機械学習

光源実験におけるリアルタイムデータ解析技術(Data analysis at the speed of light source experiments) 1603情報システム・データ工学

光源実験におけるリアルタイムデータ解析技術(Data analysis at the speed of light source experiments)

2026-04-13 アルゴンヌ国立研究所(ANL)米国のArgonne National Laboratoryは、放射光施設での実験データ解析を飛躍的に高速化する新手法を開発した。対象となるのはAdvanced Photon Source...
グラフニューラルネットワークの精度を向上させる新手法(New technique improves accuracy of graph neural networks) 1603情報システム・データ工学

グラフニューラルネットワークの精度を向上させる新手法(New technique improves accuracy of graph neural networks)

2026-04-13 ノースカロライナ州立大学(NC State)米国のノースカロライナ州立大学の研究チームは、グラフニューラルネットワーク(GNN)の精度を向上させる新手法を開発した。GNNはソーシャルネットワークや分子構造解析などで広く...
高誘電体を高精度に予測・発見するAI手法を開発 ― 分解統合型AIが切り拓く高誘電体探索 ― 1603情報システム・データ工学

高誘電体を高精度に予測・発見するAI手法を開発 ― 分解統合型AIが切り拓く高誘電体探索 ―

2026-04-08 東北大学東北大学の研究チームは、高誘電体材料を高精度かつ効率的に探索する新たなAI手法「分解統合型AI」を開発した。本手法は、誘電率のイオン寄与を物理法則に基づいて分解し、グラフニューラルネットワークなど複数の機械学習...
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大規模イメージング向けリアルタイムAIエンジン開発(Real-time AI engine poised to revolutionize large-scale imaging data) 1603情報システム・データ工学

大規模イメージング向けリアルタイムAIエンジン開発(Real-time AI engine poised to revolutionize large-scale imaging data)

2026-04-01 アルゴンヌ国立研究所(ANL)米アルゴンヌ国立研究所は、大規模イメージングデータ解析を革新するリアルタイムAIエンジンを開発した。この技術は、放射光施設や顕微鏡などで生成される膨大なデータをその場で処理し、従来は後処理...
巨大反応ネットワークで不斉触媒反応を高精度に予測~機械学習と量子化学を融合し、触媒設計を加速~ 0500化学一般

巨大反応ネットワークで不斉触媒反応を高精度に予測~機械学習と量子化学を融合し、触媒設計を加速~

2026-04-02 北海道大学北海道大学の研究チームは、機械学習と量子化学を融合した新手法により、大規模な不斉触媒反応の予測に成功した。200原子を超える複雑な触媒系に対し、ニューラルネットワークポテンシャルと人工力誘起反応法(NNP/A...
ひずみ工学を活用した触媒設計を前進(Chinese Scientists Advance Strain-Engineered Catalyst Design) 0704表面技術

ひずみ工学を活用した触媒設計を前進(Chinese Scientists Advance Strain-Engineered Catalyst Design)

2026-04-01 中国科学院(CAS)本研究は、中国科学院蘭州化学物理研究所の研究チームが、金属触媒におけるひずみ(ストレイン)が吸着エネルギーや反応障壁に与える影響を定量的に予測する手法を開発したものである。密度汎関数理論(DFT)計...
言語でなく物理現象で訓練した新しいAIモデルが科学的発見を促進 (New AI models trained on physics, not words, are driving scientific discovery) 1603情報システム・データ工学

言語でなく物理現象で訓練した新しいAIモデルが科学的発見を促進 (New AI models trained on physics, not words, are driving scientific discovery)

2026-01-27 英国・ケンブリッジ大学ケンブリッジ大学の研究チームは、言語ではなく物理法則に基づいて学習する新しいAIモデルを開発し、科学研究の加速に貢献する可能性を示した。このモデルは、従来の大規模言語モデルのようにテキストではなく...
移動中の身体信号から疲労とストレスを解読するスマートセンサー(NUS smart sensor decodes fatigue and stress from body signals on the move) 1603情報システム・データ工学

移動中の身体信号から疲労とストレスを解読するスマートセンサー(NUS smart sensor decodes fatigue and stress from body signals on the move)

20206-03-30 シンガポール国立大学(NUS)シンガポール国立大学(NUS)の研究チームは、日常動作中でも高精度に心電図や血圧を測定できるハイドロゲル型ウェアラブルセンサーを開発した。従来は動作によるノイズで精度が低下していたが、本...
生成AIによるポリマー設計技術の開発(First AI for Generative Polymer Design) 0504高分子製品

生成AIによるポリマー設計技術の開発(First AI for Generative Polymer Design)

2026-03-24 ジョージア工科大学Georgia Institute of Technologyの研究チームは、生成AIを用いて新規ポリマー材料を設計する手法を開発した。従来は試行錯誤に依存していた材料開発に対し、本手法は機械学習モデ...
ディープフェイク検出技術の脆弱性を発見(Deepfake detection methods vulnerable to attack) 1603情報システム・データ工学

ディープフェイク検出技術の脆弱性を発見(Deepfake detection methods vulnerable to attack)

2026-03-25 エディンバラ大学University of Edinburghの研究によると、現在のディープフェイク検出技術は攻撃に対して脆弱であることが明らかになった。研究では、検出AIに対してわずかな画像改変(敵対的攻撃)を加える...
AIニューラルネットワークにおける性能とプライバシーの関係を解明(New Approach Finds Privacy Vulnerability and Performance Are Intertwined in AI Neural Networks) 1602ソフトウェア工学

AIニューラルネットワークにおける性能とプライバシーの関係を解明(New Approach Finds Privacy Vulnerability and Performance Are Intertwined in AI Neural Networks)

2026-03-24 ノースカロライナ州立大学米・North Carolina State Universityの研究チームは、ニューラルネットワークにおいてプライバシー保護と性能の両立を実現する新手法を提案した。従来、個人データ保護を強化...
汎用ロボットに向けた高速AIシステム(Smarter, Faster, and More Human: A Leap Toward General-Purpose Robots) 0109ロボット

汎用ロボットに向けた高速AIシステム(Smarter, Faster, and More Human: A Leap Toward General-Purpose Robots)

2026-03-19 ジョージア工科大学米ジョージア工科大学の研究チームは、より柔軟で汎用的に作業できるロボットの開発に向けた新技術を発表した。この手法は、人間の動作や判断を模倣しながら、複数のタスクを効率的に学習・実行できる点が特徴で、従...
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