**アクティブマター（active matter）**の研究は、生命の根源的なプロセスに対する深い理解をもたらすと同時に、技術および医療分野における革新的な応用への道を切り開いている。アクティブマターを支配する原理を理解することで、適応性および応答性を備えた新材料の設計、より効率的で協調的なロボットシステムの開発、さらには薬物送達や組織工学における先進的手法の創出が可能となる。
これと並行して、科学研究における 機械学習（machine learning） の役割の拡大は、複雑系の解析と理解の方法を根本的に変革してきた。機械学習は、データから学習するアルゴリズムの登場とともに20世紀半ばに発展を始め、1990年代から2000年代にかけての計算資源の飛躍的向上と大規模データセットの蓄積により急速に進展した。ニューラルネットワーク学習のための誤差逆伝播法（backpropagation）やサポートベクターマシンの導入といった基盤技術が、現代的手法の礎を築いた。近年では、深層学習（deep learning） におけるブレークスルーにより、パターン認識および予測能力が飛躍的に向上し、機械学習は現代科学に不可欠なツールとなっている。
アクティブマター研究の分野において、機械学習は高度に複雑で非線形な挙動を解析するための強力な手法を提供する。実験およびシミュレーションから得られる膨大なデータを活用することで、機械学習モデルは潜在的なパターンを抽出し、系のダイナミクスを予測し、さらにはアクティブマターシステムの設計および制御を最適化することが可能となる。この統合的アプローチは、理論と実践の橋渡しを行い、機能を目的に応じて設計された合成アクティブマテリアルの創出を可能にするとともに、物理学、工学、生命医科学におけるイノベーションを加速させる。
章情報
Volpe, G. (2026). Machine Learning for Active Matter.
pp. 217–237.
ISBN: 978-3-032-04128-9
DOI: 10.1007/978-3-032-04129-6_11
論文全文：
https://www.researchgate.net/publication/399730449_Machine_Learning_for_Active_Matter
