コンピューターはマイケルジョーダンを生むか。人工知能がバスケットボールのドリブルを習得するまで | Ledge.ai
人が何かを習得しようとするとき、練習は不可欠です。そしてそれは現在のコンピュータも同様なようです。ではコンピューターがなにかを練習するとき、人間との違いはあるのでしょうか。 アメリカのカーネギーメロン大学とディープモーション社が共同で、ディープラーニングを用いたシミュレータにバスケットボールのドリブルを習得させる研究をおこないました。アニメーション化されたシミュレータはどのように学習しどのようなアウトプットを出したのでしょうか。 人のドリブルの動きをモーションキャプチャから学習させるこの研究では、モーションキャプチャという技術を使い人が実際にドリブルしている様子をコンピューターに読み込ませ学習させたそう。はじめに人の動きかたと手の使い方のみを学習させた後、学習させた動きをボールの動きと組み合わせ、ドリブルを学習させたようですね。 Photo by Giphy 学習初期段階でのシミュレータの
レドックスフロー電池向けに安価で高性能なNaイオン交換膜を開発 - ORNL
米オークリッジ国立研究所(ORNL)の研究チームは、レドックスフロー電池向けに、低コストで高性能なナトリウムイオン交換膜を開発したと発表した。非水系電解液と組み合わせて用いることによって、高エネルギー密度のレドックスフロー電池を実現できるとしている。研究論文は「ACS Energy Letters」に掲載された。 今回開発されたレドックスフロー電池向けナトリウムイオン交換膜 (出所:ORNL) レドックスフロー電池の基本的仕組みは、正極側と負極側で種類の異なる電解液をポンプ循環させるというもので、電池の充放電は電解液の酸化還元反応時のイオンの出し入れを利用して行なう。正極側と負極側の電解液はセパレータで分離される。このセパレータは特定のイオンを透過させるイオン交換膜の機能をもっており、電解液間でのイオンの移動を利用して液中での電気的バランスを保つ。 レドックスフロー電池は、丈夫で長期間運転
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