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ひよこまんじゅうやヤクルト容器が登録されている立体商標に、たけのこの里が新たに登録されたらしいです。
識別性がないため一度は拒絶されたものの、形状のみを示して商品名を答えてもらう調査を行い、約9割が正しく回答したことが登録の決め手。
それよりもたけのこの里に正面があったとは。 twitter.com/jpo_NIPPON/sta…
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CPUを使わない物理ニューラルネットワークの論文。
NTTさんから、コンピュータを使わず光や振動など物理現象を使ってニューラルネットワークを学習する方法が提案され、手書きの文字を認識できたそうです。
メリットは省エネで学習できる点、面白い研究ですね。
nature.com/articles/s4158…
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機械学習により微分方程式を解く研究まとめ。
物理シミュレーションには偏微分方程式が重要ですか、高解像度にするほど計算量が膨大に。
これを機械学習により効率化する研究が、歴史から展望までまとめられています。
この分野も盛り上がってるので勉強しておきたい。
arxiv.org/abs/2211.05567…
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機械学習によりシュレディンガー方程式を解く論文。
従来は積分にモンテカルロ法が使われていましたが、精度に不安がありました。
テンソルニューラルネットワークを使うことで高精度かつ低コストに方程式を解くことを実証したとのこと。
この分野も盛り上がってきてる。
arxiv.org/abs/2209.12572
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言語モデルを化学に適用した論文。
ChatGPTの基であるGPT-3に化学の質問を試したところ、専用に開発されたモデルより正しく答えられたそうです。分子の相関関係を発見するのが得意で化学との相性が良いとか。
質問を反転させれば逆設計もできる、言語モデルってすごい。
doi.org/10.26434/chemr…
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機械学習により物理法則を導く論文。
方程式は左辺と右辺で単位が揃わないと成り立たない、という制約をRNNで学習。
これにより従来は予測できなかった特殊相対性理論の粒子のエネルギー式などを正確に予測できたそうです。
制約を学習するアプローチは色々役に立ちそう。
arxiv.org/abs/2303.03192…
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機械学習による逆合成のツール。
アストラゼネカさんが化合物を入力すると合成経路を予測するpythonパッケージを公開されたそうです。
このツールを使い8人の創薬研究者が興味を持つ合成経路を見つけられたとのこと。
大手企業がツールを公開するのが最近のトレンド?
doi.org/10.26434/chemr…
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