上智大学 理工学部 機能創造理工学科 教員紹介｜小林浩二特任助教のトポロジカル量子系とAI研究

こんにちは！KOSSUN教育ラボ教務担当（上智大学推薦入試サポート）です。

今回のテーマは、

「上智大学 理工学部 機能創造理工学科の小林浩二特任助教と、トポロジカル量子系・AIを活用した物性物理学の研究」です。

「物理学の研究でAIを使う」と聞くと、少し意外に感じる高校生もいるかもしれません。小林浩二特任助教は、物質の中で電子がどのように動くのかを理論的に研究するとともに、AI技術を活用した新しい数値計算手法の開発にも取り組んでいます。高校で学ぶ物理や数学、情報がどのように最先端研究につながるのかという視点から、その研究を見ていきましょう。

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小林浩二特任助教はどんな研究をしている？

上智大学の公式情報では、小林浩二特任助教は上智大学 理工学部 機能創造理工学科に所属し、「AIを活用したトポロジカル量子輸送現象の理論的研究」を研究分野としています。

理工学部の教員紹介では、主な研究テーマとして、トポロジカル量子系、スピントロニクス、量子輸送現象、アンダーソン局在、機械学習、ニューラルネットワークが挙げられています。また、大学院の物理学領域では、「トポロジカルスピントロニクスの理論研究とAI技術を活用した革新的な数値計算手法の開発」と紹介されています。

つまり、小林特任助教の研究には、物理学だけでなく、数学的な考え方やコンピュータによる数値計算、AIなど、複数の分野が関係しています。これは、機械工学・電気電子工学・物理学などを融合的に学ぶ上智大学 理工学部 機能創造理工学科の特徴を知るうえでも興味深い研究例です。

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「トポロジカル量子系」とは？

小林特任助教の研究を理解するキーワードの一つが「トポロジカル量子系」です。

トポロジーとは、形を連続的に変形させても変わらない性質などを考える数学の分野です。この考え方が物理学にも取り入れられ、物質の電子状態を理解するために利用されています。

代表的な研究対象の一つとして知られているのが、トポロジカル絶縁体です。これは、内部では電気を通しにくい一方で、表面や端には電気を流すことのできる特殊な電子状態が現れる物質です。

ここで面白いのは、「電気を通す物質か、通さない物質か」という単純な二択では説明できないことです。物質のどこを見るのか、電子がどのような状態にあるのかによって性質が変わります。

高校物理で電流や電気抵抗について学んだ人なら、「同じ物質なのに、内部と端で電気の流れ方が違うのはなぜだろう？」という問いから、この研究分野への入り口を見つけることができます。

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現実の物質に存在する「乱れ」を考える

小林特任助教の研究テーマには「アンダーソン局在」も含まれています。

現実の物質は、教科書に描かれるように原子が完全に整然と並んでいるとは限りません。不純物や欠陥などが存在し、構造に「乱れ」が生じることがあります。

電子には粒子としての性質だけでなく、波としての性質もあります。物質内部に乱れがあると、電子の波がさまざまな場所で散乱し、条件によっては電子が広がらず、特定の領域に局在することがあります。これがアンダーソン局在と呼ばれる現象です。

小林特任助教は、こうした乱れを持つ系を含めたトポロジカル量子系について、コンピュータシミュレーションなどを用いて研究しています。

理想的な条件だけを考えるのではなく、「条件を変えたらどうなるのか」「乱れが入ったら性質は保たれるのか」と問いを広げていくところにも、物理学の研究の面白さがあります。

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AIやニューラルネットワークを物理学に活用する

小林特任助教の研究でもう一つ注目したいのが、機械学習やニューラルネットワークです。

機械学習とは、多くのデータから特徴や規則性をコンピュータに学習させる技術です。画像認識や生成AIなどにも関連する技術ですが、活用される場所は身近なサービスだけではありません。物理学の研究でも、新しい計算方法や複雑なデータを扱うための手段として研究されています。

小林特任助教の研究は、AIを単に便利な道具として使うだけではなく、AI技術を活用した革新的な数値計算手法そのものの開発も対象としています。

ここから分かるのは、「物理を研究するなら物理だけ」「AIを研究するなら情報だけ」とは限らないということです。現代の理工学では、物理学の問題を数学やコンピュータ、AIの力を借りて考えることもあります。

