機械学習

世界の小規模貯水池における高い堆積リスクを解明 (Study Reveals High Sedimentation Risk in Small Reservoirs Worldwide) 0904河川砂防及び海岸海洋

世界の小規模貯水池における高い堆積リスクを解明 (Study Reveals High Sedimentation Risk in Small Reservoirs Worldwide)

2026-06-05 中国科学院(CAS)中国科学院南京地理湖沼研究所(NIGLAS)の宋春橋教授らの研究チームは、世界55万以上の貯水池を対象とした高解像度データベース「GREI」を構築し、貯水池の堆砂(たいさ)状況を全球規模で評価した。...
AIにより産業廃棄物から重要鉱物を高効率回収(AI Speeds Selective and High-Yield Recovery of Critical Minerals from Industrial Waste) 0803資源循環及び環境

AIにより産業廃棄物から重要鉱物を高効率回収(AI Speeds Selective and High-Yield Recovery of Critical Minerals from Industrial Waste)

2026-05-27 パシフィック・ノースウェスト国立研究所(PNNL)米パシフィック・ノースウェスト国立研究所(PNNL)の研究チームは、産業廃棄物から重要鉱物を高効率で回収するAI支援技術を開発した。研究では、リチウムやニッケル、コバル...
AIにより過去の洪水リスクデータをデジタル化し将来予測を可能に(New Research Uses AI to Unlock Decades of Hidden Flood Risk Data) 0904河川砂防及び海岸海洋

AIにより過去の洪水リスクデータをデジタル化し将来予測を可能に(New Research Uses AI to Unlock Decades of Hidden Flood Risk Data)

2026-04-29 ヒューストン大学(UH)ヒューストン大学の研究は、AIを用いて洪水リスクマップを高精度に更新する手法を開発した。従来の地形データや降雨履歴に加え、機械学習により都市開発や土地利用の変化を反映した動的な予測が可能となり、...
水文学的指標による地すべりリスクの予測(Identifying Landslide Threats Using Hydrological Predictors) 0904河川砂防及び海岸海洋

水文学的指標による地すべりリスクの予測(Identifying Landslide Threats Using Hydrological Predictors)

2025-07-25 ノースウェスタン大学ノースウェスタン大学とUCLAの研究チームが、水文要因を用いた地すべり予測フレームワークを開発。降雨量だけでなく、土壌飽和度、雪融け、水バランス状態(WBS)など複数の要素を機械学習で統合。2022...
ハイブリッド風場を用いた高潮予測のための機械学習モデル開発(Researchers Develop Machine Learning Models to Predict Storm Surge Using Hybrid Wind Field) 0904河川砂防及び海岸海洋

ハイブリッド風場を用いた高潮予測のための機械学習モデル開発(Researchers Develop Machine Learning Models to Predict Storm Surge Using Hybrid Wind Field)

2025-04-17 中国科学院(CAS)中国科学院煙台海岸帯研究所のMAO Miaohua教授らの研究チームは、ハイブリッド風場と機械学習(ML)を組み合わせた新たな高潮予測モデル「FVCOM-ML」を開発した。これは、再解析風場とHol...
木材塗装の”見えない劣化”を予測~赤外分光と機械学習で木材を守る新技術~ 92建築

木材塗装の”見えない劣化”を予測~赤外分光と機械学習で木材を守る新技術~

2025-04-14 京都大学赤外スペクトルと機械学習によって塗膜の劣化状態を解析する技術のイメージ。「Advanced Sustainable Systems」表紙(2024年、Teramoto et al. Vol. 8, Issue ...
より良いインフラへの架け橋(Bridging the gap to better infrastructure) 0902鋼構造及びコンクリート

より良いインフラへの架け橋(Bridging the gap to better infrastructure)

橋梁の劣化予測モデルを比較する研究Study compares models for predicting bridge deterioration2022-06-29 マサチューセッツ大学アマースト校最近の2つの論文で、ペンシルベニア州立...
機械学習を用いた局地降水予測手法を開発~水災害リスクや水資源量を推定し、災害に強い社会の実現をめざす~ 0904河川砂防及び海岸海洋

機械学習を用いた局地降水予測手法を開発~水災害リスクや水資源量を推定し、災害に強い社会の実現をめざす~

2022-05-13 東京大学○発表者:吉兼 隆生(東京大学 生産技術研究所 特任准教授)芳村 圭 (東京大学 生産技術研究所 教授)○発表のポイント:◆局地的な降水量や降水頻度には、周辺の地形等が大きく影響する。しかし、従来の予報モデルに...
機械学習により世界最高クラスの磁気冷凍材料を発見 0802流体資源の開発及び生産

機械学習により世界最高クラスの磁気冷凍材料を発見

水素社会実現に不可欠な水素液化の高効率化に前進2020-05-12 物質・材料研究機構,科学技術振興機構NIMSは、機械学習を用いて、水素液化に用いる世界最高性能の磁気冷凍材料を発見しました。これにより水素社会実現への大きな壁となっている液...
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