川口　悟助教

電気的な放電現象によって生成される気体放電プラズマは，機能性材料の合成，半導体製造等における微細加工，医療，農業など多岐にわたって応用されている．プラズマ中で生起する現象の解明ならびに応用に合わせてプラズマを自在に制御するための指針を得る上で，プラズマの数値シミュレーションが有効である．本研究では，物理情報に基づく機械学習を活用したボルツマン方程式の数値解法を開発し，プラズマシミュレーションへの応用を目指している．

ボルツマン方程式の解となる電子速度分布関数をニューラルネットワークによって表現し，ボルツマン方程式(物理情報)を満たすように学習を行うことで，ボルツマン方程式の解を得る．ニューラルネットワークを用いることで，メッシュフリーで電子速度分布関数とその偏導関数を計算することができる．解となる関数そのものが得られるのが本手法の特長であり，任意の領域，任意の解像度で解を観察することができ，特異な電子輸送特性の発見や，その発現メカニズムを明らかにする上で有用となりうる．