研究者は、より少ないリソースを使用して暗号解読計算を実行する新しい量子アルゴリズムを開発しています。 このアルゴリズムで実行されている2,000万キュービットの量子コンピューターは、2,048ビットのRSA暗号化を解読するのにわずか8時間しかかかりません。 量子コンピューターは、秘密のメッセージを送信するために使用される既存の暗号化コードを解読できることは確実です。これらの暗号化技術は、完全に信頼できるものではありませんでした。代わりに、一方向にのみ機能する複雑な数学関数に依存しているため、情報を簡単に暗号化できます。 このような技術のセキュリティは、従来のコンピュータが情報を復号化

研究者は、これまで未踏のアイデアである回転に基づいて新しいニューラルネットワークを開発します。 既存の方法を置き換えて、テキストの要約、言語モデリング、質問応答などの実際の問題に対処できます。 研究論文は通常、専門的なアプローチと技術​​用語で満たされているため、科学的背景がない読者にとっては理解が非常に困難です。 最近、MITとカタールコンピューティング研究所の科学者は、科学雑誌を読み、数文で平易な英語の要約を提供できる新しい人工知能（AI）モデルを考案しました。 以前の手法よりもはるかに優れた結果が得られますが、科学のライターや編集者に取って代わることはできません。ただし、この

研究者はリカレントニューラルネットワークを使用して、新しい物理的に魅力的なゲームを開発します。 ネットワークは何千ものゲームを分析し、ルールやロゴなど、新しいユニークなスポーツのあらゆる側面からアイデアを生み出しました。 ランクレッドでは、自動運転車、電子機器、自然言語処理、動画の認識/編集など、人工知能について常に書いています。しかし今回、研究者たちは別のことをしました。彼らはAIを使って新しいスポーツを発明しました。 AKQA（1994年に設立された民間のデジタルエージェンシー）の開発者は、機械学習技術を使用して、Speedgateという名前の楽しいゲームを開発しました。これは、

新しい人工知能モデルは、バッテリーの状態を正確に判断できます。 初期段階でバッテリーから取得したデータを使用して、バッテリーの寿命が長いか短いかを予測します。 リチウムイオン電池は、エネルギー密度が高く、寿命が長く、コストが低いため、幅広い用途で使用されています。過去数年にわたって、ハイブリッド車と電気自動車の商品化は、高品質のバッテリーに対する需要の高まりを刺激してきました。したがって、バッテリーの「健全性」の分析はますます重要になっています。 ただし、バッテリー技術の開発における主要な障害の1つは、バッテリーの状態の監視とテストです。これには多くの時間がかかり、プロセスがバッテリ

研究者は、深層学習モデルを使用して、アミノ酸配列に基づいてタンパク質の3D構造を決定します。 完全にトレーニングされると、事前の知識がないタンパク質構造を推定する際に、既存のすべての手法を簡単に上回ります。 タンパク質は、人体の主要な構成要素の1つです。それは組織を構築し、維持します。化学的には、それはアミノ酸で構成されています–水素、炭素、酸素、窒素または硫黄でできている有機化合物。 タンパク質は、他の分子との相互作用を制御する正確な3次元構造に折りたたまれることにより、生命に不可欠なほぼすべての基本的な生物学的プロセスを実行します。 タンパク質の形状がさまざまな病気におけるその

研究者は、ロボットを使用して、2つの非常に異なる種の動物の間に橋を架けました。 この橋は、両方の動物グループがダイナミクスの一部を交換し、共通の決定に到達することを可能にしました。 ロボット工学は、動物の行動を分析する上で重要なツールになりました。近年、ロボットは、動物が互いに相互作用するために使用する特定の信号を発するように開発することにより、特定の動物の家族に導入されています。 これらのロボットは、単に観察者になることも、特定の動物の行動に基づいて行動して、捕食者と被食者の相互作用をシミュレートすることもできます。彼らはまた、社会的相互作用の間に使用される信号のいくつかを模倣する

磁石は、人工知能が物体を認識する際に人間のような効率を達成するのに役立ちます。 研究者は、脳の計算と同様のタスクを実行するために、より少ないエネルギーとメモリを使用する新しいネットワークを開発します。 ニューロンの電気的ダイナミクスは、ナノマグネットのスイッチングダイナミクスと非常によく似ています。磁気トンネル接合装置が示すスイッチング動作は、本質的に確率論的です。この動作はニューロンのシグモイドスイッチング動作を表すため、磁気接合を利用してシナプスの重みを保存できます。 磁石のこの並外れた特性を使用して、パデュー大学の研究者は、人工知能（AI）を動力源とするロボットが物体を認識する

