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J-GLOBAL ID：202002219536006508   整理番号：20A2146077

人工知能によるフォトニックメタ材料の設計の加速【JST・京大機械翻訳】

Accelerating the Design of Photonic Metamaterials by Artificial Intelligence

著者 (1件)： Liu Yongmin (Northeastern University,Department of Mechanical and Industrial Engineering,Boston,MA,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： RAPID  ページ： 1-2  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本講演では,階層的構造化層を用いてデータのマルチレベル抽象化を学習する人工知能(AI)の部分集合である深層学習による新しいメタマテリアルの設計を加速する方法について議論する。従来の手法と異なり,深い学習は,ケースバイケースと時間消費の数値計算または最適化を必要とせずに,高速で正確な設計を生成することができる。結果は,光設計,統合,および測定の分野において,深い学習でフォトニクスを面談するとき,多くの刺激的機会を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  数値計算 ,  *人工知能
準シソーラス用語： フォトニクス ,  メタマテリアル ,  マルチレベル ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人工知能 ,  設計 ,  加速