学術的背景 ペロブスカイト材料は、太陽電池やその他の電子デバイスへの広範な応用により、非常に注目されています。その光学特性（たとえばバンドギャップや格子振動）は、化学組成を調整することで柔軟に制御することができます。ペロブスカイトの構造から光学特性を予測する研究は既に成熟していますが、光学データから化学組成を逆算して予測することは依然として難題です。この課題の解決は、ペロブスカイト材料の開発や生産の加速にとって重要な意味を持っています。特に大規模な工業生産においては、新材料の化学組成を迅速にスクリーニング・検証できれば、生産効率が大幅に向上します。 この課題に応えるため、研究者らは高スループット合成、高分解能分光技術、そして機械学習（特に人工ニューラルネットワーク, ANN）を組み合わせた革...

脳科学研究が人工知能アルゴリズムを啓発する：知識組み立ての神経メカニズム 背景の概要 新しい情報が脳に入るとき、人間は「知識組み立て」（knowledge assembly）と呼ばれる過程を通じて、世界についての既存の知識を迅速に変更できます。最近、Nelliらによる研究において、人間の脳における知識組み立ての神経関連が探究されました。研究者たちはこの神経メカニズムに触発され、迅速な知識組み立てを実現し、システムの柔軟性を向上させる人工ニューラルネットワークアルゴリズムを開発しました。この研究は、脳の作業方法を研究することがより良い計算アルゴリズムの発展を促進することを再び証明しました。 研究の出典 この研究論文はXiang Ji、Wentao Jiang、Xiaoru Zhang、Ming...