数千パターンの付着物をAIがディープラーニング(深層学習)で解析し、刃具の正確な計測を可能にした。

実データと類似した学習データだけを厳選でき、自動生成するAIの精度を高められる。... エイアイキューブの中核技術はAIが深層学習(ディープラーニング)により少量のデータから疑似データ...

多様な特徴の間の関係性を統合的に解析する際には、どの特徴が重要になるかを深層学習で適応的に重み付けして解析することで、人の重なりなどによって一部の特徴が検知されない場合でも他の特徴で補完する。

駐車スペース枠内の車両の有無を95%程度の精度で判定できるが、同様のシステムはネットワークカメラの普及やディープラーニング(深層学習)の実用化などで従来より安価に提供できるよう...

同社の技術は深層学習と患者組織モデルを組み合わせたもので、早期発見段階でも患者を層別化できる可能性がある。

収集したデータに基づき、AIの深層学習を用いて仮想空間で作業や動線、ラインやロボットの配置、従業員の負荷などの模擬実験を実施し最適化を図る。

2010年ごろから化合物の構造情報で機械学習を導入。16年ごろのAIブームの波に乗り深層学習などの活用が進み、インシリコ創薬が本格化した。

【東大阪】近畿大学の山県一夫教授、慶応義塾先端科学技術研究センターの徳岡雄大研究員と慶大の舟橋啓教授、山田貴大専任講師、東京大学の小林徹也准教授らは、深層学習を用いてマウス受精卵の細胞分裂を...

ノイズに対して誤検知を起こすことが少ない深層学習の手法の一つである「変分オートエンコーダー(VAE)」のネットワークを使いながら、正常音と劣化傾向音を分離する独自の基準で稼働音の特徴を...

岡野原氏は、電力効率世界一のディープラーニング(深層学習)用スーパーコンピューターや超高速原子レベルシミュレーターの開発など、最先端の深層学習の研究と社会実装について、革新的な成果を出...

電力効率世界一の深層学習用スーパーコンピューターや超高速原子レベルシュミレーターの開発などで知られるベンチャー企業「PreferredNetworks(プリファードネットワークス)」の...

人が判断した結果をディープラーニング(深層学習)で学習することで人が五感で確認するのと同じ精度を出しやすい」 *取材はオンラインで実施。

非現実な世界で学ぶAI 深層学習の発達で、高度な物体操作能力を持つロボットが開発されるようになった。... 課題は深層学習の訓練の手間やコストがかかることである。 ...

深層学習技術については「トランスフォーマー」が増加傾向にあり、「CNN」「深層強化学習」などの伸びは鈍化している。

一方、深層学習(ディープラーニング)技術は大幅なアルゴリズムの高度化が困難になっていることからコモディティーになりつつあり、技術や製品そのものではなくサービスを導入する産業の選択、エッ...

PCASは深層学習(ディープラーニング)モデルの演算数を削減して軽量化する技術。

また、人工知能(AI)を用いたシミュレーションや深層学習などに関わる研究者も在籍し、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)の活用など開発力強化に向けた基盤づくりに取り...

新たに開発したのは「プロテインMPNN」と名付けた深層学習ツール。

紙管容器やプラスチックチューブなどを触覚ハンドに持たせて握り方を深層学習で最適化する。... 深層学習すると物の形状に合わせて握り方を変えるようになった。... 今後、作業に合わせた物の握り方を深層学...

脳波データをいったん画像に変換して深層学習に適用すると、「ノンレム睡眠」「レム睡眠」「覚醒状態」の3パターンに精度良く分けられた。