1603情報システム・データ工学 重要な詳細を失わずデータを圧縮する新しいAIツール（New AI tool compresses data without losing critical details）
2026-08-26 スタンフォード大学スタンフォード大学SLAC国立加速器研究所の研究チームは、大規模科学実験で発生する膨大なデータを、重要な微細情報を失わずに圧縮するAI手法を開発した。従来の圧縮では、X線画像に含まれる微細な斑点など、...
ニューラルネットワーク
1603情報システム・データ工学 
1601コンピュータ工学 アルゴリズムとハードウェアを再設計しエッジAIを高効率化（UMass Amherst Engineers Make Edge AI More Efficient by Redesigning Both Algorithm and Hardware）
2026-08-17 マサチューセッツ大学アマースト校米マサチューセッツ大学アマースト校（UMass Amherst）の研究チームは、エッジAIの処理効率を大幅に向上させる新手法を開発した。従来のAI開発では、機械学習アルゴリズムとハードウ...
1603情報システム・データ工学 学習過程を少数合成データに圧縮する仕組みの理論的解明 －汎用性のある情報の抽出と効率的な再利用－
2026-07-08 理化学研究所,東京大学理化学研究所と東京大学の共同研究グループは、大規模な学習データを少数の合成データへ圧縮する「データ蒸留」が機能する仕組みを理論的に解明した。解析では、非線形の2層ニューラルネットワークを対象に、デ...
1701物理及び化学 AIが物理学最大級の謎に挑む（AI takes on one of physics’ biggest mysteries）
2026-07-08 カリフォルニア大学アーバイン校（UCI）カリフォルニア大学アーバイン校（UC Irvine）の研究チームは、ニュートリノの振る舞いを解析するため、物理法則を反映した説明可能な人工知能（Explainable AI）を開...
1504数理・情報 粘菌コンピュータの新しい数理モデルを発見 ~粘菌を模倣した省エネルギー情報処理技術の実装に大きな前進~
2026-06-16 早稲田大学早稲田大学の研究グループは、単細胞生物である粘菌の分散型情報処理を模倣した「粘菌コンピュータ」の新たな数理モデルを開発した。従来モデルでは、粘菌が体積を一定に保ちながら変形する制約や複雑な条件分岐が存在し、物...
1602ソフトウェア工学 従来より大幅に省エネな継続学習AIを開発（Next-Gen AI Can Learn Continuously While Consuming a Fraction of the Computing Energy Required by Today’s AI Systems）
2026-06-08 マサチューセッツ大学アマースト校米国マサチューセッツ大学アマースト校（UMass Amherst）の研究チームは、人間の脳の学習方式に着想を得た新しい人工知能（AI）アーキテクチャを開発し、従来のAIよりもはるかに少な...
1603情報システム・データ工学 リザバーコンピューティングでソフトロボティクスを制御（Researchers Control Soft Robotics With AI’s Cousin: Reservoir Computing）
2026-05-20 バージニア工科大学（Virginia Tech）米国のVirginia Techの研究チームは、ソフトロボティクスにおいて「リザバーコンピューティング」を活用する新手法を開発した。研究では、柔軟材料そのものの物理応答を...
1701物理及び化学 AIを使った原子核のモデリング～未知の原子核の形を予言～
2026-05-20 北海道大学北海道大学の研究グループは、AIの機械学習を活用して、原子核の形状や集団運動を高精度に予測できる新たな原子核モデルを開発しました。対象となった「相互作用するボソン模型（IBM）」は原子核の振動・回転などを記述...
0403電子応用 量子システムの「不完全性」を活用する新型チップを開発（New chip offers way to make use of quantum system ‘imperfections’）
2026-05-19 スウェーデン王立工科大学（KTH）スウェーデンのKTH王立工科大学の研究チームは、量子コンピュータで避けられない「不完全性」やノイズを逆に活用できる新型チップを開発した。従来の量子計算では、量子ビットの誤差やばらつきは...
1902環境測定 マルチモーダルニューラルネットワークにより大気中CO2センシング性能を向上 （Multimodal Neural Networks Improve Atmospheric CO2 Sensing）
2026-05-15 合肥物質科学研究院（HFIPS）中国科学院合肥物质科学研究院（HFIPS）の高暁明教授らの研究チームは、大気中CO2カラム濃度を高速・高精度で取得するためのマルチモーダルニューラルネットワーク「MM-LHRNet」を開...
0402電気応用 熱電デバイスを自在に設計するAI「TEGNet」を開発 — 性能予測を従来比約1万分の1の時間に短縮、開発プロセスを革新 —
2026-04-16 物質・材料研究機構物質・材料研究機構（NIMS）と科学技術振興機構（JST）は、熱電発電デバイス設計を高速化するAIモデル「TEGNet」を開発した。従来の有限要素法による数値解析では膨大な計算時間が課題だったが、本手...
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...