RT @TFSlab_TCU: 人工知能学会誌にて #PINN の記事を書かせていただきました。 Physics-Informed Neural Network の研究動向と液膜流れの問題への適用例 https://t.co/yl6HKUo1lj #CFD

電気化学会の会誌の「電気化学のマテリアルDX」という特集に寄稿しました。 第一原理計算と遺伝的アルゴリズムを使って、ペロブスカイト太陽電池などに応用されるいくつかのハイブリッド材料の結晶構造を予測できたという内容です。 ご興味ある会員の方はご覧ください。 https://t.co/bNZuvFZG8O

RT @MLPhysJP: 科研費学術変革領域研究(A)「「学習物理学」の創成－機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革」https://t.co/at7rdMKz5o の公式アカウントです。研究会やセミナーアナウンスの他、機械学習と物理学に関するプレプリント紹介も行…

@pakaripokari こんな研究もあるそうです。 「シンバルの減衰特性に対する金属組織の影響」 粒界の摩擦により振動エネルギーが熱エネルギーに変換されたため、組織の違いが音に現れるそうです。 SPring-8を使った最新の解析によるもので、こうしたことも最近わかってきたようですね。 https://t.co/1K0mKSMhVj

ちなみに、岩手県の国見温泉のようにお湯が緑色になる理由が解明されたのは、意外にも2008年と最近です。 中性条件下で、硫化水素や硫黄が多硫化イオン水溶液に変わることが原因らしいです。 こうした温泉の謎も材料科学により解明される余地がまだあるかもしれません。 https://t.co/pQQksNOp8q

人工知能学会誌にて #PINN の記事を書かせていただきました。 Physics-Informed Neural Network の研究動向と液膜流れの問題への適用例 https://t.co/yl6HKUo1lj #CFD

１２月１４日（木）にMRM2023/IUMRS-ICA2023でナノチューブの触媒形成について発表しますので、京都にお越しの先生方はご議論いただけると幸いです。 https://t.co/muGz46TlPc

小データ関連だと赤穂先生の以下の記事も好き

パナソニックHDの石井が、令和5年度 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ(ISS) 査読功労賞を受賞致しました。論文誌査読委員としての貢献を評価頂き、受賞に繋がりました。今回の受賞を励みに、引き続き当該分野の発展へ貢献できるよう努めてまいります✏ https://t.co/1J9ATZA6b4

電気化学会誌「電気化学」の「電気化学におけるマテリアルDX」という特集号に最近の研究成果を寄稿しました。 透過電子顕微鏡内部で全固体電池を動かしながらLiの動きを観る、という研究です。 オペランド透過電子顕微鏡法を用いた全固体 Li 電池内部の電気化学反応の可視化 https://t.co/cXjC21pI7y

日本結晶学会誌の「ミニ特集 DXがもたらす結晶学の深化」に「有機結晶へのマテリアルズインフォマティクス応用」を執筆しました！https://t.co/OaH81OgG4J

測定データの共通フォーマットMaiMLに関する応用物理の記事がようやくオンラインで公開されていました（これまでは内閣府の議事録に断片的な情報があるだけだった）。 概念的な話と技術的な部分のチラ見せがメインですが、マテインフォ界隈で興味ある方はぜひ一読を。 https://t.co/SSG68Gnv9V

日本物理学会誌は宝の山。積ん読ではほんともったいない。https://t.co/VcCHwsrPlI 日頃からお世話になっているフラッシュメモリ。でもその動作原理なんて考えたことなかった。本物のプロによる解説が読める。今は３次元積層の時代。作って積むのではなく"地層にドリル"方式。最新は100層越えらしい。

日本物理学会誌は宝の山。積ん読ではもったいない。 https://t.co/PPAmhnkLII 皿にこぼしたコーヒーの滴が乾くと円環状にあとが残る。なぜか。蒸発にともなう液滴中の水の流れのせい。蒸発とは何か。流体、相転移、拡散... 。身近な問題に微分方程式をあてはめて解く物理学の王道。

日本物理学会誌は宝の山。積ん読ではもったいない。今日はこれ。 https://t.co/aBVMN8zpiQ 宇宙リチウム問題。ビッグバンで作られたはずのリチウムが、観測では理論予想の３倍少ない。どこへ行った？ 中性子との反応で消えたのではないか。対応する反応率を測ってみたら、小さすぎる。謎は深まる。

三宅陽一郎さんらがまとめたAI哲学マップすばらしい。 年代別に主要な哲学思想とそれらのAI領域への示唆が図解とともにまとめられていて、とても勉強になる。 https://t.co/DRPYtH7Pdw https://t.co/NyCRFIy5B0

データサイエンスにより、マテリアルズインフォマティクスに関連する次の2点を実施 ①元素周期表の作成 ②化学組成をインプットした時の結晶構造予測 https://t.co/Kd6ETG0ISc

これは知らんかったなあ 「金属的なドープされたLa2CuO4は日本で発見された」 https://t.co/EB83JeJVFP

人工知能学会2022での日立の発表です。ラベリングするときの単語選択において、関連性、網羅性、差別化といった考え方は参考になります。テキストマイニングやデータ可視化機能も、日立の特許DBツールに搭載されているのかな？ 特許俯瞰解析のためのクラスタラベリング手法 https://t.co/MjDbPWHSkK

学術変革A「「学習物理学」の創成」で計画研究の代表として「計算物理学と機械学習の融合」が通りました。これからも格子QCDやそれに類する計算物理学に機械学習手法を応用した研究を進めて行き、盛り上げて行きたいと思います。 https://t.co/XSs6EZ5uya https://t.co/EGkbQJxSOu

学術変革A「「学習物理学」の創成」で計画研究の代表として「計算物理学と機械学習の融合」が通りました。これからも格子QCDやそれに類する計算物理学に機械学習手法を応用した研究を進めて行き、盛り上げて行きたいと思います。 https://t.co/XSs6EZ5uya https://t.co/EGkbQJxSOu