機械学習

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 search...
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、従来の予報モデルに...
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 Reac...
ad
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 day2022-01-...
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 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。
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 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。
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 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。
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 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。
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~ 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。
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~ 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...
機械学習により超合金粉末の製造コスト削減に成功 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...
「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 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...
ad
タイトルとURLをコピーしました