コンピューターシミュレーションでは30万種の植物プラの物性を推定しており、実験データと計算データを組み合わせて開発を加速させる。 ... 樹脂合成のペースを上げて、実際にデータを集め...

状態図に集約されているデータは、これまで実験で得られていた。しかし約80種類ある安定元素から2種類を選んで混合するだけでも、その組み合わせは3000通り以上と膨大であり、実験で必要なデータをすべて取得...

両社は睡眠を継続的に計測することが人の意識や行動に変化をもたらす可能性があるとみて、実験データを新たな保険商品やサービスの開発に生かす考え。 実証実験は、大同生命の役職員124人を対...

我々は、正しく予測するためには科学的な理解が必要であると考え、精密に合成した材料表面への酸素分子や水分子の吸着安定性を計測して得た実験データと理論予測を比較することで、予測精度を向上させてきた。信頼性...

しかし現状は実験装置や実験炉の段階にすぎません。本体への組み込みや実験データをフィードバックし、性能面、コスト面でも商用炉に使える技術にブラッシュアップしていくことが日本の役割だと考えています。......

その実用化を目指して、膨大な実験データや触媒の材料構造の解析などに取り組んできたのがベンチャーのアトモニア。... 具体的には富士通は高性能コンピューティング(HPC)を用いた量子化学...

実験だけで探索すると膨大な条件を検証する必要があった。シミュレーションと実験データから何が起きているか推定できると効率的に微生物を設計できる。

また、NIMSの「マテリアルデータ中核拠点」と連携して、研究開発の進展に伴って生成される実験データを自動的に収集する仕組みを構築している。 部材・電極・電池といった各階層において構造因子と特性...

少量でも良質なデータが得られれば、そのデータを使って実験サイクルを回しながら、よりよい材料へと最適化を進めることができる。... 1個の実験データは数百個の計算データに匹敵するという見解もあり、良質な...

データから異常発生を予測でき、予防保全に役立つ。... (東京都小金井市) データケミカル 実験・製造データ解析「Datachemical...

オムロンサイニックエックス(OSX、東京都文京区、諏訪正樹社長)の牛久祥孝リサーチオーガナイザー、沖縄科学技術大学院大学のフロリアン・ラランド大学院生、米Spiffy AIの松...

分析機器や実験装置、ロボットなどをつないで自動化しやすくする。 ... モジュールの組み合わせで一連の実験を自動化する。 ... 東京大学の長藤圭介准教授は「ロボッ...

高精度数値実験で再現 ガラスは現代社会に欠かせない材料の一つだ。... しかし、実際に原子がどのように並んでいるかを実験で調べることは困難だった。 ... 実験デー...

2023年に、文部科学省のデータ創出・活用型マテリアル研究開発プロジェクト(DxMT)の五つの拠点の一つとしてNIMSに創設された「データ創出・活用型磁性材料研究拠点(DXMa...

日本原子力研究開発機構では実験によりその度合いを把握し、精度良く評価できるモデルを開発した。 ... しかし、その断面積の実験データはほとんどなく、特に加速器施設で重要な鉄のデータは...

分子や細胞、臓器、個体、行動などと複数の分野をまたぐようにデータをAIに学習させる。... 実験データや画像、文章などを一括で学習する。

トヨタ自動車はデータ駆動型の材料開発支援ツールに多目的最適化を実装した。データ駆動型開発はデータから人工知能(AI)技術などで実験条件を絞り込み、その実験データでさらに条件を絞り込む。

表計算ソフト「エクセル」を操作するような感覚で実験結果を入力でき、表計算のセル同士の関係を明示化した半構造化データの抽出によって迅速に解析できる。... 各研究者が従来の個人記録と同様に入力できて負担...

アイデア共有や資金調達の透明性担保 まだ現在進行形で実験の途上にあるものの、既存の研究機関が抱える諸問題を打開するアプローチとして、DeSciは世界各地域で期待が高まっている。...

高い機動性を生かし、タイプテストのデータ取り、設備装置の不具合解析、移動体などのラボ実験データ収集などに提案する。