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...
機械学習
2002原子炉システムの運転及び保守 
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。
1504数理・情報 汎化能力を最大化する特徴抽出～信頼性・説明可能性の高いデータ予測～
将来の入力を予測するために最も有益な成分を抽出する教師なし学習手法を予測誤差最小化の観点から数理的に導き、「PredPCA（予測主成分分析）」と名付けた。
0505化学装置及び設備 Ｘ線回折パターンからの対称性予測における知識発見 ～熟練者の勘・コツの定式化に成功～
2020-12-11 高エネルギー加速器研究機構,総合研究大学院大学, 統計数理研究所,東京理科大学,科学技術振興機構ポイント 機械学習により粉末Ｘ線回折パターンから結晶の対称性を予測する手法を開発。 機械学習モデルの解析により、熟練者が経...
0702非鉄生産システム 機械学習により超合金粉末の製造コスト削減に成功
数回の試行で複雑な製造条件を最適化 航空機エンジン部品製造の低コスト化に期待2020-11-30 物質・材料研究機構,科学技術振興機構ＮＩＭＳは、機械学習を適用することで、航空機エンジン用材料として有望なＮｉ－Ｃｏ基超合金の高性能・高品質な...
1600情報工学一般 「機械学習システムの品質評価テストベッドα版（機能限定）」を公開
品質の不透明性を除去し、AIシステムのビジネス活用加速に期待2020-11-18 産業技術総合研究所NEDOと産業技術総合研究所は、人と共に進化するAIシステムの実現に向けて基盤技術の開発に取り組んでおり、AIシステムに関する品質の指標およ...
0505化学装置及び設備 機械学習により薄膜作製プロセスの高速化を実現
外部データなしで試料作製回数を大幅に低減、材料開発コスト削減に期待2020-10-21 物質・材料研究機構,東京大学概要 NIMSと東京大学の研究グループは、材料開発に欠かせない薄膜作製プロセスに機械学習を応用することで、高品位な試料を作製...
1600情報工学一般 光の波動でＡＩ計算 ～超高速・並列ＡＩ処理の実現に向けた大きな一歩～
2020-09-29 金沢大学,埼玉大学,科学技術振興機構金沢大学 理工研究域 機械工学系の砂田 哲 准教授、埼玉大学 大学院理工学研究科 数理電子情報部門の内田 淳史 教授および菅野 円隆 助教の共同研究グループは、脳のような高度かつ柔軟...