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Googleの親会社Alphabetの傘下にある英国のAI技術企業。
AIが数千年にわたって損傷で失われていた古代ギリシャ碑文の文章復元を支援
古代ギリシャ語の研究者にとって、頼りとする原文が数千年前のものという古さゆえに、修復不可能なほど損傷しているというようなことはよくある。DeepMind（ディープマインド）が開発した機械学習モデル「Ithaca（イサカ）」が、歴史家にとって新しい強力なツールになるかもしれない。失われた単語や文章の位置と書かれた年代を驚くほど正確に推測する。AIの珍しい応用例だが、その有用性が技術分野以外でも発揮されることを証明している。 不完全な古文書は、劣化した物質に関するさまざまな分野の専門家が関わる問題だ。原文は石、粘土、パピルスに刻まれている…続きを読む
AIが核融合を操る力を獲得した。でも大丈夫、これは朗報だ
とある研究グループが、核融合研究に使用される高出力のプラズマ流を磁気的に扱う方法をAIに教えた……おっと、慌てないで欲しい。慌てて手にした電磁パルス砲やドライバーはしまい込んでも大丈夫だ。これは間違いなく良い成果で、来るべきロボカリプスで人類に対して使用される恐ろしい武器ではない。 このプロジェクトは、Google（グーグル）のDeepMind（ディープマインド）とローザンヌ工科大学（EPFL）の共同プロジェクトであり、数年前に前者のAI研究者と後者の融合研究者がロンドンのハッカソンで出会ったときに始まった。そのときEPFLのFede…続きを読む
DeepMindのAI「AlphaCode」は競技プログラミングレベルのコードを書ける
DeepMind（ディープマインド）は、任意の問題を解決するためにコードを書くことができるAIを開発した。このAIはコーディングチャレンジに参加し、中間あたりの成績を収めたことで実証されている。まだソフトウェアエンジニアの仕事を奪うまでには至っていないが、基本的な作業の自動化に役立つ可能性がある。 Alphabet（アルファベット）の子会社であるDeepMindのチームは、できる限り多くの形で知能を創造することを目指しており、最近ではもちろん、多くの優秀な頭脳が取り組んでいる作業としてコーディングが挙げられる。コードは、言語、論理、問…続きを読む
純粋数学もタンパク質生成も、人工知能におまかせを
人工知能（AI）が興味深い分野である理由の1つに、AIは何が得意なのかを誰も知らない、ということがある。12月2日号の「Nature」に掲載された最先端の研究所による2つの論文では、機械学習（ML）は、タンパク質生成のような技術的に難しい作業、純粋数学のような抽象的な作業のどちらにも対応し得ることが示されている。 最近話題になった、Google（グーグル）が買収したDeepMind（ディープマインド）やワシントン大学David Baker（デビッド・ベイカー）研究室による、タンパク質の物理的構造（フォールディング）の予測に対するAIの…続きを読む
グーグルの親会社アルファベットがAIを活用して創薬に挑むIsomorphic Labsを設立
創薬の分野はAIの能力によって超高速化が進んでいる。複数の企業がさまざまな方法でAIを応用し、膨大な実際上の課題を、扱いやすい情報の問題に変えている。最近の動きとして、Google（グーグル）の親会社であるAlphabet（アルファベット）が、DeepMind（ディープマインド）のトップであるDemis Hassabis（デミス・ハサビス）氏の下でIsomorphic Labs（アイソモルフィックラボ）を設立し、この有望な新分野に挑戦する。 関連記事 AIが数千年にわたって損傷で失われていた古代ギリシャ碑文の文章復元を支援 AIが核融…続きを読む
DeepMindがAlphaFoldで折りたたみを行った人体のすべてのプロテオームをオンライン化
DeepMind（ディープマインド）と数社の研究開発パートナーは、人体を構成するほぼすべてのタンパク質の3次元構造が格納されたデータベースをリリースした。この3次元構造は、2020年実証された画期的なタンパク質フォールディングシステムAlphaFoldを使って、コンピューター上で算出したものだ。無料で利用可能なこのデータベースは、数百の分野や領域に及ぶ科学者たちに大幅な進歩と利便性の向上をもたらし、生物学と医学において新しい段階の礎を形成する可能性が高い。 AlphaFoldタンパク質構造データベースは、DeepMind、欧州バイオイ…続きを読む
DeepMindのAlphaFold2に匹敵するより高速で自由に利用できるタンパク質フォールディングモデルを研究者が開発
