MEIDNet: マルチモーダル生成AIによる材料の逆設計フレームワーク
TL;DRMEIDNetは、材料の構造情報と特性を対照学習で共同学習するマルチモーダルな逆設計フレームワークである。等変グラフニューラルネットワーク（EGNN）を用いて構造をエンコードし、生成的な逆設計と組み合わせることで、目標特性を満たす材料の探索を加速させる。
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RedSage: サイバーセキュリティに特化した汎用LLM
TL;DRRedSageは、プライバシーリスクを回避しつつ多様なセキュリティ業務を支援するために開発された、オープンソースのサイバーセキュリティ特化型LLMである。118億トークンの専門データによる事前学習と、エージェントベースのパイプラインで生成された26.6万件の指示データによる調整を経て、既存モデルを上回る性能を実現した。
物理法則に基づく不確実性が信頼性の高いAI主導の設計を実現する
TL;DR周波数選択表面（FSS）などの逆設計において、ディープラーニングを用いた従来の代理モデルは不確実性の定量化が不十分で最適化性能が低下しがちであった。本研究は、物理法則への違反度合いを予測の不確実性の指標とする「物理情報付き不確実性」を導入。これにより高性能な解の発見率を10%未満から50%超へ向上させ、計算コストを桁違いに削減した。
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