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 ...

富士通 富士通研究所 コンピューティング研究所 マテリアルズインフォマティクスPJ シニアリサーチマネージャーの坂井靖文氏 国内のメーカーでは、製品のニーズの多様化や開発期間短縮の影響で、扱う素材の高品質化と開発スピードの向上が求められて ...

As an emerging technology in the field of artificial intelligence (AI), graph neural networks (GNNs) are deep learning models designed to process graph-structured data. Currently, GNNs are effective ...

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 ...

「Graph Game」はニューラルネットワークの構造をグラフで作成するゲームです。AI技術の発展と共に頻繁に目にするようになった「ニューラルネットワーク」をどの程度理解しているか試せるゲームとのことなので、実際にプレイしてみました。 サイトに ...

」はニューラルネットワークの構造をグラフで作成するゲームです。AI技術の発展と共に頻繁に目にするようになった「ニューラルネットワーク」をどの程度理解しているか試せるゲームとのことなので、実際にプレイしてみました。 Graph Game - By Sabrina Ramonov ...