機械学習

揺さぶりをかける:機械学習による振動の安定性予測(Shaking things up: Using machine learning to predict vibrational stability) 0500化学一般

揺さぶりをかける:機械学習による振動の安定性予測(Shaking things up: Using machine learning to predict vibrational stability)

2023-02-07 オーストラリア連邦研究会議(ARC) ◆振動の安定性を迅速かつ正確に予測する機械学習プログラムにより、新物質発見のための膨大な時間が節約できるようになった。 ◆科学者は何百万もの理論的な化合物を選んで実験することができ...
機械学習が導き出したブラックホールの成長メカニズム 1701物理及び化学

機械学習が導き出したブラックホールの成長メカニズム

2022-12-15 国立天文台 本研究の概念図。機械学習により、ブラックホールと本体の銀河の組み合わせを多数テストし、その中から実際の観測と最もよく一致する組み合わせを選ぶ。(Credit: H. Zhang, M. Wielgus et...
複雑さの中にシンプルさを見いだす(Finding Simplicity Within Complexity) 1504数理・情報

複雑さの中にシンプルさを見いだす(Finding Simplicity Within Complexity)

UHのエンジニアが、行動予測と天気予報の改善を可能にする方法を開発 UH Engineer Develops Method That Can Predict Behavior, Improve Weather Forecasting 202...
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機械学習により、新しいペロブスカイト太陽電池材料の発見を後押し(Machine learning boosts the discovery of new perovskite solar cell materials) 0500化学一般

機械学習により、新しいペロブスカイト太陽電池材料の発見を後押し(Machine learning boosts the discovery of new perovskite solar cell materials)

CESTの研究者が機械学習を用いてペロブスカイト型合金材料の計算機研究を加速 CEST researchers use machine learning to accelerate computational study of perovs...
機械学習によりMOFの熱容量を予測(Machine learning predicts heat capacities of MOFs) 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...
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) 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...
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~ 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...
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~ 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...
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) 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 searc...
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~ 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...
地震ー実感する( Seismic ー Feeling it out) 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 Rea...
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) 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 day 2022-0...
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