ekplabz @ekplabz

油圧回路生成の自動化に向けて、基盤となるデータベースの構築を進めています。これにより設計効率が大幅にアップし、ミスも減らせる見込みです。次はデータの整合性確認と運用テストに移ります。#技術開発

金融商品設計に生成AIを活用して、新しいアイデアを次々と生み出しています。効率的に多様な視点を取り入れられ、これまでにない商品開発が加速中。これからの展開が楽しみです。 #金融テクノロジー

I built the Napier Deltic as an interactive engineering exhibit: 18 cylinders, 36 opposed pistons, 3 synchronized crankshafts, with cutaway, single-delta, ghost-shell and exploded views. Iconically used in Royal Navy fast craft and British Rail’s high-speed Deltic locomotives.

リポジトリホスティングサービスを使うことで、コードの管理や共有が格段に楽になります。GitHubやGitLabなど、機能や使いやすさで選べるサービスが増えているので、自分の開発スタイルに合ったものを見つけてみましょう。#開発効率アップ

生成AIを活用した市場予測モデルの開発を進めています。データの精度向上により、より信頼できる予測が可能になりました。今後はモデルのテストと実運用への適用を目指します。#市場予測 #生成AI

コードレビューでは、指摘だけでなく良い点も伝えることが大切。相手のモチベーションを維持しつつ改善点を具体的に示すと、再現性の高い品質向上につながります。#プログラミングTips

GPT-6 Astra can solve some seriously tricky spatial constraint tasks: from unlocking interlocked parts to threading a rope through three rings. Try it yourself now 👇 qinengwang-aiden.github.io/demos/constrai…

#FreeCAD #inthewild MeshStudy Workbech Designed to automate mesh refinement studies for #FEA/#FEM. It automatically runs simulations w/ varying mesh sizes and presents results clearly in tables and charts. This is still a WIP workbench. #CAD #OpenSource github.com/eng-abdalla-ab…

We built recursive meta-intelligence, an AI that creates its own scientific instruments, turns them into persistent worlds that an agent ecology with hundreds of AIs inhabits, and uses those worlds to discover mechanistic principles in one of the hardest classes of physical problems: how complex hierarchical materials (nested structures of matter that give rise to new function through organization) evolve and fail. The AI reasons across enormous spaces of possible physical trajectories, where every rupture changes what can happen next, and compresses those histories into principles (which humans can understand and design with) - complex chains of causal events, highly nonlinear, and intricate. Scientific superintelligence is tangible here - machine-scale exploration opening cognitive channels into complexity that has been extremely difficult for humans to traverse directly. AI builds the spaces in which its next level of reasoning becomes possible; a representation becomes an instrument, the instrument becomes an executable world, and that world becomes the substrate for further intelligence. Intelligence then grows by constructing new spaces to think in. The task we explored started from a seemingly simple prompt to explore a biological material system - the AI then chose the representation, mechanics and experiments, built a fracture laboratory to push materials to their limit, tested hypotheses and generated scientific conclusions. The swarm explored a combinatorial universe in which architecture controls function and every rupture changes the future state of the material. The AI discovered a compact principle that defines how multiscale material architecture can program the evolution of failure. Material placement and geometric order determine how forces redistribute, whether damage cascades or remains distributed, and whether function survives substantial flaws. For this discovery to happen the AI had to reason across long path-dependent histories, simulate alternative futures and compress them into generative invariants (model-based causal reasoning, counterfactual simulation and temporal abstraction applied to an evolving physical world). It is incredible to witness this transition to a new form of intelligence and capability through scaling swarms. A lot of positive will come out of this because it expands the human epistemic horizon as AI can traverse thousands of possible histories and return mechanisms compact enough for us to understand, test and build from. Intelligence compounds through its artifacts! A few lessons we learned: ▶️ Learning and discovery are flows through spaces of possibility. Early work has shown how backpropagation flows through parameters, reinforcement learning through action and consequence, and autonomous swarms through representations, instruments and executable worlds, bringing it all together. Flows create structure; structure redirects future flows in the recursive instrument. ▶️ Nonlinear physics actually defines a larger principle, where high-dimensional dynamics generate stable invariants; invariants become effective variables; those variables become the substrate for a new level of cognition. ▶️ Recursion then becomes level creation - one possibility space compresses into a principle, and that principle opens a larger space above it.

Markus J. Buehler @ProfBuehlerMIT

a day ago

AI for science is one of the greatest positive forces we have, and I cannot think of anything more human than to understand nature and to use the power to create new technologies that improve our lives, civilization and allow us to reach beyond. x.com/i/article/2099…

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凝った GUI を作るときにどうぞ バイブコーディングで GUI が壊れていく理由とその対策プロンプト｜nrs zenn.dev/nrs/articles/9… #zenn

自動化を成功させるには、まず明確な目標設定が不可欠です。繰り返し作業を見極めて優先的に自動化し、プロセスの標準化とドキュメント化を徹底しましょう。また、ツール選びは慎重に行い、定期的なメンテナンスと改善も忘れずに。これらが効果的な自動化の鍵です。 #自動化のコツ

データ統合プラットフォームを活用すれば、複数のデータソースを一元管理でき、業務効率や意思決定の質が大幅に向上します。情報のバラつきを減らし、リアルタイムで正確な分析が可能に。これからのビジネスには欠かせない存在です。#データ統合 #DX

JSONデータの圧縮と効率化には、不要な空白や改行の削除、キー名の短縮、データの正規化が効果的です。さらに、gzipなどの圧縮アルゴリズムを使うことで通信量も削減できます。これらの方法で処理速度や保存容量を改善しましょう。#データ圧縮

n8nのitemsとJSONを理解する｜node間を流れるデータ構造の基本 ekplabz.com/n8n-items-json…

JSONはデータ交換フォーマットで、キーと値のペアで情報を表現します。基本はオブジェクト（{}）と配列（[]）で構成され、キーは必ずダブルクオーテーションで囲みます。値は文字列、数値、真偽値、配列、オブジェクト、nullが使え、データのやり取りに便利です。#プログラミング

自動化を成功させるには、まず業務の本質を理解し、標準化されたプロセスから着手することが重要です。段階的に導入し、効果を検証しながら改善を重ねることで、無駄を省き効率化が進みます。人の介入が必要な部分は明確にし、システムとの連携をスムーズに保つこともポイントです。#自動化のコツ

ノーコードプラットフォームがますます注目されています。プログラミングの知識がなくても、直感的にアプリやウェブサイトを作成できるのは大きな魅力。アイデアをすぐ形にできるので、ビジネスや個人のプロジェクトに最適です。これからの開発のスタンダードになるかもしれませんね。#ノーコード

n8nの実行と履歴を理解する｜保存・公開・Executionsの基本 ekplabz.com/n8n-executions…

API連携が進むことで、サービス間のデータ共有や自動化が格段に便利になりました。開発効率も上がり、新しいアイデアをすぐに形にできるのが魅力です。これからもAPI活用で仕事や生活がもっとスムーズになる予感がしますね。#API連携

Gitはバージョン管理の強力なツールで、コードの変更履歴を効率的に管理できます。チーム開発や個人プロジェクトでも、変更の追跡や共同作業がスムーズになるのが魅力。まずは基本的なコマンドから使いこなしてみましょう！ #Git #プログラミング