タグ: ディープラーニング / 深層学習（用語）
ディープラーニングに関連する記事一覧
自動目視検査など製造業にAI外観検査システムを提供するMENOUが8000万円を調達
自動目視検査システムの提供など、ディープラーニング技術を製造現場に適用するMENOU（メノウ）は9月28日、約8000万円の資金調達を発表した。引受先はDEEPCORE、シーシーエス、三菱UFJキャピタル。 調達した資金により、専門知識を持たなくても高度なAI外観検査システムをノーコードで社内開発できるソフト「MENOU-TE」（メノート）の機能拡張を加速加速させ、応用範囲を拡げる。 ディープラーニング技術の進化に伴い、AIによる検査は理論的に可能なものの、実際に製造現場への導入となると、多くの障害があるのが実態という。 MENOUで…続きを読む
AIナビアプリ開発のAILLが九州経済連合会と協業、9月18日より「婚期創出事業」での導入開始へ
AIと深層学習でチャットの内容を解析して恋人候補同時の円滑なコミニュケーションを支援する「Aill」（エール）を開発するAILLは9月17日、一般社団法人九州経済連合会との協業を発表した。AILLは、TechCrunch Japanが昨年開催した「TechCrunch Tokyo 2019」のピッチイベント「スタートアップバトル」のファイナリスト。120社以上の応募スタートアップの中から選ばれた20社のうちの1社だ。 九州経済連合会は、九州地域の経済活性化を目的とした団体で九州・山口地域に事業所を有する法人企業等約1000社が加入して…続きを読む
バックオフィスの文書処理をディープラーニングで自動化する欧州拠点のHypatosが12億円超を調達
プロセス自動化スタートアップのHypatos（ハイパトス）は、Blackfin Tech、Grazia Equity、UVC Partners、Plug & Play Venturesなどの投資家からシードラウンドで1000万ユーロ（約12億5700万円）の資金調達を明らかにした。 ドイツとポーランドに拠点を置くこの企業は、2018年末に会計系スタートアップのSmaccからスピンアウトし、ディープラーニング技術を応用して、金融や保険業界などの金融文書処理のニーズが重い業界を中心に、より幅広いバックオフィスの自動化を推進している。 同社…続きを読む
日本ディープラーニング協会が高専生対象コンテスト開催、最優秀賞の東京高専チームが企業評価額5億円を獲得
東京大学大学院工学系研究科 松尾豊教授が理事長を務める日本ディープラーニング協会（JDLA）は8月24日、「第1回全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2020」（DCON2020）本戦を8月22日に開催したと発表した。最優秀賞を「東京工業高等専門学校 プロコンゼミ点字研究会」が獲得した。同校は企業評価額5億円、投資総額1億円という評価を受け、副賞の起業資金100万円と日本ディープラーニング協会若手奨励賞も同時に授与された。本戦の模様は、NHK教育テレビジョン（NHK E）の番組「サイエンスZERO」において、9月6日23:30…続きを読む
ZOZO研究所のファッションコーデ関連論文がコンピュータービジョンの国際会議ECCVで採択
ZOZOテクノロジーズの研究開発組織「ZOZO研究所」は7月13日、同研究員らが執筆した論文「Exchangeable Deep Neural Networks for Set-to-Set Matching and Learning」（置換不変ニューラルネットワークによる深層集合マッチング）が、コンピュータービジョン分野における世界3大国際会議のひとつ「European Conference on Computer Vision（ECCV）2020」に採択されたと発表した。ZOZO研究所は、8月24日～27日にオンライン開催のECC…続きを読む
ディープフェイクテキストが国家の危機を増幅する
編集部注：本稿はJinyan Zang氏、Latanya Sweeney氏、Max Weiss氏による寄稿記事である。Zang氏はハーバード大学のData Privacy Labの研究者、Sweeney氏はハーバード大学で「政府とテクノロジー」を専門にする教授、Weiss氏は今回のディープフェイクテキスト実験を実施したハーバード大学の学生だ。 —– 米国の連邦政府機関は国内における新型コロナウイルスのパンデミック拡大を阻止しようとさまざまな措置を講じており、その厳しさは増すばかりだ。連邦政府により策定される規則の影響を受ける米国民と企…続きを読む
AIがカメラ映像から密集度と群衆人数をリアルタイム解析、Elixが新型コロナ対策として開発
