仲の良かったご友人と些細なすれ違いから隔たりが大きくなり、気付けば連絡するのも憚られるようになってしまってねとお客様、「仲直りできるといいんだけど」。
良質なデータを大量かつ広範に必要とするにも拘わらず、開発期間の短縮が求められる材料開発において、産総研が仮想実験環境で材料の電気的特性を予測する手法を開発した旨、ネットで見ました。
記述子→様々な組成に対する電気伝導度を最も基本的な原理(第一原理)計算→AI深層学習による多層化、フィードバックによる配列の設計→仮想実験→実験値の再現
という過程だそうです。難しいことは判んないですけど。
この中の記述子というのが、材料を構成する全原子の相対的位置情報を局所的情報に単純化したもの(環の局所化?スミマセン、素イデアルとか言われた時点でお手上げでして)とか。勝手な推測ではありますが、雑に言えば最小単位に単純化してのアプローチと解釈しました。
で、最初のすれ違いの件をクリアすればいいんじゃないかと申し上げようとしたんですが、やめました。
それより、思いきって電話かメールする方がいいように思えましたから。人の心は、必ずしも論理や物理法則に従っているわけではないですし。
良質なデータを大量かつ広範に必要とするにも拘わらず、開発期間の短縮が求められる材料開発において、産総研が仮想実験環境で材料の電気的特性を予測する手法を開発した旨、ネットで見ました。
記述子→様々な組成に対する電気伝導度を最も基本的な原理(第一原理)計算→AI深層学習による多層化、フィードバックによる配列の設計→仮想実験→実験値の再現
という過程だそうです。難しいことは判んないですけど。
この中の記述子というのが、材料を構成する全原子の相対的位置情報を局所的情報に単純化したもの(環の局所化?スミマセン、素イデアルとか言われた時点でお手上げでして)とか。勝手な推測ではありますが、雑に言えば最小単位に単純化してのアプローチと解釈しました。
で、最初のすれ違いの件をクリアすればいいんじゃないかと申し上げようとしたんですが、やめました。
それより、思いきって電話かメールする方がいいように思えましたから。人の心は、必ずしも論理や物理法則に従っているわけではないですし。