研究者は、発光デバイスを設計するというまったく新しい視点を示しています。 ダイヤモンドを使用して、既存のLEDやレーザーよりも100倍明るい光デバイスを作成できます。 Li-Fi用の光源と量子インターネット用の送信機の製造を可能にする可能性があります。 多くの半導体デバイスは、バイアス電圧の下で高密度の非平衡キャリアを生成することによって動作します。このようなキャリア（電子と正孔）は、半導体の特性を再結合または変更することができ、この現象は光変調に利用できます。 光の強度は、電子と正孔の濃度とそれらが再結合する速度に比例します。レーザーやLED（高速インターネットやレーザープリン

科学者は半導体レーザーを介して情報を送受信します。 この研究は、ハイブリッド電子音声機器や超高速Wi-Fiの開発に役立つ可能性があります。 半導体レーザーなどのコヒーレント光源は、等間隔の離散周波数の線を含むスペクトルを作成できます。計測学や分光法を含む多くの周波数コムアプリケーションは、これらのレーザーの出力を直接使用します。マイクロ波フォトニクスでは、周波数コムの出力が高速光検出器に送信され、マイクロ波の生成に使用されます。 2017年、ハーバード大学の研究チームは、テラヘルツ周波数が量子カスケードレーザーの赤外線周波数コムを介して生成できることを発見しました。 2018年に、彼

研究者は、ニューロンが何を見たいかを確実に判断するための貴重な信号を生成するAIベースのモデルを開発しています。 このモデルは、生成的ディープニューラルネットワークとXDREAMという名前の遺伝的アルゴリズムを使用します。 科学者たちは50年以上にわたって、視覚野のニューロンがさまざまな画像に等しく反応しないことを知っていました。これが、動物に周囲の大量の視覚的手がかりを認識、理解、解釈させるものです。 たとえば、下側頭皮質と呼ばれる脳領域の特定の視覚ニューロンは、動物がテキスト、オブジェクト、場所、または顔を見ると、より多く発火します。しかし、科学者はまだこれらのニューロンが何に反

研究者はリカレントニューラルネットワークを使用して、麻痺してコミュニケーションが取れない人々を支援します。 ネットワークは神経活動を音声音響に変換します。 患者が自然な発話速度で制約のない語彙を伝達するのに役立ちます。 多くの神経学的状態はコミュニケーションの喪失をもたらし、患者は完全に補助器具に頼ることになります。これらのデバイスを使用すると、1分あたり最大10語で1文字ずつ文章を入力できます。ただし、この速度は、1分あたり約150語で行われる日常会話と比較すると遅すぎます。 カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究者は、はるかに高い、または自然なコミュニケーション速度を可能にす

研究者は、2種類の熱電材料を使用した新しい冷却システムを実証しています。 高温の物体から比較的低温の環境まで、自然な方向に熱をより効率的に加速します。 コンピュータチップ、レーザー、バッテリ、およびハイパワーエレクトロニクスが、より高い電力密度を備えたよりコンパクトな設計に進化するにつれて、より高度な熱管理技術が必要になります。これらのデバイスは、熱電冷却を使用して高温の物体から熱を取り除きます。 熱力学の問題とは異なり、これらのいわゆるペルチェクーラーは、冷たい物体を冷たく保つように最適化されています。ほとんどの商用ペルチェクーラーは、キャンプ用冷蔵庫や飲料用クーラーなどのポータブ

研究者は、カメラがはっきりと見る能力を評価するディープニューラルネットワークを開発しています。 自動運転車は、このネットワークを使用してより適切な意思決定を行うことができます。 数十の企業が自動運転車の技術に取り組んでおり、それらはすべてさまざまな方法でエンジニアリングの課題に取り組んでいます。人間の見る能力を模倣するために、テクノロジーは主にレーダー、カメラ、ライダーの3つの基本要素に依存しています。 ただし、雨、雪、その他の種類の障害物などのいくつかの要因により、カメラの視界が低下する可能性があります。これは、周囲を理解し、センサーから入ってくるデータを検証する堅牢な知覚システム

