同社はMIDを利用した宇宙空間におけるバイオ実験装置やサービスの開発を進めており、2024年秋の実証実験、25年のサービス開始を目指す。 ... 開発中の装置は人工衛星に積み込んで宇...

実験では秒速0・9メートルの走行で10回中10回成功。... まだ実験回数は少ないが、信頼性が向上し、企業への技術移転がしやすくなった。

同手法により歯磨き粉の組成開発において実験回数を大幅に削減し、想定の約半分の期間で開発を実現したという。... 新手法は既知データを起点に組成探索が可能な機械学習手法「ベイズ最適化」に、研究員の知見を...

また、それぞれのデータが全て実験の生データと正確にひも付けられている特徴も持つ。 ... その結果、少ない実験回数で、正確に材料物性の予測ができるよう、次に作製する材料(材料...

実験回数を削減でき、創薬期間の短縮が期待できる。 ... 2022年以降も研究を続け、実験者の経験や技術に頼ってきたたんぱく質の構造決定にAIを取り入れる手法を発展させる。

風洞実験はこの悩みを解決できる」 ―設備の特徴は。 ... 飛行実験回数を重ねる上で、日本はフィールドが不足している。国内の状況を考えると試験フィールドを...

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...

これに複雑な関係性を持つデータ群を単純化し、似た特性を持つグループを作って可視化できる東北大学の自己組織化マップを組み合わせ、少ない実験回数での設計に成功。

物質・材料研究機構(NIMS)と化学大手4社は25日、最少の実験回数で材料物性の高い予測精度を実現する汎用的人工知能(AI)技術を開発したと発表した。作製すべき材料をベ...

実験回数を従来の170分の1から1000分の1に減らせるという。

同大が行った実験はこうだ。実験装置の間をモバイルマニピュレーター(移動型作業ロボット)が走り回り夜通しで実験を実施。... 研究者が絞り込んでも1万通り以上残る実験条件の中から、目的条...

閾値超え条件、効率探索 名古屋工業大学の稲津佑助教と竹内一郎教授(理化学研究所チームリーダー)らは、製品開発などの実験工数を大幅に削減する人工知能(AI...

研究開発では、実験データを収集してマテリアルズ・インフォマティクス(MI)などに使うデータを増やすほか、新たに高性能コンピューターを導入する。... 取り組みを加速するため、従来の報告...

これには膨大な回数の実験が必要であるが、全てを実施するのは難しい。 【データ駆動型】 我々は材料研究開発では重要なツールとして認識されている機械学習(ML&...

研究開発、AIで効率化 【最適解探る】 産業技術総合研究所(産総研)では、複数の人工知能(AI)の手法を組み合わせ、必要最小限の実験...

実験を自動化するラボオートメーション(LA)が立ち上がろうとしている。... まず魅力的な仮説を立て、最少の実験回数で仮説を証明するか、棄却する。... 野口氏は「まずは実験作業の治具...

材料開発は、その膨大な組み合わせから元素の比率や化学反応、熱処理などの条件を変えて何度も実験を繰り返す。 ... これは実験や計算などで得られた材料データを系統的に整理・保管し、必要...

昭和電工は、産業技術総合研究所(産総研)などと共同で、フレキシブル透明フィルムを開発する際の実験回数を25分の1以下に低減した。... 実験は、まず熟練研究員が27種類のフィルムを作成...

評価のための実験回数を従来比25分の1以下に減らせた。... 従来、機能性材料の開発では開発者の経験と勘に基づく仮説の検証や多数の実験などで時間と労力がかかっていた。 ... 実験回...

例えば、素材を開発する際、MIと実験を併用することで、実験回数を従来の数千回から数十回程度に減らし、開発スピードを大幅に速められる。 ... また一つの実験データを基に、仮想上でAI...