教師なし機械学習

機械学習が大型ハドロン衝突型加速器のデータから未発見の粒子を発見するのに役立つ可能性(Machine learning could help reveal undiscovered particles within data from the Large Hadron Collider) 1701物理及び化学

機械学習が大型ハドロン衝突型加速器のデータから未発見の粒子を発見するのに役立つ可能性(Machine learning could help reveal undiscovered particles within data from the Large Hadron Collider)

2024-04-15 アルゴンヌ国立研究所(ANL) 科学者たちは、大規模な粒子衝突データを解析するために、機械学習アルゴリズムを使用しました。この手法は、標準模型に含まれない未知の粒子の証拠を探すためにATLAS実験のデータに初めて適用さ...
新しいAIモデルは自律的材料科学への飛躍となる(New AI Model Is a Leap for Autonomous Materials Science) 1700応用理学一般

新しいAIモデルは自律的材料科学への飛躍となる(New AI Model Is a Leap for Autonomous Materials Science)

2024-03-21 パシフィック・ノースウェスト国立研究所(PNNL) PNNLが開発した新しいAIモデルは、人間の介入なしに材料の電子顕微鏡画像のパターンを識別し、材料科学の正確性と一貫性を向上させます。これにより、自律型実験や材料の劣...
生き生きとした色で原子レベルの自然界のパターンを解き明かす(Uncovering nature’s patterns at the atomic scale in living color) 1700応用理学一般

生き生きとした色で原子レベルの自然界のパターンを解き明かす(Uncovering nature’s patterns at the atomic scale in living color)

大量のX線データを活用する機械学習手法により、材料探索のスピードアップを図る。 Machine learning method for harnessing large volumes of X-ray data will speed ma...
「教師なし機械学習」を用いてナノ材料開発に必要なガイドラインを作ることに成功 1504数理・情報

「教師なし機械学習」を用いてナノ材料開発に必要なガイドラインを作ることに成功

2018/08/03 京都大学 ダニエル・パックウッド 高等研究院 物質―細胞統合システム拠点(iCeMS=アイセムス)講師、一杉太郎 東京工業大学教授らの研究グループは、正解と不正解のデータを事前に学習しない「教師なし機械学習」を使って、...
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