タグ：ニューラルネットワーク
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平均場理論によってAIの「敵対的訓練」の特性を解明――ニューラルネットワークの「幅」が重要 東京大学
東京大学は2023年12月4日、新たな平均場理論によってAIの「敵対的訓練」のさまざまな特性を明らかにしたと発表した。 AIに誤認を引き起こさせる「敵対的事例」に対して、正しい認識ができるようにAIを訓練することは…詳細を見る-
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入社3年目で自動運転の実現に欠かせないLiDAR開発のコア技術を担う、機械とソフトウェア2軸のスキルを持つエンジニア___メイテック 藪 智明氏
株式会社メイテックは、日本の製造業に向けてプロフェッショナルなエンジニアによる設計・開発業務のソリューションサービスを提供している企業だ。今回紹介する藪 智明氏は、2021年に機械系エンジニアとしてメイテックに新卒入社し…詳細を見る-
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水の波を使って未来を予測するアナログコンピューター――リザバー・コンピューティングにより高性能デジタルコンピューターを上回る性能
「リザバー・コンピューティング」と呼ばれるアプローチから、流水を使用して未来の出来事を予測する小型の概念実証用コンピューターが作製された。この研究は豪チャールズスタート大学と豪スウィンバーン工科大学によるもので、その詳細…詳細を見る-
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2次元画像から3次元形状を推測するコンピュータービジョン技術を開発
マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、2次元画像から3次元形状を推測する新しいコンピュータービジョン技術を開発した。コンピューターに、より人間に近い視覚を持たせたいとしている。研究結果は、2022年6月19～…詳細を見る-
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さまざまな燃料で効率的にディーゼル車を走らせる制御ソフトウェアを開発
イリノイ工科大学の研究チームは、軽油以外の燃料でもディーゼル車が効率的に走れるように、機械学習とコンピューターモデリングを利用したソフトウェアを開発した。エンジンの部品などのハードウェアを変更しなくても、ソフトウェアの更…詳細を見る-
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深層強化学習法による超音波モータの最適制御システムを開発 東京大学
東京大学は2022年5月9日、深層強化学習法を活用した超音波モータの最適制御システムを開発したと発表した。 超音波モータは電磁モータと比較して重量当たりのトルクが大きく、高速応答性に優れている。加えて小型化にも適し…詳細を見る-
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原子スケールで応力を予測する手法を開発
イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究チームが、銅の結晶粒界における原子スケールの応力を、マシンラーニングを用いて予測することに初めて成功した。分子動力学シミュレーションから得られるデータを、ニューラルネットワークに…詳細を見る-
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スパイキングニューラルネットワークの組み合わせでエネルギー効率に優れた脚ロボットの動きを生成 東北大学
東北大学大学院工学研究科 教授の林部充宏氏らの研究グループは2021年12月23日、スパイキングニューラルネットワークを用いた深層強化学習により、エネルギー効率の良い脚ロボットの歩行パターンを生成したと発表した。スパイキ…詳細を見る-
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複雑な情報処理タスクを100万倍速く解く次世代リザバーコンピューティング
リザバーコンピューティングを、非常に少ない計算資源と少ないデータ入力で、33倍から100万倍の速度で実行する方法が発見された。この次世代リザバーコンピューティングのテストでは、複雑な計算問題をデスクトップコンピューター上…詳細を見る-
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材料の構造画像を生成し、物性を予測するAI技術を開発——CNTなど複雑な構造の材料にも利用可能 産総研ら
産業技術総合研究所（以下、産総研）は2021年10月19日、同研究所のナノチューブ実用化研究センター CNT評価チームが、先端素材高速開発技術研究組合および日本ゼオンと共同で、AI（人工知能）によって材料の構造画像を生成…詳細を見る-
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