Elix（エリックス）は6月4日、群衆人数や人物同士の密集度合いの計測を可能とするAIソリューションを発表した。本日より、法人や自治体などを対象に試験提供を開始する。同社は、ショッピングモールなどの商業施設やイベント会場、公共施設、オフィスビル、工場などでのを利用を想定している。 同ソリューションは、新型コロナウイルス（COVID-19）感染防止対策の一環として開発されたもので、カメラが捉えた映像内の人物の数や位置情報を把握することで、群衆の検知、人物同士の密集度をリアルタイムで推定する。同様の技術との差別化ポイントとしては同社は、必…続きを読む
Googleの失敗から学ぶ、AIツールを医療現場へ適用することの難しさ
AIによる医療分野での魔術的な活躍がよく話題になる。機械学習モデルがまるで専門家のように問題を検出するスクリーニングという分野では、特にそれが言えるだろう。しかし、多くの技術と同じように、試験所でうまくいくことと、実社会で機能することは全く話が違う。Googleの研究者たちは、タイの田舎で行われた診療所でのテストを通じ、その厳しい事実を見せつけられた。 Google Healthは、目の画像を処理し、世界中で視力喪失の主な要因となっている糖尿病網膜症の兆候を見つける深層学習システムを開発した。しかし理論的な正しさとは裏腹に、同ツールは…続きを読む
Helm.aiが無人運転車用AI向け無人学習技術に14億円調達
4年前、数学者のVlad Voroninski（ブラド・ボロニンスキー）氏は、自動運転技術開発における数々のボトルネックの一部を深層学習が取り除く可能性を見い出していた。 そして現在、彼がTudor Achim（チューダー・アーキム）氏と2016年に共同創設したスタートアップHelm.aiは、A.Capital Ventures、Amplo、Binnacle Partners、Sound Ventures、Fontinalis Partners、SV Angelなどによるシードラウンドで1300万ドル（約14億円）を調達したことを発表…続きを読む
現実さながらのフェイク映像を簡単に作れる「Xpression」が2.3億円調達、次世代CG技術の開発加速へ
動画や静止画に映っている誰かの顔を乗っ取り、あたかも本人が実際にしゃべっているような映像をスマホから簡単に作れる——。そんなちょっと不思議だけど、ワクワクする体験を手軽に楽しめる「Xpression」というiOSアプリを知っているだろうか。 ユーザーがやることは素材となる動画や静止画を選び、スマホのカメラに向かって喋りかけるだけ。そうすれば自身の顔と素材に映る人の顔を入れ替え、現実さながらの映像をリアルタイムで生成することが可能だ。 たとえば有名人のスピーチ動画を使って本人からビデオレターが届いたような“サプライズ映像”を作ることもで…続きを読む
初のトランジスタ数1兆のチップを製造するためにCerebrasが克服した5つの技術的課題
Cerebras（セレブラス）に最高があふれている、これまで密かに次世代のシリコンチップ製造を進めて来たこの会社は、Amazonから歯磨き粉を買うことと同じくらい素早く、ディープラーニングモデルを生み出せるようにすることを目指している。 ほぼ3年にわたる沈黙の開発の後、米国時間8月19日、Cerebrasは新しいチップを発表した。それはとてつもない製品だ。その「ウエハースケールエンジン」（Wafer Scale Engine）は、1.2兆個のトランジスタ（史上最大）を持ち、面積は4万6225平方mm（史上最大）で、18GBのオンチップ…続きを読む
東大・松尾研発AIスタートアップACESが資金調達、画像認識アルゴリズムをパッケージ化して提供へ
AI研究で著名な東京大学松尾研究室発のAIスタートアップACES（エーシーズ）は5月22日、AI技術に特化したVCファンドのDeep30と経営共創基盤を引受先とする第三者割当増資を実施したことを明らかにした。 具体的な調達額は非公開だが数千万円規模になるとのこと。調達した資金は本日公開した画像認識サービス「SHARON（シャロン）」の研究開発や人材採用の強化に用いる計画だ。 合わせてACESでは東京大学工学系研究科教授の松尾豊氏と経営共創基盤パートナーの川上登福氏が顧問に就任したことも明かしている。 ディープラーニングを用いた画像認識…続きを読む
イスラエルのAIチップメーカーが最新ディープラーニングチップを発表
Hailoは、テルアビブに本拠を置くAIチップメーカーだ。米国時間の5月14日、同社初のディープラーニングプロセッサとなるHailo-8チップのサンプル出荷を開始すると発表した。このチップは、1秒あたり最大26テラオペレーション（TOPS）が保証されている。現在、何社かの選抜された顧客とともにテスト中で、その多くは自動車業界だ。 Hailoは、昨年になって表舞台に登場した会社で、シリーズAラウンドで1250万ドル（約13億7000万円）を調達した。その時点では、まだチップのサンプル出荷もできていなかった。同社によれば、Hailo-8は…続きを読む
自分やアイドルの顔と声から抽出した人工遺伝子で「自分だけのアイドル」を作るゲームがあるらしい
