最適化​

確率的スピントロニクスプロセッサを開発（NUS researchers develop probabilistic spintronic processors for faster and greener optimisation） 0403電子応用

確率的スピントロニクスプロセッサを開発（NUS researchers develop probabilistic spintronic processors for faster and greener optimisation）

2026-07-02　シンガポール国立大学（NUS）シンガポール国立大学（NUS）のYang Hyunsoo教授らは、スピントロニクス素子を用いた確率的プロセッサを開発し、複雑な最適化問題を高速かつ省エネルギーで処理できることを実証した。磁...
2026-07-03
0403電子応用
EV電池設計のためのトレードオフ評価手法を開発（Mapping Trade-Offs to Help Build Better EV Batteries） 0402電気応用

EV電池設計のためのトレードオフ評価手法を開発（Mapping Trade-Offs to Help Build Better EV Batteries）

2026-06-29 ミシガン大学ミシガン大学の研究チームは、電気自動車（EV）向けリチウムイオン電池の設計において、エネルギー密度、充電速度、寿命、安全性など相反する性能要件（トレードオフ）を体系的に評価する新たな解析手法を開発した。次世...
2026-07-02
0402電気応用
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） 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...
2026-03-25
1602ソフトウェア工学
機械学習により複雑な計画問題の高速解決が可能に（A faster way to solve complex planning problems） 1603情報システム・データ工学

機械学習により複雑な計画問題の高速解決が可能に（A faster way to solve complex planning problems）

2025-04-16 マサチューセッツ工科大学 (MIT)マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、複雑な計画問題を従来より最大50%高速に解決する新しいアルゴリズム「L-RHO」を開発しました。​この手法は、機械学習を活用して、問...
2025-04-17
1603情報システム・データ工学
機械学習を活用した薄膜成長の自動化へ（Moving to Autonomous Experimentation: Growing Thin Films with Machine Learning） 0703金属材料

機械学習を活用した薄膜成長の自動化へ（Moving to Autonomous Experimentation: Growing Thin Films with Machine Learning）

2025-04-02 パシフィック・ノースウェスト国立研究所(PNNL)​パシフィック・ノースウエスト国立研究所（PNNL）の研究者たちは、機械学習を活用して薄膜材料の成長プロセスを自律的に最適化する新しい手法を開発しました。​このアプロー...
2025-04-03
0703金属材料
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