Amir Barati Farimani

ロボットは新しい技術を使って、たった一人の人間のデモから効率的にタスクを学べるんだ。

新しい方法で機械学習を使って触媒の吸着エネルギー予測が改善された。

GradNavは、科学者が分子の挙動をより効率的に研究するのを助けるよ。

この研究は、熱画像とAIを使って付加製造における孔隙率を検出することに焦点を当ててるよ。

この記事では、アディティブ製造プロセスを改善するための機械学習の役割について話してるよ。

データと大規模言語モデルを組み合わせて、科学的な方程式を効果的に発見する。

CaFAは機械学習を使って、世界の天気予報に効率と精度をもたらす。

研究は、スパッターの挙動を探求して、積層製造の品質を向上させる。

AMGPTは金属添加製造の研究者に正確なサポートを提供するよ。

マルチペプチドはデータモデルを組み合わせて、ペプチドの挙動予測を向上させるよ。

研究者たちは、より良いパフォーマンスのために事前学習された低次元方程式を使ってニューラルPDEモデルを改善してる。

新しいフレームワークは、3Dプリントのエラー検出をAIで強化するよ。

研究によると、拡散モデルを使ったアンサンブル法で予測の精度が向上したらしい。

新しいアプローチが、機械学習とデータ駆動型の方法を通じて翼型デザインを向上させているよ。

AbGPTは高度な機械学習技術を使って効果的な抗体配列を作成するのを手助けするんだ。

PLATOはロボットが自然言語を理解して、タスクをよりうまくこなせるようにするんだ。

新しい方法が、画像改善のための深層学習を使ってLPBF中の金属部品のモニタリングを強化するよ。

BAPULMは薬の相互作用予測を簡単にして、医薬品開発を加速させる。

ニューラルサロゲートは、時間の経過に伴う変化を予測することでシミュレーションの精度を向上させる。