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記事検索結果
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文部科学省は2023年度からデータ科学を駆使する「データ駆動型」の材料研究事業を拡充する。... 公的な設備や実験データを産学が効率的に活用できる仕組みを構築することで新材料の研究...
マテリアルズインフォマティクス(MI)など、実験データから物性を予測する際に、新たにデータを追加しなくても性能向上が見込める。... 有機化合物のデータベースで小さな分子ほど合成されや...
日々蓄積される実験データを可視化しながら統一形式で保管し、研究者間で共有・活用することで社内の研究開発を効率化する。... MIデータベースシステム(ARDIS)は電子実験ノートの機能...
今、R&D部門では実験データや報告書、過去の記録、実験設備などがデジタル情報基盤でつながり、開発を効率化する取り組みが進行中。... MIの予測を基にスマートラボを動かし、実験結果をデジタル情...
リコーはeSciが保有する細胞実験データを活用することによって、AI技術を活用した薬剤応答や疾患メカニズムの予測ビジネスを始める。
AIをはじめ、ソフトウエアは膨大な実験データを解析する技術ができつつある。... 実験装置の処理能力から探査空間の広さとデータをとる密度を考える。... 実験が自動化され、標準化された高品質の大量デー...
核融合スタートアップの英トカマク・エナジーは、球状(スフェリカル)トカマク型の核融合実験装置「ST40」で、1億度Cのプラズマ温度を達成した。... 30年代初めの...
研究開発のデータ活用を高度化する研究デジタル変革(DX)のビジネスが立ち上がっている。... いわゆるITやデータ科学を材料研究に応用して起業する。... トヨタ 材料・データ...
サイバネットシステムは自社開発したビッグデータ(大量データ)可視化ツール「BIGDAT@Analysis(ビッグデータアナリシス)」を発売した。専門知...
(1)金融取引先企業の課題解決を大学が支援(2)大学発ベンチャー(VB)などの資金や業務提携を金融機関が支援(3)デジタルや高度エンジニ...
原材料や添加剤の材料データや実験データ、プロセスデータなどを機械学習することにより、要求された性能を満足する材料の候補を絞りこめる。その結果、従来型の実験と評価を繰り返す材料開発に比べて、数十倍の開発...
今後、データ侵害事案の増加を見込み、データ保護と悪質なデータ侵害抑止の観点から議論の行方が注目される。 ... データ侵害時に規定が不適用の場合が想定されるため、データを含む営業秘密...
実験データから活性や確度の高い変異を絞り込みながら実験を繰り返す。約80種の変異体データで、活性が5倍となる変異体にたどり着いた。
材料の開発研究は、研究者の経験や勘を頼りに地道な実験を繰り返す研究から、データ科学を駆使したデータ駆動型研究への転換が図られようとしている。... データ駆動型研究では、大量のデー...
同基盤は材料配合やサンプル作成、評価といった一連の実験データを一元的に集約するデータベース(DB)と独自開発のAIで構成。同基盤を使った一部製品の開発で、実験回数を約3割低減することに...
従来のデータ駆動アプローチは不斉点が一つの反応がほとんどだった。... 32回の実験データを学習したところで立体選択性の高い触媒の構造が得られた。 ... 複雑な化学反応で...
大型放射光施設「スプリング8」に計測データを蓄えるサーバーの設置や、データを解析する人工知能(AI)アプリケーション(応用ソフト)を開発するなど、研究データを効率的に使...
当初、6600万通りあった実験条件の組み合わせは磁気特性に影響が大きい条件から絞り込み770通りまで減らした。 次に18回分の実験データから能動学習と実験を繰り返...
あらゆる関数を表現できるニューラルネットワークを用いた機械学習を考案し、実験データを精密に再現した。少ないデータから隠れた物理量を抽出する機械学習観測手法の確立につながる。 ...
