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インタビュー
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CategoriesNewsResearchTechnical notesCase studiesReleasesExplainersPopular topicsAI HardwareFoundation ModelsMachine LearningQuantum CommunityQuantum SystemsQuantum SafeSemiconductorsTrustworthy AIThe era of quantum utility must also be the era of responsible quantum computing
Traditionally, defects represent the undesirable aspects of a software's quality. Root Cause Analysis (RCA)and Statistical Growth Modeling (e.g. S-curves) have played useful roles in the analysis of software defects. Effective RCA, while yielding exhaustive details on each defect, takes substantial investment of resources for completion and points to too many actions as a result. Growth
PublicationsThis is our catalog of recent publications authored by IBM researchers, in collaboration with the global research community. We’re currently adding our back catalog of more than 110,000 publications. It’s an ever-growing body of work that shows why IBM is one of the most important contributors to modern computing. Featured collectionsMRS Spring Meeting 2023ACS Spring 2023APS March Meet
About us IBM Research – Israel is focused on creating innovation that matters to IBM and people across the globe. We’ve been impacting IBM business since 1972 through contributions to IBM's leading products, contributions to open sources, and through breakthrough publications and demonstrations like project debater. We practice open innovation teaming with scientists across the globe and collabora
The Everywhere Displays project aims to develop systems that allow the transformation of every surface in a space into a projected "touch screen". We are developing a prototype where we combine a LCD projector, a pan/tilt mirror, and a camera. The mirror is used to deflect the image of the projector to surfaces, walls, or the floor of a room. We process the projected image to compensate for the pe
センシング技術の進歩と、情報管理システムの成熟により、社会のあらゆるところで、さまざまなデータが取られつつあります。各種の物理センサーにより取られたデータは、多くの場合、実数値時系列データという形を取ります。たとえば自動車の車速やエンジンの酸素濃度、あるいはコンピュータシステムのトラフィックがその例です。 「構造データからの学習」プロジェクトのページでは、グラフという構造データが、古典的な機械学習を拡張するという研究動機を与えていることを見ました。時系列データもまた、いくつかの点で古典的なベクトルデータと非常に異なった特徴を持っています。 部分時系列クラスタリングの基礎研究 当初、時系列データの特殊性は、データマイニングの研究者の中でもさほど深刻には捉えられておらず、さまざまな機械学習の技術が無自覚的に使われてきました。この状況を一変させたのが、2003年末に見出されたある実験事
構造データとその重要性 機械学習の伝統的な問題設定では、多数のベクトル集合が訓練データとして与えられ、それを元に、何らかの関数関係を学習（もしくはフィッティング）します。しかし2000年代になって、機械学習がさまざまな実データで試される中で、このような伝統的な問題設定には乗りにくいデータが、大量に存在していることが認識されるようになってきました。 その典型例は、訓練データが図1のようなグラフ集合として与えられる場合です。図において、丸が頂点、直線がつながった辺を表します。頂点につけられたアルファベットは、頂点につけられた何らかのラベルを表します。 図1 グラフの例 グラフ集合の実例としては、たとえば、化学構造式が大量に格納されたデータベースが挙げられます。あるいは、If-Thenルールの集まりを木として見た場合、ある種の知識ベースもまたグラフ（木）集合を保持しているとみなすこと
プログラム解析技術は、ソフトウェア工学、セキュリティなど広い分野に わたり基盤技術として利用され、また、プログラム言語理論・検証論など と共に発展してきました。現在、多数の解析技術及びその実装があります が、解析技術の利用者にとっては再利用や解析技術の組み合わせが困難で あり、実装者にとっては拡張が困難である場合があります。 このような状況に対して、プログラム解析のためのプラットフォームを開 発する取り組みが行われておりますが、このたびIBM Researchは、WALAと 呼ばれるクロス・プラットフォームの プログラム解析ライブラリ WALAをオープンソースとして公開致しました。 IBM Research は、この WALA を、プログラム解析に関わる研究者にとって役 に立つライブラリとして発展させたいと考えており、このたび東京基礎研究 所（神奈川県大和市）主催によ
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May 20, 2002 dx-4.2.0 released dx-4.2.0 and dxsamples-4.2.0 tarball distributions are now available. Please see our source dow nload page. CVS access, including newly implemented http access to nightly CVS tar archives, is detailed here. (link to previous news) What is OpenDX? Open Visualization Data Explorer is a visualization framework that gives users the ability to apply advanced visual
Temporal Difference Learning and TD-Gammon By Gerald Tesauro This article was originally published in Communications of the ACM, March 1995 / Vol. 38, No. 3. Copyright © 1995 by the Association for Computing Machinery. Copied with permission of the ACM. Full ACM Copyright Notice. Non-ACM Server Notice. ACM Disclaimer. This HTML version was transcribed and converted by Tom Keith. Contents Tempor
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