2026 ディラック・メダル：4 名の物理学者に授与される栄誉と業績

ICTP（国際理論物理学センター）は、統計力学分野に多大な寄与を果たした4 名の物理学者に対し、**「2026 ディラック・メダル」**を授与しました。

統計力学とは、多数の構成要素からなる系の集団的振る舞いを記述するための物理学の枠組みです。受賞者らはこの理論を用いて、生物学的系、金融市場、人工知能（AI）など、実社会の進展に直結する広範な分野における基礎概念を探求しました。

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メダルの授与理由

発表されたメダルの理由書には以下のようないくつかの要点が含まれています。

• 平衡統計力学への先駆的な貢献
• 概念と手法を非平衡統計力学、最適化問題、理論神経科学へと拡張した業績
• さらに、人工知能という新たな領域まで展開した功績

ICTP 所長で授賞委員会議長を務めるアティッシュ・ダボルカル氏はコメントしました：

「2026 ディラック・メダリストたちの功績は、理論物理学、とりわけ統計力学を、生物学的研究やコンピュータサイエンス、人工知能といった伝統的な関心の範囲を超えた広範な問いに挑むための強力な枠組みとして確立する上で多大な貢献を果たしました。本年の授賞が、ICTP で長年の伝統を持ち、元 ICTP 所長のミゲル・ビラソロ氏らの業績にそのルーツを置く重要な研究分野を称賛するものであったこと、大変喜びを感じております。」

また、ICTP 科学研究者のジャン・バルビエ氏は解説動画を公開し、以下の見解を示しています：

「2026 ディラック・メダリストたちは、複雑系の多角的な側面を統計力学を用いて理解し、その応用範囲は極めて広範です」

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受賞者の主要な貢献

バニエル・ド＝リダ氏（バニエル・ドゥルーダ）

• 集団的振る舞いのメカニズム解明：複雑で不規則な系における現象を記述する数学的モデルを開発。
• ランダムエネルギーモデルの導入：多数の構成要素からなる系が、少数の有利な配置によって支配される現象（スピンガラスなど）を明らかにしました。
• 多分野への波及効果：同モデルは当初不規則磁気合金のために開発されましたが、その思想は最適化問題やニューラルネットワーク、人工知能など広範な分野に影響を与えています。

ディープァク・ダル（ディーパク・ダール）

• 複雑性の発生源の実証：単純な相互作用が大きな系において複雑かつ予測不可能な振る舞いを引き起こす仕組みを実証。
• 砂堆モデルの研究：砂粒を積み重ねた際に、小さな変化が稀に大規模な崩壊（臨界現象）を引き起こす「自己組織化臨界性」を記述しました。
• 臨界状態の普遍性：地震、渋滞、金融市場の変動など、一見異なる現象でも共通するモデル化手法を提供し、小さな事象が大きな事件を招く臨界状態に多くの複雑系が自発的に置かれることを示しました。

マルク・メザール

• 「挫滅（フラストレーション）」系の解明：多数の可能性が競り合い、高い度合いの矛盾が生じる不規則系の振る舞いを理解する支援。
• キャビティ法の開発：ジョルジオ・パラシ氏とミゲル・ビラソロ氏と共に開発した手法は、広範な不規則系を記述するための強力かつ直感的な枠組みを提供し、有利な配置を見出すための実用的アルゴリズムをもたらしました。
• 応用の拡大：これらのアルゴリズムおよび理論的な考え方は、コンピュータサイエンス、通信、最適化、そして近年では人工知能に広く応用されています。

ハイム・ソムポリンスキ（ハイム・ソルポルスキー）

• 理論神経科学の創設：統計力学を用いて神経回路、記憶、脳全体の振る舞いについて理解を深め、分野を確立。
• ホップフィールドモデルの開発：記憶に関する単純な数学モデルを解き、統計力学的なニュラルネットワーク記述を開発しました。
• 脳機能とのリンク：統計物理学と脳機能との間で最初の厳密なリンクの一つとなり、連合記憶の仕組みや、脳が断片的な情報から完全な記憶を再構築する能力について光を当てました。

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メダリスト略歴

バニエル・ド＝リダ氏

• 学歴：グレンoble のインスティチュト・ロー・ランジュバンで博士号取得、パリ第 11 大学で国家博士（These d'État）取得。
• 経歴：フランス原子力エネルギー庁（CEA）勤務、エコールノルマル・スペリエュールおよびパリ第 6 大学教授を経て、2015 年にコレッジュ・デ・フランス名誉教授就任。
• 研究分野：動的系、不規則媒体論、非平衡物理学、生物学におけるモデル化。
• 主な受賞歴：
  • 2010 年 ボルツマン賞（共同受賞）
  • 2015 年 エコールノルマル・スペリエュール三物理学者賞

ディープァク・ダル氏

• 学歴：カリフォルニア工科大学で博士号取得。
• 経歴：ムンバイのタタ基礎研究研究所で長年勤務、2016 年にインド科学教育研究機構へ移籍し、現在はタタ基礎研究研究所国際理論科学センターにおける INSA 優秀教授。
• 研究分野：統計物理学および確率過程。
• 主な受賞歴：
  • 2023 年 パドマ・ブジュサン賞（インド最高の市民栄誉）
  • 2022 年 ボルツマン賞（共同受賞）
  • 1991 年 シャンティ・スワルプ・バフナガル賞

