戦略事業1情報処理:発表内容詳細このページではjavascriptを使用しています。実世界の異常検知においては、教師データを現場で集めてラベル付けする作業がもっとも大変である。本研究では、教師データを必要としない環境適応型の異常検知技術を提案する。多層ニューラルネットワークを使っているが、チップ化を前提に計算コストを大幅に削減しているため、計算資源の限られた末端のデバイス内で学習が完結する。置かれた環境で正常を学習するので「置くだけ異常検知」が実現できる。教師データは必要なく、クラウドにデータをアップロードすることもない。新技術は心理アンケートなどの情報から学習者の個性を判断し、AI技術で個性と過去の事例を分析して、各学習者に最適な方法で意欲を引き出す。意欲を引き出すことを目的とした様々な従来技術があるが、個性に応じてアプローチを変える技術は存在しない。心理学研究では、個性によって最適なアプローチが変わることが分かっており、従来技術では全ユーザに取って有効なアプローチを提供できなかった。比較】それぞれ異なる研究分野で発展してきた「超高速化学」と「極低温物理」の手法を融合させた世界初の試みであり、これまでの量子シミュレータに比べ桁違いの強相関状態を作り出し、その時間発展をアト秒レベルの世界最高精度でシミュレートすることが可能になった。講師パックウッド・ダニエルhttp://www.packwood.icems.kyoto-u.ac.jp/【新技術の概要】ナノテクノロジーでは、分子集合化で形成される表面材料の最適化が大きいハードルである。本技術では機械学習やモンテカルロサーチという最先端の数理手法を取り入れ、計算時間を大幅に短縮しながら精度の高い予測が可能である。jst.go.jp収集情報の取り扱いについてご利用条件(JST全体)。