磁石の向き（スピン）を情報担体とするスピントロニクス素子は、電気を切っても磁石の向きは変わらないという情報の不揮発性から動作電力を大きく低減できます。一方で、この不揮発性を排除してスピンがあらゆる方位を向くことができる性質（等方性）を活用できれば、情報を0と1の二値ではなく連続的な値として処理する新原理の情報処理などの実現に繋がるため、等方性の磁石のスピンを効率よく操作するための材料や技術が切望されていました。今回、東北大学金属材料研究所および先端スピントロニクス研究開発センターの紅林秀和教授と関剛斎教授、日本原子力研究開発機構 原子力科学研究所 先端基礎研究センターの山本慧研究副...

東京科学大学（Science Tokyo） 理学院 物理学系の蒲健太郎大学院生と大関真之教授、東北大学 情報科学研究科の清水怜央大学院生（当時）と杉山友規特任准教授の研究チームは、最適輸送（用語1）の理論を取り入れた生成拡散モデル（用語2）の学習則を単純化し、学習の効率化に成功しました。生成拡散モデルは、生成AI（用語3）の一種であり、多くの画像生成AIサービスの基盤となる技術です。近年、その性能向上のために、最適輸送の手法である「シュレーディンガー橋（用語4）」を組み込んだモデルが注目されていますが、複雑な数理構造ゆえに学習則の直感的な理解が困難でした。本研究では、生成...