東京大学と上智大学は，量子を理解するAIを開発し，電気抵抗の情報から試料のナノ微細構造を復元することに成功した（ニュースリリース）。
電気抵抗は，物質の中での電子の流れやすさを表す。金属などの物質は物質固有の電気抵抗の値をもち，同じ大きさの金属はおおよそ同じ電気抵抗を示す。しかしながら，ナノ
メートルサイズの世界では，量子力学が電子の運動を支配し，この状況は一変する。
電子が波のように金属中を漂い，金属の表面や障害物に散乱された多くの波が干渉し，波の強め合い・弱め合いによって電気抵抗が大きく変化する。伝導度に現れる複雑なゆらぎは「量子指紋」と呼ばれ，試料の構造や不純物などのミクロな情報が含まれている。しかし，伝導度ゆらぎのあまりの複雑さから，量子指紋を理解しミクロな情報を引き出すことはできないと考えられてきた。
今回，研究グループは，量子力学的な干渉を解読するAIを開発し，電気抵抗の情報だけから金属内部の微細な構造を復元することに成功した。近年の目覚ましい発展により，AIが人知を超える精度でデータを認識できることに着目し，量子干渉の解読に特化したAIを開発した。
開発したAIは一見ランダムに見える電気抵抗の変化に法則性を見出し，電気抵抗のデータだけから金属内部のミクロな構造，ひいては量子力学的な干渉の情報を引き出すことができる。
今回開発したAIは，金属内部のミクロ構造を観察する非破壊イメージング技術として工学的応用が期待されるもの。電気伝導度を測定するだけで，試料を破壊することなく内部の構造を見ることができる。
開発したAIは，1nm程度の変化に敏感な量子干渉効果を利用しているため，ナノメートルという極めて小さな分解能で金属の内部を観察できる可能性を秘めている。研究グループは，この成果に端を発し，AIによるナノ構造イメージングという新時代の技術の発展が期待されるとしている。
