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...
ニューラルネットワーク
0402電気応用 
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...
1603情報システム・データ工学 培養ニューロンによる機械学習で時系列信号生成を実証 ―人工ニューラルネットワークの機能を生体神経回路に実装―
2026-03-18 東北大学東北大学らの研究チームは、培養した神経細胞（ニューロン）を用いて、人工ニューラルネットワークが担ってきた時系列信号生成の機械学習機能を生体神経回路上で実現した。マイクロ流体デバイスにより神経回路構造を制御し、リ...
1603情報システム・データ工学 測定された非線形性がAI性能を向上させることを示唆（AI benefits from measured non-linearity）
2026-02-10 マックス・プランク研究所独マックス・プランク協会（MPG）の研究チームは、AIの学習性能向上に「適度な非線形性」が重要であることを実験的に示した。多くのAIモデルは非線形活性化関数や非線形層を持つが、非線形性の程度が学...
1603情報システム・データ工学 AIの信頼性向上に向けた新手法を開発（University of Arizona astronomer develops novel method to make AI more trustworthy）
2025-11-18 アリゾナ大学University of Arizonaの天文学者 Peter Behroozi 氏は、人工知能（AI）モデルが「自分が答えられないことを認識する」能力を高める新手法を開発しました。従来のAIでは「自信を...
1604情報ネットワーク 暗号解析攻撃に対する初のAI防御技術（Researchers Unveil First-Ever Defense Against Cryptanalytic Attacks on AI）
2025-11-17 ノースカロライナ州立大学(NC State)この研究では、AIモデル（特にニューラルネットワーク）の パラメータ抽出攻撃（cryptanalytic parameter extraction attacks） に対し、...
0401発送配変電 電力網の最適化を高速化する新ツールを開発（Faster problem-solving tool guarantees feasibility）
2025-11-03 マサチューセッツ工科大学（MIT）Web要約 の発言：MITの研究チームは、電力網運用など複雑な最適化課題を高速かつ確実に解く新手法「FSNet」を開発した。FSNetは、ニューラルネットワークによる初期予測と、制約条...
1701物理及び化学 大規模天体分類のためのニューラルネットワークを開発（Researchers Develop Neural Network for Large-Scale Celestial Object Classification）
2025-07-22 中国科学院（CAS）中国科学院雲南天文台の研究チームは、星、銀河、クエーサーの大規模分類を可能にするニューラルネットワークモデルを開発した。形態特徴とスペクトルエネルギー分布（SED）を同時に処理するマルチモーダル構造...
1601コンピュータ工学 AIは人間ほど物体を認識できない―その理由と解決法（AI can’t see as well as humans, and how to fix it）
2025-07-22 スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)EPFLの研究により、AIは人間のように「輪郭統合」を使って物体を認識できないことが判明した。実験では、輪郭の35％のみが残された画像に対し、人間は約50％の正答率を維持したが...
1603情報システム・データ工学 On/Offデータで世界トップ精度の分散システム電力需要予測法を開発～追加センサー不要で低コスト、電力市場への調整力提供に期待～
2025-06-06 東京科学大学東京科学大学の研究チーム（伊原・Manzhos研）は、機器のOn/Offデータを使って、分散型エネルギーシステム（DES）の電力需要を「世界最高精度」で予測する新手法「グループ・エンコード（GE）」を開発し...
1504数理・情報 ニューラルネットワークによる有効相互作用評価（Neural Networks for Evaluating Effective Interactions）
2025-06-02 パシフィック・ノースウェスト国立研究所(PNNL)The VNet neural network can be used to rapidly generate downfolded Hamiltonians that...
1702地球物理及び地球化学 AIによる異常気象予測（AI is good at weather forecasting. Can it predict freak weather events?）
2025-05-23 シカゴ大学シカゴ大学を中心とした研究チームは、AIによる天気予報の限界を明らかにしました。特に、過去のデータに基づくニューラルネットワークは、記録にない極端な気象イベント（「グレイ・スワン」）の予測が困難であることが示...