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  • ・EDINETで開示されている法定開示書類(有価証券報告書、臨時報告書、大量保有報告書ほか)
  • ・TDnet(適時開示情報)で開示されているIR情報(決算短信、業績修正ほか)
  • ・証券取引所等で開示されているコーポレートガバナンス情報
  • ・証券取引所等に提出されている定款・株主総会招集通知を収録
機械学習 の検索結果 6件中 1-6件目(2.445秒)
2024年6月期 第2四半期決算説明資料
2024/02/14 【5582】株式会社グリッドその他のIR
2024年6月期 第2四半期決算説明資料
引用:古典動的計画法 メモリの制限やハードウェアのノイズによる計算能力の制限解消に有効な、 古典コンピュータと量子コンピュータのハイブリット型量子回路を開発 2017~ 量子コンピュータの導入ロードマップ 量子アルゴリズムの研究開発を開始 2018~ 量子アルゴリズムに関する論文を発表 2021~ 量子アルゴリズムに関する特許を申請 上場 ~ 本番運用に向けて 研究開発を加速 過学習しにくい性質を実証 機械学習の精度向上のボトルネックとなっている「 過学習 」が、量子機械学習器において 過学習しにくい...
2024年6月期 第1四半期決算説明資料
2023/11/14 【5582】株式会社グリッドその他のIR
2024年6月期 第1四半期決算説明資料
引用:させ、複数回シミュレーションを 行ない、解を確率的に推定するアルゴリズムを開発 ハイブリッド量子古典動的計画法 メモリの制限やハードウェアのノイズによる計算能力の制限解消に有効な、 古典コンピュータと量子コンピュータのハイブリット型量子回路を開発 2017~ 量子コンピュータの導入ロードマップ 量子アルゴリズムの研究開発を開始 2018~ 量子アルゴリズムに関する論文を発表 2021~ 量子アルゴリズムに関する特許を申請 上場 ~ 本番運用に向けて 研究開発を加速 過学習しにくい性質を実証 機械学習...
事業計画及び成長可能性に関する事項
2023/09/29 【5582】株式会社グリッドその他のIR
事業計画及び成長可能性に関する事項
引用: 最適化の研究開発 2019~2023 AI 開発事業 ( 最適化 ) © 2023 GRID Inc. 5経営メンバー 代表取締役社長 曽我部完 小売事業会社から、物流会社を経て2009 年に( 株 )グ リッドを創業。国内では稀有な機械学習 / 深層学習 AI 開 発プラットフォームを独自開発。エネルギー、電力、交 通などの社会インフラの変革を通じて、さまざまな社会 課題の解決に取り組む。人工知能の更なるブレークス ルーを生み出す事を目指し、最前線で活動している。 取締役 AI 事業本部長 照井...
2023年6月期 決算説明資料
2023/08/18 【5582】株式会社グリッドその他のIR
2023年6月期 決算説明資料
引用:を加速 過学習しにくい性質を実証 機械学習の精度向上のボトルネックとなっている「 過学習 」が、量子機械学習器において 過学習しにくいという性質を詳細な数値実験を通して世界で初めて実証 そのほか、量子オートエンコーダー、量子誤差逆伝搬法、量子 SVM 等 計算速度及び最適化の 精度の飛躍的向上を目指す © 2023 GRID Inc. 28• 23/6 期決算概況 • 24/6 期経営計画 • 成長戦略 • 事業等説明 © 2023 GRID Inc. 29会社概要 会社名株式会社グリッド GRID...
有価証券報告書-第14期(2022/07/01-2023/06/30)
2023/09/29 【5582】株式会社グリッド有価証券報告書
有価証券報告書-第14期(2022/07/01-2023/06/30)
引用:)やメタヒューリスティクス( 注 4) 等 の手法が用いられてきました。複雑な業務の計画は様 々な要素を考慮して策定されるため、最適解を探し出すには膨 大な数の組合せを考慮する必要があり、実務に耐えうる時間で最適解を導くことは高い技術を必要とします。 そこで当社では数理最適化やメタヒューリスティクスの手法に加えて、機械学習 ( 注 5)や強化学習 ( 注 6) 等のAI 技 術を応用し、各種の計画に適した数理最適化の手法とAI 技術を組み合わせたアルゴリズムをAIエンジンとして開発す ることで、最適解を探索する範囲...
有価証券届出書(新規公開時)
2023/06/02 【E38683】株式会社グリッド有価証券届出書
有価証券届出書(新規公開時)
引用:な収益に繋げることをビジネスモデルとしております。 EDINET 提出書類 株式会社グリッド(E38683) 有価証券届出書 ( 新規公開時 ) [ 開発プロセス] AI 技術による計画の最適化を事業展開するにあたり、当社が注力している分野は、電力・エネルギー、物流・サプ ライチェーン、都市交通・スマートシティ( 注 7)の3 分野となります。 機械学習・強化学習をはじめとしたAIアルゴリズム開発手法に加え、数理最適化等の手法を用い、ビジネス課題の 解決に必要な技術手法を用いることで、実効性の高い...
  
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