東北大学技術：液状化危険度評価AI：T20-046

地盤データなしに液状化の危険度を推定可能

が加わることにより地盤が液体状になり急激に耐力を喪失する現象であり、地表や地中に位置する構造物に大きな被害をもたらす。このため、液状化の度合いを評価する技術の実用化が望まれている。 　従来技術にもAIを用いて液状化危険度を評価する方法があるが、いずれも地盤のデータを必要としていた。しかし、上述地盤のデータは、例えば、ボーリング、スウェーデン式サウンディング試験、表面波探査により収集されるものの、...

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東北大学技術：最適経路選択手法(AI)：T19-627

時々刻々変化する状況において高精度で最適な経路を選択する手法

昨今、深層学習等によるAIの分野で、ナビゲーション、災害避難時、生産ライン、物流等で最適な経路を選択する手法において、従来手法ではコスト関数を指定し通常のコンピュータや量子アニーリング等による処理で最適解を得ていた。しかし、...

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【東北大学技術】大規模感情音声コーパス『JTES』

東北大学シーズ紹介！感情認識によりAIや音声認識で高精度、表現豊かな対…

ら感情を推定する“感情認識”、感情音声の 入力に対して音声の認識を行う“感情音声認識”、感情の乗った音声を 合成する“感情音声合成”を実現する音声対話システムに利用します。 感情認識によりAIや音声認識で高精度、表現豊かな対話を実現します。 【特長】 ■感情認識合成 ■感情認識によりAIや音声認識で高精度 ■表現豊かな対話を実現 【実施例条件】 ■話者：一般話者（演技...

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東北大学技術：３次元コークス変形認識システム：T20-1102

コークスの高温強度（CSR）と変形パターンを学習・予測可能

の高温変形挙動を平均化した指標であり、粒子の複雑な変形挙動を予測できない等の問題があった。既存手法は、計算負荷が大きく、確率的に生じる変形挙動をスケール階層的に解析するには限界がある。 本発明ではAIの代表的手法であるDeep Neural Network (DNN)によるディープラーニングをコークスの3次元変形過程に適用し、これを用いた変形過程の機械学習および予測を行うことで、図1に示すように...

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東北大学技術：次世代光干渉計：T23-038

通信量増大に伴う、光干渉計の占める面積増大に対し、面積の制約を緩和する…

　光干渉計（例えばマッハ・ツェンダ干渉計）に基づく光回路は、光量子コンピュータ、光AIアクセラレータ、空間多重伝送通信等の、光を用いた次世代型情報処理技術のハードウェアとして重要視されている。従来、大規模な情報処理を行うためには大規模な光回路が必要であり、回路規模には光学テーブルやウ...

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