マルク・メザール氏

• 学歴：パリのエコールノルマル・スペリエュールで博士号取得。
• 経歴：2012〜2022 年 エコールノルマル・スペリエュール所長、その後ボッコーニ大学教授（計算科学部新設）、2024 年より ICTP 科学評議会議長。
• 研究分野：不規則系の統計物理学。生物学、経済学・金融学、情報理論、コンピュータサイエンスなどへの応用。近年はニューラルネットワークにおける情報処理や機械学習に注力。
• 主な受賞歴：
  • 2022 年 ENS 三物理学者賞
  • 2016 年 ラルス・オンスガー賞（米国物理学会）
  • 2009 年 フンボルト＝ガイ＝ルサック賞

ハイム・ソムポリンスキ氏

• 学歴：イスラエル・バー＝イラン大学で物理学博士号取得。
• 経歴：ハーバード大学でのポスドク研究を経て 1986 年にヘブライ大学教授。2006 年よりハーバード大学分子細胞生物学および物理学在職教授、同大脳科学センター客員教授。以前はバー＝イラン大学准教授。
• 研究分野：統計物理学的手法をニューロン回路、記憶、学習の研究に応用。理論神経科学の主要な指導者。

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关于 ICTP ディラック・メダル

• 設立: 1985 年。理論物理学分野への重要な貢献を称えるための賞です。
• 受賞者のレベル: ノーベル賞やフィールズ賞といった高位の栄誉を受章した著名な物理学者も多数含まれています。
• 選考委員会:
  • 2026 年度審査には、2 名のノーベル賞受賞者を含む eminent な科学者が参加しました。
  • すべて元メダリストであり、議長は ICTP 所長のダボルカル氏が務めています。

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【科学的要約：2026 ディラック・メダリストの統計力学への貢献】

選考委員会による 4 名の受賞者の功績についての詳細な要約です。

バニエル・ド＝リダ氏

• スピンガラス分野の基礎付け：1980 年に最も単純かつ可解な平均場モデル「ランダムエネルギーモデル」を導入。グラスとメザールがその解が p スピンモデルの無限大 p 極限であることを示しました。
• ニューラルネットワーク理論への貢献：ガーナーら（1987-88）と協力し、非対称版ホップフィールドモデルを解くなど多大な貢献を行いました。
• 凍結現象と移動波前：スポーン氏ととも directed polymers on trees を扱い、凍結現象を移動波前と関連付けました（1988 年）。
• 非平衡物理学：エバンスら（1993）と協力し、駆動系の厳密な定常状態を与える matrix-product solution を得ました。Lebowitz 氏らとの大偏差理論による電流の研究は、非平衡巨視的揺らぎ理論の基本的で可解な例を提供しています。

ディープァク・ダル氏

• 自己組織化臨界性のパラダイム：バクらが 1987 年に提案したアベル砂堆モデルの厳密な解に由来する中心的成果があります。トッピング演算子の交換可能性を観察し、再帰的構成集合をアーベル群構造を与えたことでモデルを可解化しました。
• ポッツモデルとの結びつき：同モデルは q 状態ポッツモデルの $q \to 0$ の極限と結び付けられています。
• その他の画期的成果：
  • 1983 年：列挙をハドコア格子気体と結びつけるために directed lattice animals について厳密な結果を得ました。
  • 1989 年：アベル砂堆の directed version を導入・解きました。
  • 近年：ネマティック不規則相転移についても重要な貢献を行いました。

マルク・メザール氏

• キャビティ法の開発：パラシ氏とビラソロ氏とともに、リプカ法より透明で理解しやすい確率論的再定式化である「キャビティ法」を開発し、同分野の標準参考文献『Spin Glass Theory and Beyond』（1987 年）を共著しました。
• 理論的証明と応用：ビラソロ氏とともに純粋状態の超メトリック組織化方程式の本質に関する画期的論文を発表。グラス氏とともにダル氏のランダムエネルギーモデル解が p スピンモデルの無限大 p 極限であることを示しました。
• コンピュータサイエンスへの転用：パラシ氏と共には組合せ最適化問題（マッチングや巡回セールスマン問題など）を不規則系へマッピングし、サヴァイプロパゲーション法を導出しました（Science, 2002）。
• 情報・物理学の統合：誤り訂正符号、圧縮センシングへの応用から、モントナリ氏との共著による情報・物理学・計算の統一的記述へと拡張されています。近年はニューラルネットワークにおける学習理論や生成モデルの統計力学解析に注力しています。

ハイム・ソムポリンスキ氏

• 理論神経科学への導入：ジッフェリウス氏とともにシェリングトン＝Kirkpatrick モデルの緩和ダイナミクスを定式化し、アミット氏とグフタインド氏とともにホップフィールドモデルを解くことで統計力学を理論神経科学分野へ導入しました。多くの attractor neural network モデルの記憶容量も計算しました。
• 動的平均場理論の拡張：1988 年に動的平均場理論を生物学的および人工的なネットワークの多数の例へ拡張しました。
• 脳行動モデル：皮質で観察される不規則な発火現象などを説明する多くの重要な結果を得ました。
• 深層ニューラルネットワーク：より最近では、深層ニューラルネットワークにおける表現幾何学やオブジェクト多様体の容量に関する非常に興味深い結果を導出しました。