Dynamics of macroscopic spin model approaching with data-driven search

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本研究では肉眼で観察可能な巨視的スピン模型において、相互作用を記述する物理法則をデータ駆動型探索によって自動発見するための方法論を確立する。巨視的スピン模型とは長さ数cmの棒磁石が回転可能な機構を備えたローター(巨視的スピン素子)を格子状に多数並べたものであり、これらは磁気的相互作用によって複雑なダイナミクスを示す。本研究ではこのようなダイナミクスの様子をハイスピードカメラで撮影し、画像解析によってデータを抽出する。抽出したデータにデータ駆動型探索技術であるシンボリック回帰を適用して物理法則の自動発見を試みる。本研究によって、これまで振り子の運動など比較的単純な系では実現していた物理法則の自動発見が。多数の巨視的スピンが相互作用する複雑な系でも可能であることを示す。今年度は当初の研究実施計画通り、巨視的スピン模型の製作から行った。巨視的スピン模型を構成するローターは、光造形3Dプリンタを用いて造形した樹脂部品と市販の棒状ネオジム磁石を組み合わせて製作した。まず最も単純な巨視的スピン模型としてローターを２個並べた系(N=2系)を組み、一方のローターを指で弾いて強制的に回転させることで、もう一方のローターが磁気的相互作用によって回転することを確認した。このダイナミクスをスマートフォンのカメラ(最大240フレーム毎秒)を用いて動画として撮影した。画像処理で用いられる物体追跡(トラッキング)技術をPythonで実装し、上記の動画データを解析して回転する棒磁石の位置を時系列座標データとして取得した。この時系列座標データにシンボリック回帰を適用し、巨視的スピン模型(N=2系)のダイナミクスを記述する関数の同定を試みている。