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記事検索結果
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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。...
数十から百数十個の少ないデータで予測できる。... 産総研で合成した63個の実験データと論文から収集した111個のデータをAIに学習させて予測性能を評価した。
大量の実験データをAIが理解できる形で蓄積する必要があるなど課題はあるが、実現できれば半導体製造装置のレシピ(ガス流量や温度、圧力の最適な組み合わせ)や材料の開発効率を高めることができ...
研究内容は制御理論という学問を切り口とした免疫システムの数理解析で、理化学研究所との共同研究にも携わり、生体内の実験データに対し、数理モデル化した後に挙動解析を行う分野の研究に熱中しました。
データ駆動はAIやデータ科学を駆使する研究手法だ。... これがデータ駆動の普及に向けた課題だ。 ... 実験データに合わせてAIモデルを調整したり、解析手法を組み合わせたりと開発の...
技術開発・共用部門のデータ活用ユニットとしてデータ駆動型の研究を担うエンジニアチームを組織する。人材採用を進めており、材料研究者のデータ解析や構造化などを支援して事例を集積する。 ....
30年分の実験データを集めてもデータの数が限られるため、スパース混合回帰モデルという手法で予測モデルを構築した。... 材料開発は実験数が限られ、数十程度のデータで性能を予測する必要があった。データ数...