ディープラーニングで「アイドル自動生成AI」を開発するデータグリッドは3月19日、東京大学松尾研究室のスピンアウトVCであるDeep30から1500万円の資金調達を実施したと発表した。 このスタートアップが持つ技術はいろいろな意味で非常に面白い。その技術とは、GAN（敵対的生成ネットワーク）と呼ばれるモデルを利用してアイドルの顔画像を学習し、それらの特徴を組み合わせることで「架空のアイドル」の顔画像を生成するというもの。 ここで登場するGANとは、画像などのデータから特徴を学習することで、実在しないデータを生成したり、存在するデータの…続きを読む
「メルカリ」に写真検索機能が登場、商品名が不明でもAIで探せるように
メルカリは3月18日、フリマアプリ「メルカリ」に「写真検索機能」を追加した。 この機能は商品検索の際、スマートフォンのカメラで撮影した写真から、同じ商品や似ている商品を探し出せるというもの。ブランド名や商品名がわからず、テキスト検索できない商品を、写真を読み込むことで検索できるようにした。 写真の中に写り込んだいろいろなアイテムの中から、検索したいアイテムだけを調整して、枠線内に絞り込む機能も付いている。 写真検索機能は、機械学習、深層学習といったAI技術を活用して実装されている。メルカリでは、サービス開始以来、約5年間で蓄積された、…続きを読む
WellSaidは人間の代役が務まるほど自然な合成音声を公開
文字で読むより、口で言ってもらったほうがいいことは多い。しかし、今のところ最高の音声技術は音声アシスタントが独占していて、画面の読み上げやオーディオブックの自動生成などには使えていない。WellSaid（「うまい言い方」という意味）は、人の声の代わりになる高品質な合成音声による語りを、クリエイターにも使えるようにしたいと考えている。もしかしたら、自分自身の声を合成できるかもしれない。 この数年間で、ニューラル技術が手作業に頼っていた従来のアプローチを大幅に改善したことにより、音声合成は大きな進歩を遂げた。しかし、GoogleもAppl…続きを読む
ローエンド車載CPUでも実現可能な自動運転技術
自動走行車両と運転支援技術にとって、高効率なコンピュータービジョン・システムは決定的な意味をもつ要素だが、高価でかさばるハードウエアに依存しないコンピュータービジョン技術を提供する方法、ローエンドのCPUでも利用可能な深層学習ソフトウエアを開発したあるスタートアップが投資ラウンドを確保し、今年末のサービス開始に向けてギアをシフトアップした。 ヒトの脳の一次視覚野があるブロードマン領野に由来する、Brodmann17という企業が、OurCrowdが主導するシリーズA投資として1100万ドル（約12億3000万円）を調達した。これには、M…続きを読む
LINEに食材の画像を送るだけでレシピ提案、ライオンが「レシピアシスタント β版」を公開
ライオンの調理サポートブランドのリードは2月7日、同社いわく「レシピチャットボットサービスで初めて」食材の画像によるレシピ検索を可能とした「レシピアシスタント β版」を公開した。共同開発会社はfoo.log（フードットログ）およびFRAMELUNCH。 同サービスは、僕にとっては考えるだけでも面倒な「毎日の献立作り」をAIレシピアシスタントが手伝ってくれるサービスだ。使いたい食材の画像、もしくは食材名をテキストや音声で送るだけで、リード製品を使った関連レシピや調理方法が検索できる。 使い方は、まずはLI…続きを読む
推論過程をGPUで加速するAmazon Elastic Inferenceはディープラーニングのコストを75%削減する
Amazon Web Servicesが今日、Amazon EC2のどんなインスタンスでもGPUによる推論の加速ができるサービスAmazon Elastic Inferenceを発表した。これにより、ディープラーニングのコストが最大75%削減できるという。 AWSのCEO Andy Jassyは、今朝のAWS re:Inventのステージでこう述べた: “従来のP3インスタンス（GPU常備のインスタンス）では通常、GPUの利用率がせいぜい10%から30%ぐらいで、エラスティックな推論用としては無駄が多い。それだけの費用やGPUを、無駄…続きを読む
Google、データセンターの空調管理をAIに一任
データセンターの中は暑くてうるさい——そしてサーバーをオーバーヒートから守ることは運用コストの大きな部分を占めている。業界の大物、Facebook、Microsoft、Googleらがさまざまな方法で冷却コストの節減を目指しているのも当然だ。Facebookは可能な限り外部の空気を冷やす。Microsoftは水中データセンターを実験中。そしてGoogleは、同社のAIモデルを使っていっそうの節約を目論んでいる。 数年前、Googleは傘下のDeepMindを通じて、データセンターに最適な冷却方法を運用者に提供するために、機械学習の利用…続きを読む
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