NISTEP注目科学技術 - 2022_W77
概要
最先端ナノスケールデバイスの現実的な特性予測に向けての最大の懸念事項が、量子スケールと巨視的（古典）スケールを繋ぐマルチスケールに渡る粗視化の問題である。粗視化に対して確率的な機械学習（深層学習）を応用するという指摘があるものの、まだ具体的な研究成果は出てきていない。最先端デバイスに限らず、流体力学等の機械工学分野に対しても同様のアイデアが応用できる頃から、将来多くの分野のシミュレーションにおいて大きなブレークスルーにつながる可能性がある。
キーワード
機械学習 / デバイスシミュレーション / 粗視化
| ID | 2022_W77 |
|---|---|
| 調査回 | 2022 |
| 注目/兆し | 兆し |
| 所属機関 | 大学 |
| 専門分野 | ナノテクノロジー・材料 |
| 専門度 | 高 |
| 実現時期 | - |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 60 （情報科学、情報工学） |
| 分析データ クラスタ | 46 （データサイエンス/機械学習・AI） |
研究段階
-
インパクト
2022年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
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