複数の画像やテキストの解釈 Machine learning - Section 173
広大な化学空間で適切な遷移金属を採掘する
計算化学者は、エネルギー応用のための材料を発見し、設計するためのより良い方法を設計します
宇宙からの詳細な画像は、植物に対する干ばつの影響をより明確に示します
J-WAFSの研究者たちは、遠隔センシング観測を利用して、干ばつを監視するための高解像度システムを構築しています
機械学習モデルを成長させる方法の学習
新しいLiGO技術により、大規模な機械学習モデルのトレーニングを加速し、AIアプリケーションの開発にかかる費用と環境負荷を...
特定のタスクに最適に適合するニューラルネットワークを設計するためのメソッド
適切なビルディングブロックを使用することで、機械学習モデルは詐欺検知やスパムフィルタリングなどのタスクをより正確に実...
拡散生成モデルによる医薬品発見の加速化
MITの研究者たちは、DiffDockというモデルを構築しましたこのモデルは、いつか従来の方法よりも速く新しい薬剤を見つけ、副作...
様々な地形でサッカーをプレーするための四脚ロボットシステム
「DribbleBot」は、強化学習を利用して、砂地、砂利、泥地、雪などの様々な地形でサッカーボールを操ることができますまた、...
宇宙における私たちの位置を理解する
マーティン・ルーサー・キングJr.奨学生であるブライアン・ノードは、機械を訓練して宇宙を探索し、研究における公正を求めて...
MIT CSAILの研究者が生成的AIの最前線について議論する
専門家たちは、AIによって生成されたコード、言語、画像、およびその能力、制限、将来の影響をのぞき見するために集まります
ドローンは、液体ニューラルネットワークを使用して未知の環境をナビゲートします
MITの研究者たちは、脳に着想を得た液体ニューラルネットワークを使用して、自律ドローンのナビゲーションにおける新しい進歩...
AIシステムは、構造設計のターゲットを満たす新しいタンパク質を生成することができます
これらの調整可能なタンパク質は、強靭性や柔軟性など、特定の機械的特性を持つ新しい材料を作成するために使用することがで...
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