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高校の数学・物理・情報が一つにつながっていく

高校では、数学、物理、情報を別々の授業として学ぶことが多いでしょう。しかし、小林特任助教の研究を見ていくと、それらが一つの問題を考えるためにつながっていることが分かります。

たとえば、物質の中で電子がどう動くのかという問題は物理学です。その現象を式で表現して考えるには数学が必要です。そして、複雑な計算を実行したり、大量の結果を分析したりするためにはコンピュータが活躍します。さらにAIを取り入れることで、新しい解析や数値計算の可能性も生まれます。

上智大学 理工学部 機能創造理工学科も、公式サイトで機械、電気、物理、化学、数学、情報といった領域の枠を超える技術に対応するため、理工融合による「複合知」を重視しています。

そのため、「数学は好きだけれど情報にも興味がある」「物理現象をコンピュータで再現してみたい」という関心も、大学での学びを考える出発点になります。

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生成AIを使った経験も「問い」に変えられる

高校生にとって身近なところでは、生成AIを使った経験から研究への問いをつくることもできます。

たとえば、「AIはどうして大量のデータから特徴を見つけられるのだろう」「物理学の法則をAIに学習させると何ができるのだろう」「従来の数値計算と機械学習はどのように使い分けるのだろう」と考えてみることができます。

重要なのは、「AIに興味があります」で終わらないことです。何をきっかけに興味を持ち、調べた結果どのような疑問が生まれたのかを整理してみましょう。

また、AIは万能ではありません。計算結果が何を意味するのか、学習に使ったデータは適切なのか、得られた結果を物理学としてどのように解釈するのかなど、人間が考えるべき問題があります。技術の可能性と限界の両方を見ることも大切です。

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推薦入試に向けて研究内容をどう調べる？

上智大学 理工学部 機能創造理工学科の推薦入試を考えている人は、教員紹介を「教授名を覚えるための資料」にするのではなく、自分の関心を深めるために活用してみてください。

たとえば、「高校物理で電子について学んだことから、物質内部で電子がどのように動くのかに興味を持った」「情報の授業で機械学習について知り、AIが自然科学の研究にも利用されていることに関心を持った」というところから始めてもよいでしょう。

そこから小林特任助教の研究を調べ、「物理学とAIを組み合わせると、どのような現象を調べられるのか知りたい」と一段深く考えてみます。

高校生の段階で研究テーマを完全に決める必要はありません。大切なのは、自分が何に疑問を感じ、それについて調べたことで、次にどのようなことを知りたいと思ったのかを言葉にしていくことです。これは出願書類や面接で自分の興味と大学での学びとのつながりを整理するときにも役立ちます。

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物理とAIの境界から、自分の興味を広げてみよう

小林浩二特任助教の研究は、トポロジカル量子系やスピントロニクス、量子輸送現象などの物性理論と、コンピュータシミュレーションやAIを活用した数値計算が交わる研究です。

上智大学 理工学部 機能創造理工学科を目指している人は、「物理が好き」「AIに興味がある」といった現在の関心から、もう一歩先の疑問を探してみてください。高校で別々に学んでいる数学、物理、情報が、一つの研究テーマの中でつながっていることに気づけば、大学で学びたいことも具体的になってくるでしょう。

身近な科学技術について「なぜ？」と思ったことがあれば、まず調べてみる。その先で新しい疑問が生まれたら、さらに調べてみる。その積み重ねから、自分と上智大学 理工学部 機能創造理工学科との接点を考えてみてください。

もし一人で整理するのが難しいと感じたら、KOSSUN教育ラボの無料個別相談も活用してみてください。

※本記事は、記事作成時点で上智大学公式サイト等に掲載されている情報を確認したうえで作成しています。入試制度、出願資格、試験内容、日程、カリキュラム、教員の所属・研究分野などは変更される場合があります。受験を検討している方は、必ず上智大学公式サイトおよび対象年度の最新の入学試験要項をご自身で確認してください。

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※この記事は専門家による監修のもと執筆されています。