機械学習

AIと量子コンピューティングで新材料開発を加速 (AI and Quantum Computing Accelerate Materials Development at UW) 1701物理及び化学

AIと量子コンピューティングで新材料開発を加速 (AI and Quantum Computing Accelerate Materials Development at UW)

2026-06-09 ワシントン大学(UW)米国の University of Washington の研究チームは、量子コンピュータや次世代電子デバイスの開発に不可欠な量子材料の探索を加速するため、人工知能(AI)を活用する新たな手法を開...
AIを活用した電池研究ロードマップを提示(Turbocharging Battery Research With AI: An Ambitious Vision) 0402電気応用

AIを活用した電池研究ロードマップを提示(Turbocharging Battery Research With AI: An Ambitious Vision)

2026-06-02 アルゴンヌ国立研究所(ANL)米国アルゴンヌ国立研究所(ANL)は、人工知能(AI)を活用して次世代電池研究を大幅に加速する構想を推進している。従来の電池開発では、新材料の探索や性能評価に長期間の実験と膨大なコストが必...
物理法則を学習したデジタル「スーパー・ブレイン」で技術開発を高速化(Physics-Trained Digital ‘Super-Brain’ Speeds Up Technology Development) 1603情報システム・データ工学

物理法則を学習したデジタル「スーパー・ブレイン」で技術開発を高速化(Physics-Trained Digital ‘Super-Brain’ Speeds Up Technology Development)

2026-06-04 チャルマース工科大学スウェーデンのチャルマース工科大学と国際共同研究チームは、物理法則を学習に組み込んだ新しい人工知能モデル「物理学習型デジタル・スーパー・ブレイン」を開発した。この技術は、従来の機械学習が大量の実験デ...
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スマートフォンからロボットを操作できるアプリを開発(New App Allows Anyone to Operate a Robot From Their Phone) 0109ロボット

スマートフォンからロボットを操作できるアプリを開発(New App Allows Anyone to Operate a Robot From Their Phone)

2026-05-26 ジョージア工科大学米国ジョージア工科大学(Georgia Tech)は、スマートフォンをロボットアームの遠隔操作端末に変えるアプリ「COBALT」を開発した。利用者は専用サーバーに接続し、スマートフォンを動かすだけで、...
土壌滞留時間が世界河川の溶存有機炭素年代を決定することを解明(Study: Soil Residence Time Governs Age of Dissolved Organic Carbon in Global Rivers) 1901環境保全計画

土壌滞留時間が世界河川の溶存有機炭素年代を決定することを解明(Study: Soil Residence Time Governs Age of Dissolved Organic Carbon in Global Rivers)

2026-06-02 中国科学院(CAS)中国科学院南京地理湖沼研究所の周永強教授らの研究チームは、世界の河川に含まれる溶存有機炭素(DOC)の濃度と炭素同位体特性(Δ¹⁴C、δ¹³C)を高解像度で全球的に解析し、その年代を支配する主要因が...
製造欠陥をリアルタイム予測する新AIモデル(New AI Model Predicts Manufacturing Defects on the Fly) 0107工場自動化及び産業機械

製造欠陥をリアルタイム予測する新AIモデル(New AI Model Predicts Manufacturing Defects on the Fly)

2026-05-28 パシフィック・ノースウェスト国立研究所(PNNL)米パシフィック・ノースウェスト国立研究所(PNNL)の研究チームは、製造工程中に発生する欠陥をリアルタイムで予測できる新しいAIモデルを開発した。従来は製品完成後の検査...
アマゾン森林で嵐と乾燥化がバイオマス循環を加速することを確認 (Storms, Dryness Speeding up Biomass Turnover in Amazon Forest: Study) 1901環境保全計画

アマゾン森林で嵐と乾燥化がバイオマス循環を加速することを確認 (Storms, Dryness Speeding up Biomass Turnover in Amazon Forest: Study)

2026-05-25 中国科学院(CAS)中国科学院華南植物園(SCBG)と米コーネル大学などの国際研究チームは、アマゾン熱帯雨林で暴風雨の増加と大気乾燥化が森林バイオマスの更新速度を加速させ、炭素貯留能力を低下させていることを明らかにした...
有害藻類の追跡を支援するNASA開発AI(NASA-developed AI Could Help Track Harmful Algae) 1902環境測定

有害藻類の追跡を支援するNASA開発AI(NASA-developed AI Could Help Track Harmful Algae)

2026-05-20 NASANASAは、有害藻類ブルーム(HAB)の発生を高精度に追跡する人工知能技術を開発した。研究では、衛星観測データと機械学習を組み合わせ、水域表面の色彩変化やクロロフィル分布を解析することで、有害藻類の発生位置や拡...
AIを使った原子核のモデリング~未知の原子核の形を予言~ 1701物理及び化学

AIを使った原子核のモデリング~未知の原子核の形を予言~

2026-05-20 北海道大学北海道大学の研究グループは、AIの機械学習を活用して、原子核の形状や集団運動を高精度に予測できる新たな原子核モデルを開発しました。対象となった「相互作用するボソン模型(IBM)」は原子核の振動・回転などを記述...
気候温暖化が世界の河川における酸素減少を持続的に促進することを解明 (Study: Climate Warming Drives Sustained Oxygen Loss in Global Rivers) 1901環境保全計画

気候温暖化が世界の河川における酸素減少を持続的に促進することを解明 (Study: Climate Warming Drives Sustained Oxygen Loss in Global Rivers)

2026-05-16 中国科学院(CAS)中国科学院南京地理湖沼研究所(NIGLAS)の研究チームは、1985~2023年にわたる世界21,439河川区間のデータを機械学習スタッキング法で解析し、地球温暖化により世界の河川で持続的な酸素減少...
高エネルギーリチウム硫黄電池によりドローン飛行距離を延伸 (Drones fly farther with high-energy lithium-sulfur battery from Tsinghua SIGS researchers) 0402電気応用

高エネルギーリチウム硫黄電池によりドローン飛行距離を延伸 (Drones fly farther with high-energy lithium-sulfur battery from Tsinghua SIGS researchers)

2026-05-15 清華大学清華大学深圳国際大学院(Tsinghua SIGS)の研究チームは、リチウム硫黄電池のエネルギー密度を大幅に向上させる新手法を開発した。研究成果は2026年5月に『Nature』へ掲載された。従来のリチウムイオ...
小さな動きを支援技術へ変換する「Kinemo」(Kinemo: Turning Small Movements Into New Possibilities) 0109ロボット

小さな動きを支援技術へ変換する「Kinemo」(Kinemo: Turning Small Movements Into New Possibilities)

2026-05-12 ジョージア工科大学米国のGeorgia Institute of Technology(Georgia Tech)の研究チームは、人の動作理解とロボット制御を高度化する運動解析システム「Kinemo」を開発した。Kin...
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