2024年のノーベル物理学賞がAIの基礎技術に授与されたことは、多くの人々を驚かせました。なぜAIの研究に物理学の最高峰であるノーベル賞が与えられるのでしょうか。その背景には、1980年代にさかのぼるニューラルネットワークと物理学の出会いがあります。本講義では、ニューラルネットワークがどのようにして物理学の研究対象となり、その後どのように発展してきたのか、主な研究成果を振り返りながら解説します。

ブラックホールは私たちを強く惹きつける存在です。アインシュタインが一般相対性理論を発表してから1世紀以上が経ち、今では宇宙のいたるところにブラックホールが存在することが分かってきました。特に銀河の中心には、太陽の10万倍以上の質量を持つ超大質量ブラックホールが潜んでいるようです。さらに、2015年の初観測以来、ブラックホール同士の合体で生じる重力波が多数観測されています。どうやら、宇宙では合体も頻繁に起こっており、時空のさざなみが宇宙全体に満ちているようです。本講義では、重力波を用いたブラックホール研究の最前線をご紹介します。

Topology, a mathematical concept describing how resilient shapes are when continuously deformed, has opened up a new age of quantum materials research. Traditionally, the classification of phases and phase transitions is based on Landau’s theory of spontaneous symmetry breaking. This theory beautifully explains a zoo of phenomena, from boiling and freezing of water to exemplary quantum phases such as superconductivity and superfluidity. Nevertheless, a class of “exceptions” —topological phases — reveals the limitations of this framework. A well-known example is the quantum Hall effect (QHE), the discovery of which was awarded the Nobel Prize in Physics in 1985. In the QHE, the transition between electron states with discrete Hall conductance values takes place without breaking symmetry. Further research has shown that topological phases arise from the “shape” of the electron band and are safeguarded by the material’s inherent symmetries, which makes topological phases impressively stable against defects and disorders.

By using topology as a new guidebook, a paradigm shift has occurred in designing and classifying quantum phases, leading to the discovery of a new stream of states of matter, such as topological insulators and Weyl and Dirac semimetals. These novel topological states are not only of fundamental interest, but many hold great potential for driving next-generation technologies such as high-speed, energy-efficient data processing systems and quantum computing. The discovery of topological phases was awarded the 2016 Nobel Prize in Physics owing to their key role in redefining the course of physics research. In this lecture, we will explore the basic physics of topological materials and the unique properties that distinguish them from traditional materials. We will also examine how topological properties have transformed previously overlooked antiferromagnets into promising candidates for information processing applications.

地球の気候はどのように決まり、どのように変動しているのか、また将来どうなるのかを考えるには何が必要でしょうか？地球の気候は、大気や海洋、陸面の様々な物理過程が相互に影響を及ぼしながら１つの超複雑系を形作っているため、個々の要素を支配する物理プロセスを理解するとともに、それらの相互作用も考慮する必要があります。2021年のノーベル物理学賞を受賞された眞鍋淑郎先生は、このような複雑系に対して大胆な仮定を入れながらその本質を明らかにする研究を続け、今日の気候変動・変化の予測を実現する土台を構築しました。その一部を含め、気候を物理的に理解することについて考えます。

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過去20年余にわたる極短パルスレーザーの技術革新により、アト秒領域（1アト秒＝10の-18乗秒）の超高速光科学（アト秒科学）が急速に進展し、2023年のノーベル物理学賞がアト秒科学の実験的手法を考案した三氏（Pierre Agostini, Ferenc Krausz, Anne L’Huiller）に授与された。本講義では、ここに至るまでのレーザーの技術革新と超高速光科学の進展を概説し、アト秒科学の最前線を紹介する。

2022年度のノーベル物理学賞は「量子もつれ」と呼ばれる状態にある光子の実験研究に授与されました。これらの研究によってベルの不等式の破れが実証され、私たちの常識的直感とは異なる量子力学の描像が実験的にも正しいことが確かめられたのでした。この講義では量子もつれやベルの不等式、そしてその破れが意味していることについて解説します。これらの研究によって大きく進展した量子情報科学の最前線、特に量子コンピュータへの応用についても解説します。

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1958年にジャック・キルビーが発明した半導体集積回路は、微細化によって大幅な性能向上を遂げ、インターネット社会やAI技術の基盤として重要な役割を担っています。本講義では、半導体微細化の意義を理解しつつ、微細化を支えるフォトリソグラフィ技術と、その中で使用されるフォトレジスト（感光性樹脂）をわかりやすく解説します。スマートフォンの中身が少し理解できるようになるはず。

半導体界面やグラフェン（2010年ノーベル賞）を用いると、二次元面内に電子が閉じ込められた二次元電子系を作り出すことができます。二次元面に垂直方向に磁場を印加すると、電子が量子力学的に振る舞う結果、特定の磁場の強度や電子密度において量子ホール効果（1985年ノーベル賞）や分数量子ホール効果（1998年ノーベル賞）が起こります。その背景には普遍的なトポロジカル相の物理（2016年ノーベル賞）が潜んでいます。講義では予備知識無しでもある程度理解できるようにこの分野の面白さをお伝えします。

我々の世界は何からできているのか。それは古代から続く人類の根源的な問いです。現代物理学は、「クォーク」という素粒子が物質の最も基本的な構成要素であると考えています。この講義では、私たちがどのようにしてクォークを発見し、そこに働く「強い相互作用」という不思議な力の性質をどのように理解してきたのかについて、最新の知見を交えてわかりやすく解説します。

2024年のノーベル物理学賞「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にした基礎的発見と発明」については第一回の樺島祥介教授による講義で解説がなされた。本講義では人工知能が物理学の研究においてどのような役割を果たしているかについて、物性物理学、物質科学の場合に焦点をあて、最近の研究例をいくつか紹介したい。