコードをGoogle Colab上で実行し、エラーをClaudeに再質問することで、期待される振る舞いを出力するコードを作成しました。 つまり、コード実行にはある程度の修正対応が必要でした。 さて、2025年1月31日、OpenAI社が新型のAI、 o3-mini をリリースしました。 「小規模で高速ながら、特に科学、数学、コーディングに強みを発揮」するとの触れ込みで、ますますAIの活躍の幅が広がる可能性を期待させてくれます。( Impress watch 参考) 今回の記事では、このオッサンミニ、ではなくo3-miniを利用することで、よりよいPythonコードの作成体験が実現できるのではないかと考え、前回に引き続き、KK変換の実装に取り組みました。 結論、このオッサン・・・すごいです。 元気なおじさんの画像( いらすとや ) 【方法】 o3-miniはChatGPTの無料ユーザーにも提供されていたため、その機能を利用しました。 以下のプロンプトでコード生成を指示しました ””” あなたは物理学の専門家で、Pythonのプロフェッショナルです。波数と反射率のデータをクラマース・クローニッヒ変換し、光学伝導度を出力するPythonコードを書いてください。ただし、反射率はDrudeの式に基づく金属の場合を例としてください。 ””” ChatGPTの指示と応答 【結果】 プロンプトを送信すると、o3-miniにより推論が始まり、その次にKK変換の実行手順の解説とPythonコードの実装が始まります。そして出力されたPythonコードをGoogle Colabで実行すると・・・なんと！一発で動作しました。 なんということでしょう。これは驚き屋が湧き上がるのも納得です。 ドルーデモデルの誘電率から直接求めた光学伝導度と、KK変換を挟んで出力した光学伝導度の比較 ここで得られた結果を利用して、KK変換の振る舞い、そ...