2020年末、DeepMind（ディープマインド）は、同社のAIモデルAlphaFold2（アルファフォールド2）がタンパク質の構造を正確に予測（一般的で非常に難しい問題だ）することで生物学界を驚かせた。数十年来の問題を「解決できた」と多くの人が宣言したからだ。今回研究者たちは、このときDeepMindが世界を飛び越えてみせたように、今度はRoseTTAFold（ロゼッタフォールド）でDeepMindを飛び越えたと主張している。RoseTTAFoldは、わずかな計算コストでほぼ同じことを行うシステムだ（しかも無料で使用できる）。 Al…続きを読む
DeepMindの最新AI「MuZero」はルールを教わらなくても独学でゲームをマスター
DeepMind（ディープマインド）は、AIがゲームの達人になれることに加え、ルールを教わらなくても強くなれることを証明するという目標を立てていたが、最新のAIエージェントMuZero（ミューゼロ）は、見た目はシンプルながら戦略が複雑な囲碁、チェス、将棋といったゲームで達成しただけでなく、見た目に複雑なAtari（アタリ）のゲームでもそれを実証した。 DeepMindの初期のAIの成功例は、少なくとも、有望な次の一手を示す膨大な決定木の中を、非常に効率的にナビゲートできるという一面が功を奏していた。囲碁やチェスでの決定木は、駒の動かし…続きを読む
Alphabet傘下のAI技術企業DeepMindがAIベースのタンパク質構造予測で歴史的なマイルストーン
Google（グーグル）の親会社Alphabet（アルファベット）の傘下にあるAI技術企業DeepMind（ディープマインド）は、AIを使ったタンパク質の構造予測で大きなブレイクスルーを達成した。同社は米国時間11月30日、そのAlphaFold（アルファフォールド）システムが、50年前から科学界を悩ませてきた重要課題だったタンパク質のフォールディング（折りたたみ）問題を解決したと発表した。今回のAlphaFoldの進歩は、疾患の理解や将来の創薬、製薬の分野で、大きな飛躍につながる可能性がある。 AlphaFoldが今回合格したテスト…続きを読む
DeepMindのAgent57 AIエージェントがATARIの57本のゲームで人間に勝利
人工知能エージェントの開発現場では、その能力をゲームで測ることがよくあるが、それには相応の理由がある。ゲームは幅広い習熟曲線を提示してくれるのだ。ゲームは、基本的な遊び方は比較的すぐに習得できるが、マスターするのは難しい。しかも、通常は得点システムが備わっているため、習熟度を評価しやすい。DeepMind（ディープマインド）のエージェントは囲碁に挑戦し、リアルタイムの戦略ビデオゲーム「StarCraft」（スタークラフト）にも挑戦した。だが、このAlphabet（アルファベット）傘下の企業の最新の偉業はAgent57だ。Atari（ア…続きを読む
古代ギリシアの石板の解読をAIが助ける
機械学習とAIは、太陽系外惑星を見つけたり、写真のように本人そっくりの人間の画像を作ったりといった派手な業績が強調されがちだが、でも同じ技術が学術研究の意外なところでも利用されている。DeepMindが作ったAI systemは、壊れた石板の上に彫られている古代ギリシアの断片的なテキストを再現し、学者たちが理解できるようにした。 これらの粘土や石や金属に文字が彫られたのはおよそ2700年前で、今では歴史学や文学、人類学などにとって貴重な一次史料だ。板は当然文字で覆われているが、何千年という時間によって、割れたりひびが入ったりしているだ…続きを読む
ダーウィンの進化論に倣って自動運転車のAIを訓練するWaymoとDeepMind
Alphabet傘下で自動運転とロボタクシーの会社であるWaymoは、自動運転車のソフトウェアを強化するために人工知能を改良し、進化させるための訓練に力を入れている。最近同社は、やはりAlphabet傘下でAIを専門とするDeepMindと協力して、新たな訓練方法を開発した。質の高い訓練を効率的にできるようにすることを目指したもの。 両社が協力して開発した訓練方法は、Population Based Training（PBT、集団に基づく訓練）と呼ばれている。これは、より良い仮想ドライバーを育成するというWaymoの課題に対応するため…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
Facebookのオープンソースの囲碁ボットはプロの棋士に勝つ
