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影から社会を支える素材の話。
11月から新500円硬貨が発行され、2種類の金属を挟み込む新技術が採用されました。
これだと金属Bは見えないのになぜ？と思いますが物性が変わりますね。ATMなどでは電気伝導率などから偽造品を判定するため素材の複雑さが偽造防止に貢献してます。
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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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分子を「音」に変換する論文。
#機械学習 の入力として、分子構造を記述する方法は化学式だけでなくグラフや文字列など様々です。
今回分子を音符として表現する方法が提案され、音に基づく分子設計が可能になったそうです。
#化学 と #音楽 の融合、発想に脱帽です。
chemrxiv.org/engage/chemrxi…
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情報収集に便利なツール。
最新論文を追いかけるのに、プレプリントのAPIとDeepLのAPIを組み合わせると便利です。情報収集の効率がグッと上がりました。
arXivとChemRxivからの情報収集と、DeepLによる翻訳は、こんな感じで実行できます。
簡単なのでpythonのお勉強のきっかけにもオススメ？
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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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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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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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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…
パナソニック ホールディングス株式会社 主任研究員｜素材×DX（#マテリアルズインフォマティクス ）によるクリーンエネルギー材料の研究開発｜社会人博士課程修了｜材料科学、固体電子、第一原理計算、機械学習｜その他の情報は個人HPへ｜会社の研修がきっかけで始めました｜発信内容は個人見解ですのでご了承ください