305336記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 高速かつフーリエ特徴による原子間ポテンシャルの転移学習 — Fast and Fourier Features for Transfer Learning of Interatomic Potentials
1未満 分で読了
0 views

高速かつフーリエ特徴による原子間ポテンシャルの転移学習 — Fast and Fourier Features for Transfer Learning of Interatomic Potentials

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近若手から持って来られた論文の話でして、タイトルが長くて何が肝心か掴めません。どこが経営に関係するんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！この論文は工場や材料研究で使う「原子間ポテンシャル（Interatomic Potentials, IAP）原子同士の力を表す数式」を、少ないデータで素早く作れる手法を示していますよ。忙しい経営層向けに要点を三つで整理しますね。

田中専務

三つとは、どんなことですか。投資対効果で言うと、開発時間や人手の削減につながるのか、その辺を知りたいです。

AIメンター拓海

一つ目は高速性、二つ目はデータ効率、三つ目は現場適用のしやすさです。要は少ない実験や高価な計算で済ませつつ、精度の高いモデルを短時間で得られることがポイントです。

田中専務

それはいいですね。しかし具体的にどんな技術を組み合わせているのか、仕組みが分からないと現場には持ち込めません。専門用語を噛み砕いて教えてください。

AIメンター拓海

もちろんです。まず

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
データ効率的なオフライン強化学習のための共有Qネットワーク事前学習
(Pretraining a Shared Q-Network for Data-Efficient Offline Reinforcement Learning)
次の記事
回転に対して等変なハイパーグラフニューラルネットワークがもたらす変化
（EquiHGNN: Scalable Rotationally Equivariant Hypergraph Neural Networks）
関連記事
オープンソース生成AIのリスクと機会
（Risks and Opportunities of Open-Source Generative AI）
拡散モデルを用いたセキュアな意味通信
（Diffusion-enabled Secure Semantic Communication Against Eavesdropping）
MRI取得差を吸収する表現の学習
（LEARNING AN MR ACQUISITION-INVARIANT REPRESENTATION USING SIAMESE NEURAL NETWORKS）
マルチスケール電磁散乱のGPU加速Pythonツールキット
（TorchGDM: A GPU-Accelerated Python Toolkit for Multi-Scale Electromagnetic Scattering with Automatic Differentiation）
準ホログラフィック非フェルミ液の密度応答と集団励起
（Density response and collective modes of semi-holographic non-Fermi liquids）
自己教師あり音声・テキスト表現を統合する堅牢な音声復元モデル MIIPHER
（MIIPHER: A Robust Speech Restoration Model Integrating Self-Supervised Speech and Text Representations）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
音声から「屋外録音」時の3D顔動作を合成する技術
（Synthesising 3D Facial Motion from “In-the-Wild” Speech）
  • 論文研究
大量のツイートに基づく市民の特徴付け
（Characterization of citizens using word2vec and latent topic analysis in a large set of tweets）
  • 論文研究
オミクスデータの統合的コンセンサスクラスタリングのための多重カーネル学習
（Multiple kernel learning for integrative consensus clustering of ’omic datasets）
  • 論文研究
生成モデルの精度と網羅性を分離して評価する手法の改良
（Improved Precision and Recall Metric for Assessing Generative Models）
  • 論文研究
SR-GANによるゼロショット学習の改良
（SR-GAN: SEMANTIC RECTIFYING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK FOR ZERO-SHOT LEARNING）
  • 論文研究
継続学習の三つのシナリオ
（Three scenarios for continual learning）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る