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記事検索結果
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すると分子構造からスペクトルと物性を予測したり、反対に欲しい物性から分子構造やスペクトルを予測したりできるようになった。高分子物性や発光特性、生物活性も予測でき、他の人工知能(AI)モ...
アイデミーは、材料開発を支援するデータプラットフォーム(基盤)「Lab Bank」で、人工知能(AI)を活用した物性予測機能を2024年1月中旬に追加する。予測...
微細な構造の計測とシミュレーションを通じて物性のメカニズムを解明することもあれば、材料データベースと大規模計測データに基づき戦略的な材料設計を行うこともある。 ... 一方、データ科...
アモルファスは構造に規則性がなく物性予測が難しい。シンプルな機械学習でも高精度に予測できたため多様な材料を効率的に調べる手法になりえる。 ... するとシンプルなAIモデルでも予測精...
バンドギャップ誤差抑制、材料探索を効率化 早稲田大学の谷口卓也准教授らは、有機材料の結晶構造を人工知能(AI)に学習させると物性予測の精度が向上することを証明した。....
樹脂開発の蓄積データからマテリアル・インフォマティクス(MI)技術を活用して最適な配合処方を予測する独自の物性予測システムを社外向けデータベースに組み入れた。... 顧客が強度や弾性率...
京都大学の鹿島久嗣教授らは、実験バイアスを補正して化合物の物性を予測する人工知能(AI)技術を開発した。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...
データは人工知能(AI)モデルに学習させて物性予測ツールとして利用し、熱力学データなどと組み合わせることで製造プロセスを設計するための温度条件などを導ける。
研究グループは、機械学習・ニューラルネットワークを用いた大規模計算化学ソフトによる物性予測などから、コバルトをインジウム酸化物に修飾した新規材料がCO2と水素からCOを得る際の触媒として効果的であるこ...
タイヤの長寿命化や低燃費化など高付加価値化につながるゴム物性値を予測可能にする。... 現在のAIシステムは、エネルギーロス量など基礎的な約30種類の物性値を予測できる。... 過去の実験データを基に...
材料解析シミュレーション(計算科学データ)と機械学習、ニューラルネットワーク(人工神経回路網)などのAI技術を組み合わせて材料物性の予測モデルを構築し、効率的な材料開発...
産業技術総合研究所のマリウス・ビュクール主任研究員と中村恒夫研究チーム長らの研究グループは、量子力学に基づいた「第一原理計算」と人工知能(AI)技術の深層学習(ディープラーニン...
産業技術総合研究所と東京大学の研究グループは、材料開発や創薬の分野での有用物質の探索支援ツールとして、未知の化合物の物性を予測できる技術を開発した。... さらに従来技術では難しかった、AIに教える学...
さらに材料情報のデータベースとスーパーコンピューターを利用し、未知の材料の物性予測や材料探索に利用できる「マテリアルズ・インフォマティクス」の手法を活用。
シミュレーションと実験を高速で繰り返し、実験データをシミュレーションに反映させて予測精度を高める。 「データ同化」と呼ばれる同手法は、気象の予測精度を飛躍的に高めた。さらに、この過程...
