研究に使用する機器から取得した実験データや条件、研究者同士のチャットの履歴など、研究に関するデータを一元管理できる。... 研究データは実験条件も含め機器から自動的にクラウドにアップロードされる。&#...

1500件規模の合成実験データから6万件規模の未実験条件の合成可能性を評価する。... 研究のために酸化物の並列合成実験システムを構築した。... 合成条件は約6万件になる。

温度や試薬濃度、溶媒の種類、反応時間、添加物などさまざまな条件を解析。... これらの結果をAIで解析し、どの条件が結果に強く影響するか探った。さらに粉末のX線回折データを自動分類し、分類と実験条件の...

実験条件を機械学習の一つである「ベイズ最適化」を用いて絞り込み、実験作業と条件探索を自動化することに成功した。 ... 名古屋大学の布施新一郎教授は、化学物質の生産手法「フロー合成」...

しかし、それでも密度・温度の予測に数日かかることもあり、予測結果を実験条件にフィードバックするための現実的な要請、数時間以内にはほど遠い。 ... JT―60SAや核融合実験炉イータ...

1万通り以上の実験条件の中から、機械学習のベイズ最適化を用いて20回以下の実験で目的条件を特定した。... ベイズ最適化により19回分の実験データで目的条件を特定。初期条件を変えて最適化しても10回分...

実験条件を絞り込む技術を研究する。 一般的に製品テストの実験条件は膨大になる。... 「より難しい条件に適用できる技術が求められている」と竹内さん。

材料研究は泥臭い実験の繰り返し。... ただ、材料分野では、材料を作って実証する実験系の研究者の発言力が大きい。... これを皮切りに、ベイズ最適化やクリギングなどデータ探索法を実験条件の絞り込みに用...

実験動画の配信なども検討する。 ... また、実験機への材料投入を自動化したほか、実験条件の切り替えを瞬時に実施できる。 実験データを即時提示し、ラボ内で顧客と打ち...

実験科学で扱う知識は構造化され、実験作業も自動化しやすいためだ。 ... 研究者が設定した範囲で最適な実験条件を求める。... AIが実験計画から実験実行、データ解析、さらに次の仮説...

工学的な研究開発の多くは、品質やコストなど複数の目的変数に対して最適な実験条件(入力)を探索する多入力多目的システムの最適化といえる。 しかし、実験条件の組み合わせは...

現在、ナノ粒子のサイズ変化観察に向けた実験条件の最適化を進めている。

量子コンピューターの“実験装置”としての有用性を示し、計算能力だけが注目されがちな量子コンピューターの研究開発の方向性に影響を与えるとしている。 ... しかし、量子シミュレーション...

これまでは知りたい物性に応じて実験条件を調整し、得たい情報が見えているか試行錯誤を繰り返してきたが、今回開発した方法では、“先入観を持たずに”とにかく網羅的に画像データを得ることが重要となる。 ...

実験的な取り組みを成功させるには、経営層も含め、投資に対する覚悟や長期的な視点が必要だ。... 実験データの解析も支援する。実験室や分析室などで生成する実験データや実験条件などのメタデータの関係をひも...

だが、ヒトiPS細胞由来の心筋細胞の品質は実験条件などによりムラがあり、熟練実験者の勘によるところが大きかった。

人工知能(AI)と実験自動化ロボットを組み合わせて、自動的にシステムが改善する。... 実験自動化ロボットで得られた実験結果をAIにフィードバックして解析させた後、その解析結果を基に新...

高さ400メートル級の超高層ビルと周辺市街地の風況把握といった、より実用的な風洞実験を可能にした。... 多様な縮尺の模型など実験条件に合わせて送風する気流を自在に調整できる。

計測値や実験データをAI技術で解析し、次の実験の狙いを定める。... これを繰り返すことで性能の高い材料や条件が見つかる。 ... そこで研究者は複数の物理現象が混ざらない実験条件を...

実験データを人工知能(AI)技術で解析し、新しい材料を探す研究が注目されている。... 実験条件や計測条件を記録し、AI技術で解析できる形式に整える。