“科学技術書・理工学書”読書室―SBR―  科学技術研究者  勝 未来

科学技術書・理工学書の新刊情報およびブックレビュー(書評)&科学技術ニュース   

●科学技術書・理工学書<新刊情報>●「怪虫ざんまい」(小松 貴著/新潮社)

2022-07-08 09:34:53 |    生物・医学



<新刊情報>



書名:怪虫ざんまい~昆虫学者は今日も挙動不審~

著者:小松 貴

発行:新潮社

 昆虫学者の「生態」はどんな虫よりも奇っ怪だ。凄絶ホラーな寄生虫、ミズスマシだけにつく幻のカビ、地球史を語る透明な甲虫、冬に碧く輝く超希少ゴミムシ、井戸の底に潜む新種らしきプラナリア……。たとえヤツらが1ミリたりとも人類の役に立たなくても、異常な執念で徹底的に追いかけるのだ。”裏山の奇人”の異名をとるコマツ博士の、暴走する「昆虫愛」エッセイ。
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●科学技術ニュース●電通とドリームインキュベータ、 R&D部門の変革を推進する「R&Dトランスフォーメーション」の提供開始

2022-07-08 09:34:27 |    企業経営
 電通は、ドリームインキュベータと共同で、研究所をはじめとした企業のR&D(研究開発)部門の変革をサポートするサービス「R&Dトランスフォーメーション」の提供を開始した。 

 企業の持続的な成長のためには、既存事業の深化と同時に、新規事業領域の"拡張"が必要とされている。2020年度の企業の研究開発費は14兆5383億円となる一方で、R&D部門からは、「自社内における研究開発の役割や将来性が定義できていない」「社内外において、R&D部門の存在感が弱まっている」「新しい研究テーマの探索手法がアップデートできていない」「研究成果の事業化がうまくいかない」などの課題が多く聞かれる。

 こうした状況を踏まえ、電通とドリームインキュベータは、R&D部門の意味と価値を再構築し、「R&D起点の事業創造」の実現によりR&D部門に変革をもたらすサービス「R&Dトランスフォーメーション」を開発した。

 "ビジネスプロデュース"を掲げて官民連携の事業創造を多く支援してきたドリームインキュベータは主に「技術・ビジネス・政策視点」から、また"人"の心を動かすソリューションやマーケティング施策を提供してきた電通は「市場・生活者視点」から、それぞれR&D部門の課題解決をこれまでもサポートしてきたが、今回体制を強化し、両社の強み・ナレッジを統合したサービスラインに一本化した。

 同サービスでは、①R&D部門の価値再定義、②R&Dテーマの探索・拡張、③R&D起点の事業化支援、を提供する。

 効率化や低コスト化のためのコンサルティングではなく、両社の実行力やクリエイティビティを活用した価値の具現化・具体化に注力し、研究成果と市場(マーケット)を最短で結んで「事業化」を実現し、PDCAも含めて伴走していくことで、R&D部門の将来価値を最大化する。<電通>
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●科学技術ニュース●産総研など、複数のAIを活用し複雑な材料データからさまざまな機能を予測する技術を開発

2022-07-08 09:34:03 |    化学
 新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」で産業技術総合研究所、先端素材高速開発技術研究組合、日本ゼオンは、複数の人工知能(AI)を用いることで複雑な構造を持つ材料のデータを処理し、高速・高精度にさまざまな機能を予測する技術を開発した。

 今回開発したマルチモーダルAI技術は、母材・添加剤・充填剤といったさまざまな配合を持つ材料(複雑材料系)に対して、深層学習(ディープラーニング)を適用する新しい技術。

 画像や分光スペクトルといった異なる複数のデータを計測・統合することで、従来のAI技術を適用できなかった複雑材料系も、2万分の1以下の時間で高精度に異なる複数の特性の予測が可能になる。これは、膨大な条件から選定・成形加工・評価を行う材料開発における大幅な高度化・高速化につながる。

 マルチモーダルAI技術では、画像や分光スペクトルといった異なる種類のデータを計測・統合し、物理・化学構造の情報を広くAIに取り込むことができる。これによって、母材、添加剤、充填剤をさまざまな配合で持つために従来のAI技術を適用できなかった複雑材料系について、その特性予測に国内外で初めて成功した。

 マルチモーダルAI技術では、母材5種、添加剤2種、充填剤3種の組成のケースにおいては、1日で約10万条件分の複数の計測データの生成と特性の予測結果の出力が可能になる。

 開発したAI技術を用いることで、実際に実験に要する時間と比較して2万分の1以下の時間で特性予測が可能になり、膨大な配合条件などから選定・成形加工・評価を行う材料開発において大幅な期間短縮につながる。

 今後は、開発した新規マルチモーダルAI技術を基に、幅広い材料系へと適用可能な技術開発に取り組み、高分子複合材料、繊維強化プラスチック、ファインセラミックス、マルチマテリアルといった複雑材料系のマテリアルズ・インフォマティクスおよびプロセス・インフォマティクスを推進する。同技術をさらに発展させて、複雑な材料系や製造工程の高速・効果的な探索、各組織での専門技術の継承や創出を通じ、日本の産業競争力強化へとつなげていく。<新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)>
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●科学技術書・理工学書<新刊情報>●「例題で学ぶ材料力学」(堀辺 忠志著/森北出版)

2022-07-08 09:33:38 |    機械工学



<新刊情報>




書名:例題で学ぶ材料力学

著者:堀辺 忠志

発行:森北出版

 豊富な例題を通して学べるテキスト。図を数多く取り入れながら、わかりやすい説明がなされている。演習問題には、設計の現場でも役立つよう具体的なものを数多く取り上げ、詳細な解答をつけている。また、国際標準の技術者教育認定制度(JABEE)などへの対応として、英語による問題も掲載している。学生の教科書としてだけでなく、エンジニアの参考書・自習書としてもお使いいただける。
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