機械学習

超強力接着性ハイドロゲルのデノボ設計に成功!~データ駆動型アプローチで材料開発の新境地を開拓~ 0504高分子製品

超強力接着性ハイドロゲルのデノボ設計に成功!~データ駆動型アプローチで材料開発の新境地を開拓~

2025-08-07 北海道大学北海道大学の研究チームは、タンパク質データと機械学習を統合したデータ駆動型手法により、超強力接着性ハイドロゲルのデノボ設計に成功した。約2.5万種のタンパク質情報を基に高分子鎖の配列を最適化し、最大1 MPa...
材料欠陥の発生を予測する新しい機械学習モデル (Novel machine learning model can predict material failure before it happens) 1700応用理学一般

材料欠陥の発生を予測する新しい機械学習モデル (Novel machine learning model can predict material failure before it happens)

2025-04-14 アメリカ合衆国・リーハイ大学Lehigh大学の研究チームは、機械学習を用いて金属などの多結晶材料における「異常な結晶粒成長」を、破壊が始まる前の初期段階(素材寿命の約20%以内)で高精度に予測する新手法を開発した。LS...
熱伝導率が極めて高い液晶性ポリイミドの合成に成功~機械学習による効率的な分子設計で高機能材料開発を変革~ 0504高分子製品

熱伝導率が極めて高い液晶性ポリイミドの合成に成功~機械学習による効率的な分子設計で高機能材料開発を変革~

2025-07-24 東京科学大学東京科学大学などの研究チームは、機械学習を活用し、従来よりも高い熱伝導率(最大1.26W/m・K)を持つ液晶性ポリイミドの開発に世界で初めて成功しました。高分子データベース「PoLyInfo」の情報を用いて...
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河川堆積物の呼吸速度を機械学習で予測(Predicting River Sediment Respiration Rates Using Machine Learning) 1902環境測定

河川堆積物の呼吸速度を機械学習で予測(Predicting River Sediment Respiration Rates Using Machine Learning)

2025-07-17 パシフィック・ノースウェスト国立研究所 (PNNL)(Photo by Andrea Starr | Pacific Northwest National Laboratory)PNNLとParallel Worksの...
自己駆動型ラボで材料開発を加速(Researchers Hit ‘Fast Forward’ on Materials Discovery with Self-Driving Labs) 1603情報システム・データ工学

自己駆動型ラボで材料開発を加速(Researchers Hit ‘Fast Forward’ on Materials Discovery with Self-Driving Labs)

2025-07-14 ノースカロライナ州立大学(NCState)ノースカロライナ州立大学の研究チームは、自己駆動型実験室に「動的流量実験」を導入し、従来の10倍以上のデータを短時間で取得可能にした。この手法では、化学反応を止めずに連続観測を...
新しい衛星マッピングで熱帯樹木の喪失を17%過小評価していたことが判明(New Satellite Mapping Reveals Tropical Tree Cover Losses Underestimated by 17%) 1904環境影響評価

新しい衛星マッピングで熱帯樹木の喪失を17%過小評価していたことが判明(New Satellite Mapping Reveals Tropical Tree Cover Losses Underestimated by 17%)

2025-07-07 中国科学院(CAS)Pan-tropical high-resolution tree cover map. (Image by AIR)新たな研究により、世界の森林モニタリングでは熱帯地域の樹木被覆の17.31%、約...
リモートセンシングと機械学習で土壌呼吸の空間分布を解析(Exploring Soil Respiration Spatial Patterns in Coastal Ecosystems using Remote Sensing and Machine Learning) 1904環境影響評価

リモートセンシングと機械学習で土壌呼吸の空間分布を解析(Exploring Soil Respiration Spatial Patterns in Coastal Ecosystems using Remote Sensing and Machine Learning)

2025-07-07 パシフィック・ノースウェスト国立研究所 (PNNL)米PNNLの研究で、チェサピーク湾沿岸の陸域・水域境界における土壌呼吸の空間パターンを、リモートセンシングと機械学習を用いて解析した。土壌呼吸には気温が最も大きく影響...
新素材特性を高速測定するロボットプローブ開発(Robotic probe quickly measures key properties of new materials) 0403電子応用

新素材特性を高速測定するロボットプローブ開発(Robotic probe quickly measures key properties of new materials)

2025-07-04 マサチューセッツ工科大学 (MIT)MITの研究グループは、半導体材料の光電導度(photoconductance)を測定する完全自律型ロボット探針システムを開発しました。探針は材料の表面に接触し、光がもたらす電気応答...
星の年齢を推定するAIモデルを開発(U of T astronomers develop AI model to determine stars’ ages) 1701物理及び化学

星の年齢を推定するAIモデルを開発(U of T astronomers develop AI model to determine stars’ ages)

2025-07-02 トロント大学(U of T)トロント大学の天文学者チームは、星の年齢を高精度で推定するAIモデル「ChronoFlow」を開発した。これは、星の自転速度などの観測データと機械学習を組み合わせ、従来困難だった個々の星の年...
機械学習により溶融塩の挙動を量子精度で予測(Quantum precision reached in modeling molten salt behavior) 0500化学一般

機械学習により溶融塩の挙動を量子精度で予測(Quantum precision reached in modeling molten salt behavior)

2025-06-24 オークリッジ国立研究所(ORNL)The melting point of lithium chloride can be accurately predicted from simulations by conver...
単一素材の電子スキンでロボットに人間の触覚(Single-material electronic skin gives robots the human touch) 0109ロボット

単一素材の電子スキンでロボットに人間の触覚(Single-material electronic skin gives robots the human touch)

2025-06-11 ケンブリッジ大学ケンブリッジ大学とUCLの研究者は、単一素材で多様な触覚刺激(圧力・温度・切創など)を感知できる新しい電子スキンを開発しました。伝導性ハイドロゲルを用い、32電極と約86万の経路を通じて触覚情報を取得。...
AI技術の活用で導波路の接続状態の良否を自動判定~専門技術に頼ることなく高周波デバイス特性の正確な評価を可能に~ 0402電気応用

AI技術の活用で導波路の接続状態の良否を自動判定~専門技術に頼ることなく高周波デバイス特性の正確な評価を可能に~

2025-06-11 産業技術総合研究所産総研は、ミリ波~テラヘルツ波領域の高周波測定において、導波路の接続状態をAI技術で自動判定する手法を開発。機械学習により、目視や作業者の熟練度に依存せずに接続良否を判断し、測定精度のばらつきを解消。...
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