エンジニアは、下流の複数の負荷をスキャンする非侵入型の負荷監視システムを開発します。 リアルタイムの電気機械システム診断にグラフィカルプラットフォームと機械知能を使用します。 主に中規模の工場や船舶で使用される比較的小型の電気システムに最適です。 工業用地、建物、軍事施設のエネルギー効率の改善は、関連するプロセスに関する情報と洞察から始まります。個別の負荷の動作と運用パターンのデータにより、多くの場合、無駄な慣行が明らかになり、効果的な需要側のエネルギー管理が可能になります。 故障したミッションクリティカルな機器は、最終的に故障するまで長期間動作します。これは、数週間前に電気システ

研究者は、人工DNAにデータを保存および取得する最初の自動システムを構築します。 5バイトのメッセージ「HELLO」を保存して取得しました。 DNAベースのシステムは、比較的少ないスペースに大量のデータを保存でき、既存のストレージデバイスよりもはるかに長持ちする可能性があります。 私たちはデータでいっぱいの世界に住んでいて、それは驚くべき速度で増加しています。 DOMOのレポートの第6版によると、世界のデータの90％が過去2年間に生成されています。毎日2.5エクサバイト（または250万テラバイト）を超えるデータが作成されており、このペースはモノのインターネットの成長とともに加速し

新しいディープラーニングベースのアルゴリズムは、最小限のトレーニングデータを使用して、移動する種の体の部分を追跡してラベルを付けます。 計算体モデル、時間データ、棒人間は必要ありません。 あらゆる種の脳を理解するには、その行動を正確に定量化する必要があります。ビデオトラッキングは、さまざまな構成で動物の行動を観察および記録するための最良のオプションの1つです。分析が大幅に簡素化され、体の部分の高精度なトレースが可能になります。 ただし、詳細な調査のために行動の特定の側面を抽出することは、退屈で時間のかかるプロセスになる可能性があります。既存のコンピューターベースの追跡では、反射マーキ

新しい機械学習技術は、意味のある海のリンクとパターンを識別します。 世界の海の約93.7％を構成する、合計5つの動的で一貫性のある地域と、それらの最も支配的な物理的パラメータが明らかになります。 高度な観測およびモデリング手法が登場する前は、海の物理的/動的状態は、Stommel-Aronsフロー、深淵レシピ、またはSverdrupバランスなどの大規模な準層流記述を使用して決定されていました。 モデリング機能と計測の最近の進歩は、海洋物理学が複雑な空間的および時間的変動によって特徴付けられることを示しています。海のすべての地域には、地域の気象学、西部と東部の境界への近さなど、いくつか

研究者たちは、金属ナノ粒子とポリマーで作られた次世代のメタレンスを考案しました。 従来の屈折レンズに取って代わり、オプトエレクトロニクスデバイスやポータブルイメージングシステムを実現する可能性があります。 小さな光学素子は、広角カメラから多機能内視鏡に至るまで、さまざまなイメージング機器で使用されています。 Metalensesは、このようなコンパクトな光学素子の新しいプラットフォームの1つです。 ただし、メタレンスは、その特性と複雑で高価な製造によって制限されます。物理的な動きがなければ、3次元オブジェクトを簡単に画像化したり、焦点を調整したりすることはできません。 メタレンスのビ

研究者たちは、多数の小さな同一部品から組み立てられた新しい種類の翼を開発してテストしました。 この軽量の翼は、飛行機の飛行を制御するためにその形状を変えることができます。 航空機の生産と保守の効率を大幅に向上させることができます。 既存の航空機のほとんどは、予測可能な形状を備えています。つまり、2つの翼がチューブに取り付けられています。尾翼の水平尾翼や、飛行機が高度を上げて旋回できるようにする航空機に取り付けられた可動モジュールなど、他のコンポーネントもあります。 しかし、MITとNASAの研究者は、従来の飛行機とは根本的に異なって見える新しい航空機の設計に取り組んでいます。彼らは、多数

新しい機械学習アルゴリズムは、回虫の行動を正確に予測します。 線虫がレーザー刺激にどのように反応するかを分析します。 アルゴリズムは、より複雑なシステムの正確で解釈可能なモデルを見つけることができます。 ここ数十年で、量的生物学の進歩により、科学者は摂動に応じて複雑な生物学的システムのダイナミクスを正確に測定できるようになりました。 たとえば、刺激に反応したCaenorhabditis elegans（長さ約1 mmの透明な回虫）の完全な逃避行動は、数千匹の虫で数秒間測定できます。 最近、アリゾナ州立大学とトロント大学の生物物理学者は、ワームの逃避と痛みの知覚のダイナミクスをモデ