固体結晶中の相互し合う多体電子系や量子ビットの集団は高温超伝導や量子誤り訂正符号に代表される量子現象の舞台となる。そこでは、一つの粒子がもつ量子力学的波として干渉できる性質、すなわち可干渉性(コヒーレンス)が消失することがしばしば起こる。にもかかわらず、量子もつれが不可欠な巨視的スケールに及ぶ量子現象が存在する。この謎に挑み、量子もつれを操る基礎科学建設に向かって、多くの研究者が様々なアプローチで研究を積み重ねてきた。
我々は、その第一歩として、スーパーコンピュータ「富岳」を始めとする大規模な古典計算機を用いて、第一原理電子状態計算と量子多体系のための高精度数値シミュレーションを行い、頑健な量子もつれを示す典型的な量子状態であるトポロジカルな「量子スピン液体」、および近年量子もつれの役割が新たな注目を集めている高温超伝導の理論解析を進めてきた。
量子スピン液体の候補物質として国際的に注目を集めながら低温では本質的な量子もつれを消失してしまうイリジウム酸化物やルテニウムハロゲン化物について、これまで行ってきた定量的な物性予測を拡張し、数値シミュレーションとベイズ最適化を統合することで実験データから固体結晶(左図上)内の多数の電子スピンが従う「運動方程式」(左図下)を抽出する手法の開発に挑んでいる。また、なぜ高い温度で超伝導が生じるのかという銅酸化物最大の謎、その鍵を握る電子間の量子もつれ状態を明らかにするため、人工ニューラルネットワークを用いた実験データの解析手法を開発した(右図)。開発した手法を駆使し、銅酸化物高温超伝導体の発見以来、観測データだけでは見えていなかった隠れた物理量の抽出に成功し、この物理量が超伝導を引き起こすことを検証した。