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ブックマーク / wiredvision.jp (3)

  • 山路達也の「エコ技術研究者に訊く」 世界は、石油文明からマグネシウム文明へ(1) | WIRED VISION

    世界は、石油文明からマグネシウム文明へ(1) 2009年7月 3日 1/3 (これまでの 山路達也の「エコ技術者に訊く」はこちら) 化石燃料の枯渇が迫っているが、自然エネルギーだけで今の世界経済を支えることはできない。理想のエネルギーと言われる核融合への道もまだ遠い……。だが今、エネルギーや資源の問題を一挙に解決するかもしれない研究が進んでいる。その鍵はマグネシウム。海水に無尽蔵に含まれるマグネシウムを取り出し、エネルギー源として利用。生じた酸化マグネシウムは、太陽光レーザーを使ってマグネシウムに精錬する。この壮大な計画に取り組むのが、東京工業大学の矢部孝教授である。 マグネシウムを燃やして、エネルギー源にする 金属マグネシウムは、携帯電話を始めとする電子機器や飛行機、自動車などで広く使われる。 ──次世代エネルギーとして、マグネシウムを用いる研究を進めているとお聞きしました。マグネシウム

  • データから「構造」を発見する:より人間に近づく人工知能 | WIRED VISION

    データから「構造」を発見する:より人間に近づく人工知能 2008年7月31日 サイエンス・テクノロジー コメント: トラックバック (1) Brandon Keim 生物学者のエルンスト・ヘッケルが作成した系統樹(現在は不正確だとされている)。 Image: WikiMedia Commons コンピューターがより人間らしく考えるのに役立つかもしれない、ある新しいパターン認識モデルが登場した。 7月28日(米国時間)刊行の『米国科学アカデミー紀要』(PNAS)に掲載されたこのモデルは、生のデータセットから出現する見込みが最も高いパターンの種類を判断する。 こうした処理は、人間が周囲の世界を理解する際に無意識のうちに使っているものだが、人工的な認識ツールでは一般に難しいとされてきた。 顔認識や系統学などに使われている現行の諸モデルでは、予想されるパターンの型があらかじめ特定されている必要があ

    ochikun
    ochikun 2008/08/01
  • 「工学部を選んだことを後悔する理由」トップ5 | WIRED VISION

    「工学部を選んだことを後悔する理由」トップ5 2008年3月26日 カルチャー コメント: トラックバック (6) Aaron Rowe Photo: laffy4k/flickr 多くの学生にとって、工学の学位を取るまでの過程はたいして面白いものではなく、入学前に想像していたのとはかけ離れているようだ。ここでは、通過儀礼的な教育内容に関する主な不満を紹介してみよう。もちろん、これは大雑把な一般論だから、異議を唱えるのは読者の自由だ。 第5位:ひどい教科書 分厚くて無味乾燥な、黒インクだけで印刷された文書がインスピレーションの源になることはめったになく、ときには多くの混乱を引き起こす。文章は下手くそで、長ったらしい方程式で分断されることも多い。方程式に使われている記号も、教授が講義で使うものとは違っていたりする。 第4位:学生を励まそうとしない教授たち 教授たちは自分の研究に傾きがちで、ど

    ochikun
    ochikun 2008/03/27
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