量子コンピュータ 古典的アルゴリズムと量子アルゴリズムを組み合わせて量子モンテカルロ法を実現(2/3)
１．古典的アルゴリズムと量子アルゴリズムを組み合わせて量子モンテカルロ法を実現(2/3)まとめ ・フェルミ粒子には負符号問題というマイナスのエネルギーを持っているように見えるケースがある ・この負符号問題を量子コンピュータと古典的コンピュー...
業界/分野
量子コンピュータ 量子コンピュータ 古典的アルゴリズムと量子アルゴリズムを組み合わせて量子モンテカルロ法を実現(1/3)
１．古典的アルゴリズムと量子アルゴリズムを組み合わせて量子モンテカルロ法を実現(1/3)まとめ ・量子コンピュータ進歩しているが古典的アルゴリズムの方が効果的な事に変わりはない ・しかし古典的手法で量子力学をシミュレーションすると非常に貧弱...
アプリケーション 飛行機の運行ルートを最適化し二酸化炭素の排出を削減(2/2)
１．飛行機の運行ルートを最適化し二酸化炭素の排出を削減(2/2)まとめ ・機体割当問題はノードとアーク(円弧)の集合によって特徴づけられる有向グラフと見なせる ・ネットワーク内のフローバランスを維持しながらフローコストの合計を最小化する問題...
アプリケーション 飛行機の運行ルートを最適化し二酸化炭素の排出を削減(1/2)
１．飛行機の運行ルートを最適化し二酸化炭素の排出を削減(1/2)まとめ ・国際民間航空機関が設定したCO2削減目標を達成するため航空会社が知恵を絞っている ・二酸化炭素排出量を削減する方法に適切な機体を適切なルートに配置する事がある ・機体...
ヘルスケア ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(3/3)
１．ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(3/3)まとめ ・ProtENNが配列並びベースの手法と相補的な情報を学習することを実証してアンサンブルした ・取り組みの成果として680万件の新しいタンパク質配列の注釈セ...
ヘルスケア ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(2/3)
１．ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(2/3)まとめ ・既存手法は直線的な並びに着目しているがタンパク質は隣接していないアミノ酸の影響も受ける ・畳み込みニューラルネットワークを使用して非局所的なアミノ酸の相互...
ヘルスケア ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(1/3)
１．ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(1/3)まとめ ・タンパク質のアミノ酸配列の構造と機能の関係を理解することは科学にとって非常に重要 ・機能が未知のタンパク質はまだ多く、信頼性の高い注釈が付与されていないも...
ヘルスケア 機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(3/3)
１．機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(3/3)まとめ ・強化学習による学習済コントローラはPID方式よりも波形の追跡性能がMAEで22%低かった ・堅牢性もMAEで32%低く患者間や患者の状態が変化しても手動による介入を少なくできる可...
ヘルスケア 機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(2/3)
１．機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(2/3)まとめ ・モデルベースアプローチを採用し人工呼吸器と患者間の力学系のシミュレータを作成 ・物理的な試験肺で人工呼吸タスクを実行しトレーニング用のデータを収集した ・正確なシミュレータを学習...
ヘルスケア 機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(1/3)
１．機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(1/3)まとめ ・人工呼吸器は患者からの呼吸測定値に基づき、臨床医が処方した呼吸波形に合わせる ・患者の肺の違いや変化に対応可能な堅牢性と望ましい波形に追従する機能の両方が必要 ・機械学習により手...
自然環境 機械学習トレーニング時の二酸化炭素排出量を4年間で747倍削減(2/2)
１．機械学習トレーニング時の二酸化炭素排出量を4年間で747倍削減(2/2)まとめ ・過去3年間のGoogleの総エネルギー使用量のうちMLの学習と推論の使用量は10%～15% ・Evolved Transformerモデルの炭素排出量が自...
自然環境 機械学習トレーニング時の二酸化炭素排出量を4年間で747倍削減(1/2)
１．機械学習トレーニング時の二酸化炭素排出量を4年間で747倍削減(1/2)まとめ ・機械学習実行時の計算コストの上昇と温室効果ガスの総排出量について懸念する声がある ・機械学習関連作業時の二酸化炭素排出量を大幅に削減する4つの主要な実践方...