北海道大学大学院情報科学研究院の松原　崇教授、早稲田大学理工学術院の吉村浩明教授、神戸大学大学院理学研究科の谷口隆晴教授、大阪大学大学院基礎工学研究科修士課程のコスロービアン・ラグミックアルマン氏らの研究グループは、機械系や電気系など様々な物理ドメインのシステムが結合した力学系を、高精度かつ統一的に表現できる新たな深層学習手法「ポアソン＝ディラック ニューラルネットワーク（PoDiNNs）」を開発しました。従来の深層学習モデルは、解析力学の知見を用いることで、高精度に挙動をモデル化し、未来の変化を予測することに成功していました。しかし、主に（質点ばねで表現できるような）機械系の運動に特化して...