実験データでシミュレーションのモデルを修正するデータ同化という手法を用いる。300時間分のデータで900時間後に触媒が壊れることを予測できた。... 酸素発生反応触媒のシミュレーションモデルを作り、パ...

日本ゼオンは子会社の米ゼオンケミカルズ(ケンタッキー州)と実験データを連携させることに成功し、新たに構築した人工知能(AI)モデルの物性予測性能が向上することを確認した...

酸素空孔の量を変えながらミュオンビーム照射実験を積み重ねた。実験データには、正ミュオンと酸素空孔が直接反応した痕跡と、それが空孔濃度に応じて変化する様子が鮮やかに記録されていた。... J―PARCで...

例えば、研究者が知識や経験をベースに設計した化合物に対して過去のデータをもとにAIが特性を予測し、その結果を受けて研究者が再設計する使い方が同社では定着している。... 化合物ごとの実験結果のデータを...

デジタル変革(DX)の推進により、デジタル化された大量の実験データの分析から研究をはじめ、それを説明するモデルを導き出す帰納的なデータ駆動型研究が主流となりつつある。 ...

欲しい機能のたんぱく質ができるまで実験を繰り返すよりも効率的になる。 ... 英グーグル・ディープマインドのデミス・ハサビス最高経営責任者(CEO)...

窒化ケイ素の組織画像と産総研が集めた実験データを学習させ、学習データと特性を関連付けたモデルを作成し、任意の画像から特性を予測する。... パソコン画面のダイアログボックスを使い、取り込んだ画像データ...

これらの物性値は実験データとして存在するだけでは設計に利用できず、数式となって初めて利用可能になる。 ... 物性値への影響が極めて大きいことは知られていたが、文献から得られるデータ...

電子実験ノート(ELN)の導入によるデータの電子化と共有化を推進するなど、現場レベルでのデータ活用にも注力する。... ITリテラシーがそれほど高くなくても効率的にビッグデータ(...

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...