碁（囲碁）は機械学習の研究者の必須科目だ。GoogleのDeepMindはそのアルゴリズムを魅せつけて有名になり、そしてFacebookも最近、碁ボットを自分で作っていることを発表した。同社のデベロッパーカンファレンスF8で今日（米国時間5/2）行われたそのELF OpenGoボットの発表では、30名の人間棋士との計14試合に全勝し、プロの資格を獲得した、と宣言された。 FacebookのCTO Mike Schroepferはこう述べた: “DeepMindにいるお友だちの偉業には敬服するけど、でも、まだ答えられていない疑問があるの…続きを読む
Google親会社のAlphabet、持株会社「XXVI」を設立して2015年の企業再編成を完了
かつてGoogleとして知られた会社 ―― 2015年に「会社の集合体」をAlphabetに再ブランドし、主要な広告収益事業を親会社が100%保有する企業ユニットに移行した ―― がこの事業再編成プロセスをようやく完了すべく、新たな持株会社、XXVI Holdings Inc.を設立した。 BloombergがFCC提出資料を発見し、金曜日（米国時間9/1）に報じた。 同社は声明でこの事実を正式に認め、2015年にAlphabet設立の際に発表した変更を実施するために、組織変更を行った。Google Inc.をGoogle LLCに変…続きを読む
BlizzardとDeepMindがStarCraft IIをAI研究室として開放
StarCraft IIはここのところAlphabetのDeepMind AI研究のターゲットとなっていた。英国のAI企業（DeepMind）は、昨年からBlizzardのこのSF戦略ゲームに参加し、ゲームに基づいたオープンなAI研究環境を構築する計画を発表していた。この環境を用いて、誰もが世界のトップStarCraftプレイヤーに打ち勝つことのできるような、仮想エージェントの構築に参入することができるようにするためだ。そして今回、DeepMindとBlizzardは、その扉を環境に対して開いた。機械学習API、大規模なゲームリプレイ…続きを読む
マイクロソフト、AI研究所を創設してGoogleとDeepMindに挑戦
本日（米国時間7/12）Microsoftは、汎用人工知能技術の開発に重点を置く新しい研究所を設立したと発表した。場所はMicrosoftのレドモンド本社内で、科学者100名以上からなるチームが、自然言語処理から機械学習、知覚システムまで様々な分野のAIを研究する。 単一の作業に特化することなく様々な分野の問題に効率よく取り組むことのできる汎用AIを作ることは、多くの先端企業が目指しているゴールだ。例えばGoogleは、自社のGoogle Brainプロジェクトおよび2014年に買収したDeepMindの成果を利用して、汎用性の高いA…続きを読む
機械学習のDeepMind、国際展開を開始――最初の海外オフィスはカナダのアルバータ州エドモントンに
Alphabetの人工知能企業、DeepMindは本拠であるイギリスから海外への展開を開始した。最初の海外オフィスはカナダのアルバータ州エドモントンに置かれる。アルバータ支社はアルバータ大学と緊密に連携して調査・研究に当たる。 リーダーはアルバータ大の研究者、Rich Sutton、Michael Bowling、Patrick Pilarskiらとなる。最近、カナダでは人工知能開発に力を入れており、大学人が教育、研究を続けながら民間企業のプロジェクトにも貢献できる道が開かれつつある。これはその一例といえるだろう。 Sutton、Bo…続きを読む
トップ棋士に3連勝したAlphaGo、引退を表明
盤上ゲームの中で最も戦略的とされる囲碁を打つために開発された、GoogleのAlpha Goが引退することになった。中国で世界最高レベルの打ち手をことごとく破ってからの引退ということになる。最後に対局したのは、世界トップランクの柯潔だ。中国で行われたイベントにて3局戦ったが、いずれもAlphaGoの勝利（3-0）となった。 AlphaGoはもともと、ロンドンのDeepMindにより開発されたものだ。DeepMindは2014年に5億ドルほどの金額でGoogleに買収されている。尚、今回のイベントでは人間5人を同時に相手にするいわゆる「…続きを読む
AlphaGo対人類の囲碁対局、5人がかりでもAlphaGoの勝ち
世界ランク1位の柯潔が連敗するなど、囲碁ももはや人工知能に対抗できなくなりつつあるのかもしれない。それならばと、5人のトッププレイヤーがチームを組んでAlphaGoに挑む対局が行われた。しかし金曜日に行われたこのデモンストレーション対局でも、AlphaGoが勝利をおさめた。 5人で「相談碁」をプレイした人間側チームのメンバーは、陳耀燁、周睿羊、ビ・イクテイ、時越、および唐韋星だ。AlphaGo側はもちろん1人（1台? 1本?）だ。勝負はAlphaGoの中押し勝ち（人間チームのギブアップ）で決着した。 なお、この日は人間＋AlphaGo…続きを読む
近日開催のイベント
