深層学習と事前学習済み記号回帰を組み合わせることで、複雑なネットワーク動力学の支配方程式を自動的かつ効率的に発見する汎用計算ツールLLC（Learning Law of Changes）を開発した。

複雑システムの変化パターンを支配する微分方程式の発見は、現代科学における根本的な課題である。従来手法では高次元の自由変数と計算効率の問題により、ネットワーク動力学の支配方程式発見は困難であった。