タグ：ベイズ最適化
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ロボットへの動作教示を効率化する技術を開発――人とロボットが協働する環境での活用を加速 パナソニックHD
パナソニックホールディングスは2023年8月8日、ロボット制御時に、環境（ドアやテーブルなど）との接触を含むロボットへの動作教示を効率化する技術を発表した。教示した動作を正しく完遂する「パフォーマンス」と、接触時の「安全…詳細を見る-
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AI手法による全固体リチウム二次電池の効率的な材料探索法を実証――材料研究／開発の期間を短縮化 名工大
名古屋工業大学は2020年7月27日、AI手法を導入した材料インフォマティクスによる全固体リチウム二次電池向け材料探索の短縮化が可能なことを実証したと発表した。 同大学によると、次世代電気自動車車載電池として、安全…詳細を見る-
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熱電材料の発電性能向上で400℃までの温域で利用可能に――機械学習で最適な組成を発見 NIMSと東大
物質・材料研究機構（NIMS）と東京大学は2019年3月19日、従来の実験では探索範囲外だった最適な組成（元素の混合比）を機械学習で発見し、アルミニウム、鉄、シリコンといった汎用元素のみで作られた熱電材料の中温域（200…詳細を見る-
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機械学習により最適な熱放射メタマテリアルを設計、実証に成功――約80億の候補から検索 NIMSなど
物質・材料研究機構（NIMS）は2019年1月23日、東京大学、新潟大学、理化学研究所と共同で、機械学習と熱放射物性計算を組み合わせることで、極めて狭い帯域の熱放射メタマテリアルを最適設計し、実験にて実証することに成功し…詳細を見る-
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東大ら、機械学習により熱電変換性能を最大にするナノ構造の設計を実現――自立発電技術の発展に期待
東京大学と物質・材料研究機構（NIMS）は2018年6月16日、ベイズ最適化と熱電物性計算を組み合わせて熱電変換材料のナノ構造を最適設計することに成功したと発表した。 IoTなどで必要となるセンサーや情報通信デバイ…詳細を見る-
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