1602ソフトウェア工学制約を持つ組み合わせ最適化問題を イジング計算機で効率的かつ高精度に解くための新たな手法を開発 ~変数の個数を削減し性能向上、ソフトウェアへの応用に期待~ 2023-01-26 早稲田大学,科学技術振興機構 ポイント イジング計算機で現実世界の組み合わせ最適化問題を解くためには、最適化問題に含まれる多くの制約群を効率的に取り扱う必要がある。 本研究では、線形制約をイジ...2023-01-261602ソフトウェア工学
1602ソフトウェア工学人工ニューラルネットワークは、全く学習しない時間を過ごすことでよりよく学習するようになる(Artificial Neural Networks Learn Better When They Spend Time Not Learning at All) 2022-11-18 カリフォルニア大学サンディエゴ校(UCSD) 研究者らは、自然の神経系を人工的に模倣したスパイキングニューラルネットワークを使用した。このネットワークは、情報が連続的に伝達されるのではなく、ある時間帯に離散的な...2022-11-191602ソフトウェア工学
1602ソフトウェア工学電池の腐食の解明につながる新しいアルゴリズムを開発(Scientists develop new algorithm that may provide insights into battery corrosion) アルゴンヌの研究者は、X線データの隙間を埋める自動的な技術を開発しました。 Argonne researchers have created an automatic technique that can fill in gaps in ...2022-11-041602ソフトウェア工学
1602ソフトウェア工学人の「示す」動作を考慮してAIモデルを構築するシステム ~AIモデルの開発をより手軽により正確に~ 2022-11-01 東京大学 1.発表者: 矢谷 浩司(東京大学 大学院工学系研究科電気系工学専攻 准教授) 2.発表のポイント: ◆ユーザが行う物体を示す動作(教示動作)を基に、撮影された静止画においてどの部分にユーザが...2022-11-011602ソフトウェア工学
1602ソフトウェア工学”色名の連想しやすさの起源:人間とAIの比較” ~自然言語処理ができるAIの心理研究プラットホームへの応用~ 2022-10-28 基礎生物学研究所,玉川大学,京都工芸繊維大学 基礎生物学研究所 神経生理学研究室の小松英彦 研究員(玉川大学 脳科学研究所 兼任)、京都工芸繊維大学 工芸科学部 情報工学課程の前野彩実、基礎生物学研究所 神経生...2022-10-281602ソフトウェア工学
1602ソフトウェア工学Auerbachらの研究チームは、人工知能を使って、炭素捕捉に有望な材料の合成可能性をランク付けしています。(Auerbach and Team Use Artificial Intelligence to Rank The Synthesizability Of Materials That Show Promise for Carbon Capture) 2022-10-27 マサチューセッツ大学アマースト校 国際研究チームが、材料科学における長年の課題である、コンピュータで作成した膨大なデータベースの中から実際に製造するのに適した構造を特定するために人工知能(AI)を応用した研究を「Di...2022-10-281602ソフトウェア工学
1602ソフトウェア工学機械学習により2枚の写真から3Dモデルを生成(Machine learning generates 3D model from 2D pictures) ニューラル・フィールド・ネットワークは、他のサンプルで学習させる必要がない Neural field network doesn’t need to be trained on other samples 2022-09-19 ワシント...2022-09-221602ソフトウェア工学
1602ソフトウェア工学新しいソフトウェアプラットフォームが製造部品の表面仕上げの理解を深める(New Software Platform Advances Understanding of the Surface Finish of Manufactured Components) ドイツ・フライブルク大学とピッツバーグ大学の科学者が、デジタルツインで表面形状の測定を組み合わせたプラットフォームを開発 Scientists from University of Freiburg, Germany, and the U...2022-09-201602ソフトウェア工学
1602ソフトウェア工学ニューラルネットワークを比較する新手法が人工知能の仕組みを解き明かす(New method for comparing neural networks exposes how artificial intelligence works) 敵対的な学習により、ネットワークを欺くことが難しくなる Adversarial training makes it harder to fool the networks 2022-09-13 アメリカ・ロスアラモス国立研究所(LANL...2022-09-141602ソフトウェア工学
1602ソフトウェア工学ブッダと会って話せるAR「テラ・プラットフォームAR Ver1.0」の開発~仏教仮想世界「テラバース」実現への一歩~ 2022-09-07 京都大学 コロナ禍やロシア・ウクライナ戦争などを通じ、改めて、現実世界に窮屈さを感じる人が増え、物理的制約のない仮想空間の可能性、社会的期待は今後ますます高まるものと思われます。仮想空間は、日常世界のみならず、精...2022-09-091602ソフトウェア工学
1602ソフトウェア工学人間とAIの協調により記述式答案自動採点の品質を保証~AIによる安全な自動採点の実現に道~ 2022-08-31 東北大学 【本学研究者情報】 〇情報科学研究科 システム情報科学専攻 自然言語処理学分野 教授 乾健太郎 【発表のポイント】 深層学習(注1)の登場により人工知能(AI)による記述式答案の...2022-09-011602ソフトウェア工学
1602ソフトウェア工学量子AIのブレークスルー:定理によって学習データへの欲求が縮小される(Quantum AI breakthrough: theorem shrinks appetite for training data) ニューラルネットワークが最小限のデータで学習できることを厳密な数学で証明、量子AIに「新たな希望」をもたらし、量子的優位性に向けて大きな一歩を踏み出した Rigorous math proves neural networks can t...2022-08-241602ソフトウェア工学