0501セラミックス及び無機化学製品 機械学習によりMOFの熱容量を予測(Machine learning predicts heat capacities of MOFs)
2022-10-18 スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)EPFLの化学エンジニアは、汎用性の高い有機金属骨格材料の熱容量を正確に予測できる機械学習モデルを開発した。この研究により、炭素捕捉プロセスの全体的なエネルギーコストが予想より...
機械学習
0501セラミックス及び無機化学製品 
1600情報工学一般 携帯電話の振動を利用して遠隔地からの盗聴が可能なセンサーが発見される(Sensors can tap into mobile vibrations to eavesdrop remotely, researchers find)
2022-10-07 ペンシルベニア州立大学(PennState)ペンシルベニア州立大学の研究者は、市販の自動車用レーダーセンサーと新しい処理方法を用いて、携帯電話のイヤホンの振動を検出し、通話の相手が何を話しているかを最大83％の精度で解...
1600情報工学一般 時を超えて蘇る50年前の歌声 ～スモールデータを用いたタスク混合深層学習による歌唱再現～
2022-10-03 東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻、 猿渡・小山研究室の高道慎之介助教を中心とした研究チームは、東映株式会社ツークン研究所からの受託研究で、歌手の松任谷由実氏が50年前にデビューした当時の歌声を人工再現する技...
1700応用理学一般 人工知能(AI)が効率的な混ぜ方を自動で学習 ～流体混合問題に対する強化学習の有効性を実証、環境低負荷型社会実現への貢献に期待～
2022-09-05 東京理科大学研究の要旨とポイント 流体混合は、さまざまな工業プロセスにおいて重要な役割を担っているにもかかわらず、流体混合を最適化する手法は確立されていません。 本研究では応用数学的アプローチから、機械学習の一種である...
0500化学一般 新しいLOLS機械学習アプローチにより、複雑な分子のコンフォーマー探索を容易にする(New LOLS machine learning approach facilitates molecular conformer search in complex molecules)
機械学習に基づく新しい手法により、巨大分子でも分子コンフォマーの探索に有望な結果が得られたA new method based on machine learning yields promising results when search...
1702地球物理及び地球化学 機械学習を用いた局地降水予測手法を開発～水災害リスクや水資源量を推定し、災害に強い社会の実現をめざす～
2022-05-13 東京大学○発表者：吉兼 隆生（東京大学 生産技術研究所 特任准教授）芳村 圭 （東京大学 生産技術研究所 教授）○発表のポイント：◆局地的な降水量や降水頻度には、周辺の地形等が大きく影響する。しかし、従来の予報モデルに...
2002原子炉システムの運転及び保守 地震ー実感する( Seismic ー Feeling it out)
2022-05-02 オークリッジ国立研究所(ORNL)With seismic and acoustic data recorded by remote sensors near ORNL’s High Flux Isotope Reac...
1601コンピュータ工学 強力な機械学習モデルにより、高圧で溶けるダイヤモンドを表示(Powerful Sandia machine-learning model shows diamond melting at high pressure)
ハードウェアとソフトウェアの改善により、1年かかっていた「実行時間」を1日に短縮Hardware and software improvements shorten ‘run time’ from year to a day2022-01-...
1602ソフトウェア工学 レジリエントなエネルギー高効率の AI/機械学習の鍵は人間の脳にある
人間の脳の自己修復に重要な役割を担うアストロサイト(星状細胞）の機能をハードウェアデバイスの物理現象において模倣する可能性に関する研究を発表。現行技術に比べ低エネルギー消費で作動し自己修復する AI と機械学習(ML)の実現の可能性を開く。
0502有機化学製品 機械学習・データサイエンスを用いて有機合成化学の難題である複雑な不斉触媒反応の迅速な最適化に成功
有機合成の課題の一つである触媒的立体分岐型不斉合成の機械学習・データ駆動型触媒設計による制御に成功しました。
0501セラミックス及び無機化学製品 機械学習を活用した効率的なネオジム磁石の高特性化に成功
電気自動車などの駆動モーター用磁石として需要が急増しているネオジム磁石について、その作製条件を変化させて得た実験データに機械学習を適用することにより、最小限の実験回数で磁石特性を最大化できることを実証しました。
0500化学一般 最少の実験回数で高い予測精度を与える汎用的AI技術を開発
化学マテリアルズオープンプラットフォームからなる水平連携において、強度や脆さといった材料物性を機械学習で予測する際に、材料の構造から得られる情報を有効に活用し、少ない実験回数で、予測値と実値の誤差を小さくできるAI技術を開発しました。