|
検索したキーワードがページ内でハイライトします。
| RESET |
研究キーワード:京都大学における「時系列データ」 に関係する研究一覧:2件
概要表示
折りたたむ
発表日:2025年12月16日
1
京都大学×京セラ共同開発 セラミックデバイスを用いて熱を計算資源として活用する リザバーコンピューティングを実証
マイクロエンジニアリング専攻 廣谷潤 准教授と京セラ株式会社は共同で、セラミックデバイスを用いて「熱」をAIの計算資源として活用するリザバーコンピューティング技術の実証に成功しました。熱は、私たちの生活に身近なエネルギーであり、衣服、食事、住居などさまざまな場面で使われています。しかし、日本のように資源が限られた国では、「熱エネルギーをいかに有効に活用するか」が重要な課題です。一方で、近年AIの学習や推論を担うデータセンターの消費電力は、生成AIの普及により急増しており、社会的な問題となっています。京都大学と京セラは、これまで廃棄されてきた排熱をAIの「計算資源」に変換...
キーワード:コンピューティング/時系列データ/人工知能(AI)/省エネ/マイクロ/省エネルギー/リザバーコンピューティング
他の関係分野:情報学工学
概要表示
折りたたむ
発表日:2025年12月6日
2
ゲノムデータから読み解くウイルス感染拡大の実態
―どこからどこへ伝播したか?―
COVID-19のパンデミックは、病原体がどのように地域を越えて広がっていくのかという「地域間伝播」の重要性を再認識させました。従来は、人の移動データや接触履歴に基づいて伝播を推定してきましたが、社会的・地理的に離れた地域間で起きるような稀な伝播イベントを捉えることは困難でした。 岡田崇 医生物学研究所准教授、Giulio Isacchini 米国カリフォルニア大学バークレー校(University of California, Berkeley)研究員、QinQin Yu 米国ハーバード大学(Harvard University)研究員、Oskar Hallatschek 米国カリ...
キーワード:隠れマルコフモデル/時系列データ/時系列解析/揺らぎ/モニタリング/変異株/病原体/SARS-CoV-2/パンデミック/予測モデル/ウイルス/ゲノム/疫学/新型コロナウイルス感染症
他の関係分野:情報学数物系科学工学農学
京都大学 研究シーズ