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横浜市立大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:横浜市立大学における「有機EL」 に関係する研究一覧:2
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発表日:2026年6月17日
1
半導体デバイスの「逆問題」をミリ秒で解く手法を開発
-多値性を持つパラメータ空間でも、物性値を高精度に逆推定-
横浜市立大学大学院生命医科学研究科の寺山慧研究教授は、東京科学大学(Science Tokyo)総合研究院 元素戦略MDX研究センターの木村公俊大学院生(当時)、井手啓介助教、神谷利夫教授らの研究グループ、台湾国立中山大学 Kuan-Ju Zhou(クアンジュー・ショウ)氏らと共同で、半導体デバイスの逆問題(用語1)を1ミリ秒未満で高精度に解く新しい機械学習手法を開発しました。...
キーワード:アーキテクチャ/ニューラルネットワーク/機械学習/深層学習/人工知能(AI)/品質管理/逆問題/ディスプレイ/液晶/元素戦略/トランジスタ/酸化物半導体/薄膜トランジスタ/半導体デバイス/半導体材料/有機EL/逆推定/アモルファス/半導体物性/シミュレーション/シミュレータ/ニューラルネット/フィードバック/移動度/酸化物/半導体/有限要素法/妥当性/ラット
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学化学工学
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発表日:2025年10月7日
2
大規模言語モデルによるひらめきの創出
—分野横断的な課題解決策を生成する手法の開発—
本研究では、網羅的に知識横断的な解決策を生成する手法SELLMを提案しました(図1)。SELLMは、知識や技術を網羅するリストから、「専門家」の網羅的なリストを作成することで解決策を生成します。具体的には、リストの知識を1つずつ取り出して、その知識に関する専門家としてLLMに振る舞うよう、テキストベースで指示します。「専門家」LLMのそれぞれから解決策を提案させることで、他分野の目線から考えた、さまざまな解決策を生成させることが可能になります。網羅的なリストとして、国際特許分類(IPC)や周期表(元素のリスト)などが利用可能です。例えば、IPCは古今東西の既存技術を網羅しており、多様...
キーワード:類似度/タスク/フレームワーク/言語モデル/自然言語/自然言語処理/深層学習/人工知能(AI)/言語処理/生命情報/材料科学/元素戦略/トランジスタ/メモリ/薄膜トランジスタ/有機EL/持続可能/テキストデータ/持続可能な開発/発光ダイオード(LED)/屈折率/半導体/パラジウム/異分野融合
他の関係分野:情報学複合領域生物学工学