Neural Networks

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単軸実験からの有限ひずみ塑性の自動モデル発見(Automated Model Discovery of Finite Strain Elastoplasticity from Uniaxial Experiments)

田中専務拓海さん、最近うちの技術部から『この論文を読め』って渡されたんですが、正直タイトルを見てもピンと来ないんです。要するにどう役立つんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、これを一言で言うと『実験データだけから材料の振る舞いを表すモデルを自動で見つける仕組み』です。

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オートエンコーダとデータ拡張を組み合わせたハイブリッド深層畳み込みニューラルネットワークによる2006年ルックアップテーブルの予測(HYBRID DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS COMBINED WITH AUTOENCODERS AND AUGMENTED DATA TO PREDICT THE LOOK-UP TABLE 2006)

田中専務拓海先生、最近部署で「論文を読んでAI導入の判断をしてほしい」と言われまして、論文の要点を短く教えていただけますか。現場で役立つかが一番知りたいです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理していけるんですよ。結論から言うと、この論文は機械学習を組み合わせて物理

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音響場推定のための物理情報を組み込んだ機械学習(Physics-Informed Machine Learning for Sound Field Estimation)

田中専務拓海先生、最近部下に『音響場推定』の論文を勧められましてね。現場での使い道がイメージしづらくて困っております。これ、うちの工場で本当に役立ちますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。今日は要点を3つにまとめ、現場での意義とリスクを噛み

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データ駆動による多重スケール確率力学系の有効モデリング(DATA-DRIVEN EFFECTIVE MODELING OF MULTISCALE STOCHASTIC DYNAMICAL SYSTEMS)

田中専務拓海先生、最近部署で「多重スケールの確率的なシステム」を扱う研究が話題だと聞きました。うちの工場のように短い動きと長い動きが混ざる現場にも関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!多重スケールの確率力学系(Multiscale Stochastic Dynamica

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ルールベースモデルから深層学習トランスフォーマーアーキテクチャへ:自然言語処理と手話翻訳システムの調査、分類および性能評価(From Rule-Based Models to Deep Learning Transformers Architectures for Natural Language Processing and Sign Language Translation Systems: Survey, Taxonomy and Performance Evaluation)

田中専務拓海先生、最近部署で「手話翻訳の研究論文が重要だ」と言われまして。正直、手話翻訳システムがうちの工場にどう影響するのかピンと来ません。まず全体像を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、田中専務。一緒に整理しましょう。要点は三つで説明しますよ。まずは

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データ駆動型計算力学:ニューラルネットワークとモデルフリー手法の公正な比較(Data-driven methods for computational mechanics: A fair comparison between neural networks based and model-free approaches)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼いたします。部下から『材料データを使う新しい計算手法がすごい』と言われまして、正直何がどう違うのか分からず困っております。要点をざっくり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、一緒に整理しましょう。今回の論文は、材料特性を

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SpikingSSMs: Learning Long Sequences with Sparse and Parallel Spiking State Space Models(スパイキングSSM:スパースかつ並列なスパイキング状態空間モデルによる長系列学習)

田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から『最近はSpikingなんとかが注目だ』と聞きまして、正直何がどう良いのか掴めず困っております。これって要するにどんな研究なのでしょうか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、一緒に整理しましょう。端的に言うと、この研究は

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ドメイン分離型物理情報ニューラルネットワークと閉形式勾配による高速モデル学習(Domain-decoupled Physics-informed Neural Networks with Closed-form Gradients for Fast Model Learning of Dynamical Systems)

田中専務拓海先生、最近若手が持ってきた論文の話で「DD-PINN」って略称が出てきたんですが、正直耳慣れない言葉でして。要するに何が変わるんですか、うちの現場で役に立つ話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!DD-PINNは、Physics-informed Neural

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化学物性予測のためのクロスモーダル学習:Large Language ModelsとGraph Machine Learningの融合(Cross-Modal Learning for Chemistry Property Prediction: Large Language Models Meet Graph Machine Learning)

田中専務拓海先生、最近うちの部下が「LLM(大規模言語モデル)とGNN(グラフニューラルネットワーク)を組み合わせる研究がすごい」と騒いでおりまして、正直ピンと来ません。これって要するに何ができるようになるという話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、簡単に整理しま

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宇宙からのメタン検出と定量のための機械学習(Machine Learning for Methane Detection and Quantification from Space)

田中専務拓海さん、この論文って何が一番すごいんですか。うちの工場で使える話になり得ますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!この論文は衛星データと機械学習を組み合わせて、メタン漏洩の検出と量の推定をスケールさせる点が目玉ですよ。大丈夫、一緒に整理していけば導入判断ができますよ。