1603情報システム・データ工学 個人の好みのメイク色を「印象の言葉」から簡単に作り出すバーチャルメイク技術を開発～印象語と投影型メイクによるインタラクティブな最適化～
2026-03-05 東京科学大学東京科学大学（Science Tokyo）の研究チームは、ユーザーが音声で伝えた「印象の言葉」から個人の好みに合ったメイクの色を生成し、自分の顔で試しながら最適化できるバーチャルメイク技術を開発した。まず、...
ベイズ最適化
1603情報システム・データ工学 
0302航行援助施設 地球との通信に依存しない自律的な宇宙航法へ一歩 －超小型X線衛星NinjaSatによるX線パルサー航法の実証－
2026-03-03 理化学研究所,東京理科大学,京都大学,広島大学,千葉大学理化学研究所、東京理科大学、京都大学、広島大学、千葉大学の国際共同研究グループは、超小型X線衛星「NinjaSat」を用い、X線パルサー航法の実証に初めて成功した...
1602ソフトウェア工学 「AI聖徳太子」が複数情報を聞き分け、開発方針を指示～多様な要求物性の環境低負荷型プラスチック材開発に貢献～
2025-06-23 理化学研究所理化学研究所は、環境低負荷型プラスチックの迅速な開発を支援するAI活用手法を開発しました。TD-NMRで取得した複数の物性情報を、CNNで解析・特徴抽出し、ベイズ最適化により最適成形条件を探索。従来30日以...
0505化学装置及び設備 欲しい物質を自動的・自律的に合成する～デジタル技術と自動化・自律化で切り拓く化学・材料研究の新時代～
2025-05-14 東京大学東京大学大学院理学系研究科の研究チームは、AIとロボットを活用した自律的な材料開発システムを構築しました。このシステムは、X線回折（XRD）データを自動解析し、ベイズ最適化を用いて成膜条件を最適化することで、L...
1602ソフトウェア工学 材料開発DX：材料の画像から特性を予測するAI、取得データから次の実験条件を提案するAI
2025-04-23 産業技術総合研究所産業技術総合研究所は、プログラミング不要でAIを活用した材料開発DXを可能にするアプリ群を開発した。構成は、画像から材料特性を予測する「AISTex-Modeling App」と「AISTech-Pr...
1700応用理学一般 材料データを秘匿しながらベイズ最適化を行う材料探索アプリを開発～他者に知られない形で物性データを分散したまま機械学習～
2024-12-24 産業技術総合研究所ポイント 物性データを秘匿しながらベイズ最適化を行うアプリを開発し磁石化合物での化学組成の最適化に成功 情報漏洩のリスクが低い秘密分散技術と、データを無意味化して計算する秘匿計算技術を併用 秘匿計算を...
0500化学一般 化学研究開発を支援する機械学習モデルが最優秀論文賞を受賞(Machine learning models to support chemical R&D recognised with Best Paper Award)
2024-08-27 インペリアル・カレッジ・ロンドン(ICL)インペリアル・カレッジとBASFのチームは、化学研究開発（R&D）を支援するAI技術で「Computers & Chemical Engineering Best Paper ...
0110情報・精密機器 自己改善するAI手法が3Dプリンティングの効率を高める(Self-improving AI method increases 3D‑printing efficiency)
2024-08-22 ワシントン州立大学(WSU)ワシントン州立大学の研究者は、AIアルゴリズムを使用して3Dプリンティングの効率を向上させる手法を開発しました。この技術により、腎臓や前立腺の複雑なモデルを最適な設定で印刷し、試行錯誤を繰り...
0505化学装置及び設備 AIで製紙廃材の使い勝手を向上させる(AI boosts usability of paper-making waste product)
CESTの研究者がAIを応用し、リグニンをバイオ製品の出発原料として大量に利用することに成功Researchers from CEST successfully apply AI to enable large scale utilizat...
1602ソフトウェア工学 設計者はコンピュータの支援でより良い解決策を見出すが、創造的なタッチは犠牲に(Designers find better solutions with computer assistance, but sacrifice creative touch)
2022-05-19 フィンランド・アールト大学ソフトウェアの構築から自動車の設計まで、エンジニアは日々、複雑な設計状況に取り組んでいます。設計者はしばしば、直感、経験、試行錯誤の組み合わせに頼っている。このプロセスは非効率的であるだけでな...
0505化学装置及び設備 専門知識と機械学習を融合した最適化手法～最適な成膜条件により生産効率を約2倍に～
2020-09-09 名古屋大学,理化学研究所,グローバルウェーハズ・ジャパン株式会社名古屋大学未来材料・システム研究所の長田 圭一（当時大学院生）、宇治原 徹教授、理化学研究所革新知能統合研究センターの沓掛 健太朗研究員およびグローバルウ...
1700応用理学一般 機械学習により熱電変換性能を最大にするナノ構造の設計を実現
環境発電への貢献に期待2018-06-16 東京大学 大学院理学系研究科,科学技術振興機構,物質・材料研究機構東京大学の塩見 淳一郎教授 (NIMS兼務) 、山脇 柾大学院生、大西 正人特任研究員、鞠生 宏特任研究員の研究グループは、JST...