物質の物性予測に適した新しいAIモデル「GNNOpt（Graph Neural Network for Optical Spectra）」を開発しました。 GNNOptは、量子シミュレーションと比較して100万倍の速度で、しかも高精度な光学スペクトル予測を行うことができました。 本成果によって、光学や ...

グラフニューラルネットワーク(GNN)と呼ばれる深層学習手法を用い、ガラスの原子配置から、原子の運動によって構造が変化する様子を予測する新手法を開発し、予測精度の世界記録を大きく更新した。 新たに開発したGNNによる深層学習モデル「BOnd ...

日立と楽天グループの研究開発機関である楽天技術研究所(以下、楽天)は、大規模な組合せ最適化問題を高速かつ高精度に解く新たな手法を開発しました。本手法は、日立のCMOSアニーリング技術*1と、楽天のグラフニューラルネットワーク(GNN)技術*2を ...

先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： https://cmcre.com/）では、 各種材料 ...

FCDは薬剤抵抗性焦点性てんかんの主要な原因だが、外科治療により改善を期待できる。しかしFCDは脳MRIで検出困難なことが多く、治療の妨げとなっている。これに対して近年、AIの応用が試みられているが、従来のモデルはサンプルサイズ不足や ...

10万変数以上の問題に対して計算時間を最大20%短縮、精度を最大35％向上 日立と楽天グループの研究開発機関である楽天技術研究所(以下、楽天)は、大規模な組合せ最適化問題を高速かつ高精度に解く新たな手法を開発しました。本手法は、日立のCMOS ...