要旨: ニュートリノのフレーバー混合を説明するような素粒子物理の理論は、モデル構築の可能性が広大に広がった状況から生まれる。モデルの構築は典型的に理論家の直観に依存する。また、適切な対称性群の同定、場の表現の割り当て、そして実験データとの比較のための予測の抽出には、相当な労力が必要である。我々は、自律型モデルビルダー（AMBer）を開発した。これは、強化学習エージェントが合理化された物理ソフトウェアのパイプラインと相互作用し、これらの探索空間を効率的に探索する枠組みである。AMBerは、導入される自由パラメータの数を最小化しながら、対称性群、粒子の内容、ならびに群の表現の割り当てを選択して、成立可能なモデルを構築する。我々は、よく研究された理論空間の領域で手法を検証し、さらに、これまで検討されてこなかった新しい対称性群へと探索を拡張した。ニュートリノ・フレーバー理論の文脈で示されたものの、この強化学習と物理ソフトウェアのフィードバックを組み合わせる手法は、将来的には他の理論的モデル構築の問題にも拡張されうる。
AI支援によるニュートリノのフレーバー理論設計に向けて
arXiv stat.ML / 2026/4/17
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要点
- 本論文は、ニュートリノのフレーバーモデル構築における主要な手順（対称性群の選択や場の表現の割り当てなど）を強化学習で自動化するAMBerを提案している。
- AMBerは合理化された物理ソフトウェアのパイプラインと相互作用し、導入する自由パラメータの数を最小化しつつモデル探索空間を効率的に探索することを目指す。
- 著者らは、ニュートリノのフレーバー理論空間の既知の領域で手法を検証したうえで、これまで検討されていなかった新しい対称性群へ探索を拡張している。
- 実証はニュートリノのフレーバー理論に対して行われているが、RLに物理ソフトのフィードバックを組み合わせるアプローチは他の素粒子物理のモデル構築問題にも将来的に応用可能だと主張している。
- 全体として、理論家の直観を物理計算と実験比較の必要性に導かれた自動探索で部分的に置き換えられる可能性を示している。
