GANs

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異種グラフニューラルネットワークによるフレーバー物理解析の検出器シミュレーション代替(Replacing detector simulation with heterogeneous GNNs in flavour physics analyses)

田中専務拓海先生、部下がLHCbで使われている新しいシミュレーション手法の論文をすすめてきましてね。正直よく分からない。要はうちのような製造現場でも役に立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、要点を三つにまとめますよ。まず、この研究は物理実験の重い計算を速く

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量子加速ニューラル補完と大規模言語モデル(Quantum-Accelerated Neural Imputation with Large Language Models (LLMs))

田中専務拓海先生、最近若手から「LLMで欠損値を埋めればいい」と聞いたのですが、なんだか魔法のようで実務に使えるか不安です。要するにうちの工場データの穴を自動で埋めてくれるという理解でいいですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大まかにはその理解で良いのですが、最近の研究は「LL

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ハイブリッド量子-古典生成敵対ネットワークと転移学習(Hybrid Quantum-Classical Generative Adversarial Networks with Transfer Learning)

田中専務拓海先生、最近また量子コンピュータって話を聞くようになりまして、社内でAI導入を考えているのですが、先日若手に渡された論文のタイトルが難しくて。これ、経営判断にどう関係しますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!今回の論文は、生成モデルであるGenerative Adver

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FloGAN: シナリオベースの都市移動フロー生成(FloGAN: Scenario-Based Urban Mobility Flow Generation via Conditional GANs and Dynamic Region Decoupling)

田中専務拓海さん、最近うちの部下が「都市の移動データをAIで作れる」と言ってきて困っているんです。実際に使えるんでしょうか。投資対効果が知りたいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、AIで都市の移動フローを“作る”ことは可能ですよ。要点は3つです。1.過去データを学習

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寺院タイルのデジタル再構築による古の美の再現(Revealing the Ancient Beauty: Digital Reconstruction of Temple Tiles using Computer Vision)

田中専務拓海先生、最近うちの部下が「文化財の修復にAIを使える」という話を持ってきまして、正直ピンと来ないんです。論文を持ってきたんですが要点を噛み砕いて教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、これなら専門外でも理解できますよ。結論を先に言うと、この研究は壊

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MODYGAN: 分子動力学とGANを組み合わせたタンパク質立体配座探索(MODYGAN: Combining Molecular Dynamics with GANs to Investigate Protein Conformational Space)

田中専務拓海先生、最近部下から”GAN”を使った論文が面白いと言われまして。何やら分子動力学と組み合わせているらしいのですが、要するに我々の業務に関係する話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!田中専務、それは非常に将来性のあるアプローチですよ。簡単に言うと、この研究は

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誘電体メタサーフェスにおける吸収を制御するための物理情報を組み込んだ量子GANによる逆設計(Inverse Design using Physics-Informed Quantum GANs for Tailored Absorption in Dielectric Metasurfaces)

田中専務拓海さん、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「量子GANでメタサーフェスを設計できるらしい」と聞きまして、正直よくわからないのです。うちの工場にとって本当に役立つ技術なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫ですよ、田中専務、簡単に整理しますね。結論だけ先

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スマート農業における拡散モデルの総合的レビュー:進展、応用、課題(A Comprehensive Review of Diffusion Models in Smart Agriculture: Progress, Applications, and Challenges)

田中専務拓海先生、最近のAIの話で“拡散モデル”って聞くんですが、当社のような古い製造業が農業分野で使える話なんでしょうか。現場への導入や投資対効果が心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、田中専務。拡散モデル(Diffusion Model、DM、拡散モデル)は

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少数ショット画像合成のための拒否サンプリングIMLE(Rejection Sampling IMLE: Designing Priors for Better Few-Shot Image Synthesis)

田中専務拓海先生、最近部下が『少ないデータでもきれいな画像を生成できる技術』があると言うのですが、どういう技術なんでしょうか。ウチの現場にも使えるんですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、短く整理しますよ。今回の論文は『少量の学習データで高品質な画像を作る』ことを目指した