グラフニューラルネットワーク

国際的で大規模な第一原理計算・熱伝導データベースを構築 ―高精度データとAIを活用した熱機能材料探索に期待― 1504数理・情報

国際的で大規模な第一原理計算・熱伝導データベースを構築 ―高精度データとAIを活用した熱機能材料探索に期待―

2026-04-13 東京大学東京大学の塩見淳一郎教授らの国際共同研究チームは、第一原理計算を自動化するソフト「auto-kappa」と、6,800種以上の無機材料のフォノン物性や熱伝導率を収録した大規模データベース「Phonix」を構築し...
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...
世界初、チームの共通認知をチャットメッセージからAI でリアルタイムに推定し、チーム状態の変化を可視化できる技術を開発 1504数理・情報

世界初、チームの共通認知をチャットメッセージからAI でリアルタイムに推定し、チーム状態の変化を可視化できる技術を開発

2026-04-10 奈良先端科学技術大学院大学NTTドコモと奈良先端科学技術大学院大学は、ビジネスチャットのメッセージからチームの共通認知(SMM)をAIでリアルタイム推定し、状態変化を可視化する技術を世界で初めて開発し、国際会議「CHI...
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...
ロボットが高度に調整されたダンスのように協調動作を習得(Robots learn to work together like a well-choreographed dance) 0107工場自動化及び産業機械

ロボットが高度に調整されたダンスのように協調動作を習得(Robots learn to work together like a well-choreographed dance)

2025-09-04 ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン(UCL)UCLとGoogle DeepMind、Intrinsicの研究チームは、複数のロボットアームが効率的に協調できるAIアルゴリズム「RoboBallet」を開発しました。従来...
メタマテリアル設計と製造の橋渡し技術を開発(A smarter approach to designing metamaterials) 0107工場自動化及び産業機械

メタマテリアル設計と製造の橋渡し技術を開発(A smarter approach to designing metamaterials)

2025-07-22 カリフォルニア大学バークレー校(UCB)カリフォルニア大学バークレー校の研究チームは、製造時の欠陥に強いメタマテリアルを効率的に設計するAI手法「GraphMetaMat」を開発。Nature Machine Inte...
仮想モデルが先進的な原子炉の実現に道を開く(Virtual models paving the way for advanced nuclear reactors) 2000原子力放射線一般

仮想モデルが先進的な原子炉の実現に道を開く(Virtual models paving the way for advanced nuclear reactors)

2025-05-28 アルゴンヌ国立研究所(ANL)米国エネルギー省のアルゴンヌ国立研究所(Argonne National Laboratory)は、先進的な原子炉の効率性と信頼性を向上させるため、グラフニューラルネットワーク(GNN)を...
AIの力で宇宙のリングを探す 〜画像認識技術で銀河の泡状構造を効率的に検出〜 0106流体工学

AIの力で宇宙のリングを探す 〜画像認識技術で銀河の泡状構造を効率的に検出〜

2025-03-19 大阪公立大学​大阪公立大学の研究者らは、AI(人工知能)を活用して流体の動きを予測する新たなモデルを開発し、従来の方法と同等の精度を保ちながら、計算時間を約45分から約3分に大幅短縮することに成功しました。 ​このモデ...
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