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東京大学

1: 2017/12/15(金) 07:25:48.22 _USER9
いったん割れても、常温で数時間押し当てると修復するガラスを、東京大の相田卓三教授らが開発した。14日付の米科学誌サイエンスに発表した。

 ガラスは通常、割れると材料を構成する分子同士の結びつきが切れてしまうため、高温で溶かさないと再利用は難しい。

 相田さんらは、半透明の新素材「ポリエーテルチオ尿素」でガラスを作製。割れても室温で1~6時間、割れ目を押し当てると再びくっつき、強度も回復した。新素材は「水素結合」という結びつきで安定した状態に戻ろうとする分子が多いため、押し当てると自然にくっつくという。

 加熱すると割れ目が修復する軟らかい材料はあるが、東京大の柳沢佑・学術支援専門職員は「硬い素材が常温でくっつくことを示せたのは、今後の自然修復するガラスの研究を広げるだろう」と話した。(杉本崇)

配信2017年12月15日04時23分
朝日新聞デジタル
http://www.asahi.com/articles/ASKDG3PNVKDGULBJ002.html
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引用元: http://ai.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1513290348/

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1: 2017/11/20(月) 12:16:52.81 _USER
東京大学(東大)は、機械学習の転移学習という技術を活用して人工知能が繰り返し成長することで、
物質の界面の構造を決定するための計算コストを1/3600まで削減することに成功したと発表した。

同成果は、東京大学生産技術研究所の溝口照康 准教授、小田尋美氏、清原慎氏、
東京大学大学院新領域創成科学研究科の津田宏治 教授らの研究グループによるもの。
詳細は日本の学術誌「Jounal of the Physical Society of Japan」に掲載された。

界面は、物質の電気伝導性やイオン伝導性、耐久性などの機能に役割を果たしている。
界面の構造は結晶とは異なっており、その構造が界面における機能の起源だ。
つまり、界面の機能を理解するためには、界面固有の構造を明らかにすることが不可欠だ。

一方で、同じ物質でも無数の種類の界面が存在し、それぞれの界面が異なる構造をもっている。
さらに、その中の1種類の界面でも、数千~数万個という候補構造が存在しており、
従来はすべての候補構造について理論計算を行い、候補の中から最も安定なものを決める必要があったため、
さまざまな種類の界面の構造を網羅的かつ系統的に決定することは困難だとされてきた。

研究グループはこれまで、ある問題を解くための人工知能を作成するクリギングという機械学習の手法を利用して人工知能を作成し、
界面構造を探索させる手法を開発してきた。 今回の研究では、転移学習という手法をクリギングに組み込んだ。
転移学習は、作成した人工知能を類似した別の問題を解くために利用するというものだ。
前に学習した知識を利用して新しい問題を解くことで、より高速かつ正確に解くことが可能になる。
つまり、学習した知識を転移することで、「賢い」人工知能を作ることができる。

研究グループは、転移学習を利用するために3次元だった従来の探索空間(パラメータ)を74次元に拡張した。
今回の研究では、同手法の有効性を確認するために、過去に報告のある鉄の33種類の界面の構造を決定した。
それらすべての界面の構造を決定するためには、実に165万660回もの膨大な理論計算が必要だった。
しかし、研究グループが開発したクリギングと転移学習を組み合わせた手法を用いることで、
計算コストを約1/3600まで削減し、462回の計算ですべての界面構造を決定することに成功したという。

また、転移学習なしのクリギングでは、1241回の理論計算が必要だったが、知識を転移するたびにより賢くクリギングを行い、
転移学習なしの場合と比較すると、約3倍速く探索を終えることができたとしている。

なお、今回の成果を受けて研究グループは、同手法を利用することで、界面の構造をより効率的に決定することができ、
物質の開発スピードが加速されることが期待されるとコメントしている。

関連ソース画像
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マイナビニュース
http://news.mynavi.jp/news/2017/11/17/090/

引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/scienceplus/1511147812/

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1: 2017/09/24(日) 01:38:49.88 _USER
2017.09.22
究極の大規模光量子コンピュータ実現法を発明-1つの量子テレポーテーション回路を繰り返し利用-:物理工学専攻 武田俊太郎助教、古澤明教授ら

≪背景≫
量子コンピュータは、現代のスーパーコンピュータでも膨大な時間がかかる計算を一瞬で解くとされる新しい動作原理のコンピュータです。世界中で、原子・イオン・超伝導素子など様々なシステムで汎用量子コンピュータの開発が進められています。しかし、その大規模化は難しく、現在でも数十量子ビットの計算が限界です。光を用いた量子コンピュータの場合も、大規模化は積年の課題でした。しかし近年、1本の光路上で一列に連なった光パルス群を用いることで、量子もつれ状態にある100万個の光パルスの発生が実現され、それを用いれば大規模な計算が実現しうることが分かりました。しかし、実際にはこの計算手法にも非効率的で計算精度が制限されるといった課題があり、いまだ実現には至っていません。

≪今回の概要≫
東京大学工学系研究科の古澤明教授と武田俊太郎助教は、光路上で一列に連なった光パルスを用いる手法を生かしながら、どれほど大規模な計算も最小規模の回路構成で効率良く実行できる究極の光量子コンピュータ方式を発明しました。他のシステムで数十量子ビットが限界だった量子コンピュータも、この方式では原理的に100万個以上の量子ビットを処理できるような桁違いの大規模化が見込めます。本方式のポイントは、ループ構造を持つ光回路を用いて、計算の基本単位となる「量子テレポーテーション」回路1個を無制限に繰り返し用いて大規模量子計算を行うというアイデアです。光回路規模が極限まで小さくなる上、計算も効率良く実行できるため、前述した量子もつれ状態を用いた計算手法の欠点も存在しません。この結果、本手法は光量子コンピュータの大規模化を促すと同時に、それに必要なリソースやコストを大幅に減少させ、光量子コンピュータ開発にイノベーションをもたらすと期待されます。
本研究は、科学技術振興機構(JST)戦略的創造研究推進事業(CREST)の助成を受けて実施されました。
--- 引用ここまで 全文は引用元参照 ---

▽引用元:東京大学大学院 工学系研究科 2017.09.22
http://www.t.u-tokyo.ac.jp/soe/press/setnws_201709221056102300122908.html
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引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/scienceplus/1506184729/

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