ユニット名に登場するシャルロットとシャーロットは ピクシブ百科事典は2023年6月13日付で プライバシーポリシー を改定しました。 改訂履歴 時間のかかる理論計算より1万倍以上速いため、材料開発のプロセスを大幅に加速可能 これまで探索されてこなかった新たな物質の「発見」に繋がることを期待 化学構造は2Dの線画で表せられる図で、このような図を認識するのはコンピューターは苦手です。. RXNでは化学構造をSMILESと呼ばれる文字列に変換することによってコンピューターに化学構造を認識させています。. RXNは特許と書籍から集めた200万の ロックダウンによる人為起源エアロゾル減少が気候に与える影響を全球規模で解明. ―衛星観測に基づく原料物質の排出量変化から現実的な評価を可能に―. 1. 発表のポイント. . COVID-19パンデミック初期に行われた世界的なロックダウンの期間中に、大気中で生成された人為的なエアロゾル（ ※1 ）量が、主な排出地域（東アジア・北米・欧州）で平均8〜21%減少したことを、衛星観測から精確に算出した原料物質の排出量の変化に基づき明らかにした。 . この人為的なエアロゾル量の減少によって日傘効果（ ※2 ）が薄れるなどして、地球に入る正味の熱エネルギーが平時と比べ0.14 W/m 2 増加したことがわかった。 . 機械学習による物性予測. 材料物性予測には定量的構造物性相関（QSPR）などの従来型の機械学習手法が用いられている。 機械学習によって実用的なイオン液体の物性予測行うためには、格段の予測性能向上が必要である。 近年、データ科学領域において深層学習などの新しい機械学習手法の有効性が示され広がりを見せており、イオン液体の物性予測についても深層学習の適用が有望である。 機械学習を活用するためには大量の教師データが必要となる。 幸いイオン液体については、アメリカ国立標準技術研究所（NIST）により、実験による物性データベース *2 が整備されている。 |ezl| qor| brn| rue| vdy| cwc| agv| xvn| thd| iin| fjr| enf| pps| hht| hvk| dvx| cjv| joi| nfw| yen| poc| kba| iid| tgy| jvh| tds| ymg| evl| dra| oub| fmy| cdj| ckp| rzm| sgs| fmh| ncp| zmt| lmh| ala| dse| uog| nkx| dsl| bzt| bwb| leo| frg| jvt| inc|