タグ: 機械学習 / ML（用語）
機械学習に関連する記事一覧。明示的な指示を用いることなく、その代わりにパターンと推論に依存して、特定の課題を効率的に実行するためにコンピュータシステムが使用するアルゴリズムおよび統計モデルの科学研究。
グーグルがAIの進化を「個人の危機」の検出と検索結果の安全に役立てる
Google（グーグル）は米国時間3月30日、AIモデルを強化してGoogle検索をより安全にし、自殺や性的暴行、薬物乱用、DVなど扱いに注意を要するクエリを向上させると発表した。同社は、利用者が明確に露骨な内容や挑発的な内容を探しているのではない場合に、AIテクノロジーでそうした好ましくない内容を検索結果から取り除く機能も強化する。 現在は、利用者が自殺や乱用といった扱いに注意を要する情報を検索すると、Googleは検索結果よりも上に関連する国のホットラインの連絡先情報を表示する。しかし同社は、危険な状況にある人はさまざまな方法で検…続きを読む
ドローンを使って森林をモニタリングするTreeswiftが約5.9億円のシードラウンド調達
過去10年間で、ドローンは森林モニタリングの重要なツールになりつつある。自然のバランスを大きく崩すことなく、多くのデータを一度に収集できる、迅速で効果的な方法だからだ。2020年にペンシルバニア大学のGRASP（General Robotics, Automation, Sensing and Perception）研究所からスピンオフして設立されたTreeswift（ツリースイフト）は、その可能性を推進するために活動してきた。 共同創業者のSteven Chen（スティーブン・チェン）氏、Elizabeth Hunter（エリザベス…続きを読む
コンピュータビジョンチームに合成データを提供するDatagenが約61.7億円のシリーズB資金調達を実施
イスラエルで設立されたDatagen（データジェン）は、コンピュータビジョン（CV）チームのために合成データソリューションを提供するスタートアップ企業だ。同社はその事業の成長を促進するため、5000万ドル（約61億7000万円）のシリーズBラウンドを実施し、これまでの資金調達総額が7000万ドル（約86億4000万円）を超えたと発表した。今回のラウンドは新たに投資家となったScale Venture Partners（スケール・ベンチャー・パートナーズ）が主導し、パートナーのAndy Vitus（アンディ・ヴィータス）氏がDatage…続きを読む
マイクロソフトがZ-Codeを使ってAI翻訳サービスを改善
Microsoft（マイクロソフト）は米国時間3月22日、同社の翻訳サービスを改訂したことを発表した。新しい機械学習技法によって、多数の言語間における翻訳が著しく改善されるという。「spare Mixture of Expert（Mixture of Expertを出し惜しみする）」アプローチを使用するという同社のProject Z-Code（プロジェクト・ズィー・コード）を基盤とする新モデルは、盲検法評価で同社の以前のモデルより3～15％高いスコアを記録した。Z-CodeはMicrosoftのXYZ-Codeイニシアチブの一環で、複…続きを読む
成人10万人分のデータを機械学習アルゴリズムで睡眠解析し睡眠パターンを16に分類、新たな不眠症診断法に期待
東京大学は3月15日、腕の加速度から覚醒と睡眠を判別する機械学習アルゴリズム「ACCEL」を開発し、約10万人の加速度のデータを解析したところ、睡眠が16種類のパターンに分類されることがわかったと発表した。その中には睡眠障害との関連が疑われるものもあるため、腕時計型ウェアラブルデバイスと「ACCEL」を組み合わせることで、睡眠障害の新たな診断方法や治療法の開発につながるものと期待されている。 ライフスタイルの多様化により、遺伝的に持っている睡眠パターンと相容れない生活が強いられると、不眠症となり健康リスクが高まる。例えば夜型の人は、昼…続きを読む
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
Strong Computeは機械学習モデルのトレーニングを「100倍以上高速化」できると主張する
ニューラルネットワークのトレーニングには、市場で最も高速で高価なアクセラレータを使ってさえも、多大な時間がかかる。だから、多くのスタートアップ企業が、ソフトウェアレベルでプロセスを高速化し、学習プロセスにおける現在のボトルネックをいくつか取り除く方法を検討していることも、不思議ではないだろう。オーストラリアのシドニーに拠点を置くスタートアップで、最近Y Combinator（Yコンビネーター）の22年冬クラスに選抜されたStrong Compute（ストロング・コンピュート）は、学習プロセスにおけるこのような非効率性を取り除くことによ…続きを読む
アップルがM1シリーズ最上位版「M1 Ultra」を発表
Apple（アップル）は米国時間3月8日、同社の「Peek Performance」イベントにおいて、新しいM1チップ「M1 Ultra」の発売を発表した。このチップは、これまでM1、M1 Pro、M1 MaxがあったM1ファミリーの最終バージョンであるとAppleは述べている。 Ultraは2つのM1 Maxダイをベースに、既存のM1 Maxチップに存在する、しかし休止状態だったらしい接続を使用する。この相互接続により、2つのチップ間で2.5TB/sの帯域幅が実現されている。Appleはこれを（同社らしいネーミングで）「Ultra …続きを読む
「もっと早く知りたかった」、Gesundが医療アルゴリズム検証データを提供するために2.3億円を調達
医療アルゴリズムを開発することと、それが本当に機能することを証明することは、まったく別の話だ。そのためには、入手しにくいある重要なものが必要だ。医療データである。現在、とあるスタートアップ企業が、そのようなデータを、検証研究を容易にするツールとともに提供する準備を整えている。 今週、2021年に創業されたGesund（ゲズンド）が、500 Globalが主導する200万ドル（約2億3000万円）のシードラウンドでステルスから浮上した。CEOで創業者のEnes Hosgor（エネス・ホスゴー）氏はTechCrunchに対して、同社はすで…続きを読む
オックスフォード大からスピンアウトした英QuantrolOxは機械学習で量子ビットを制御する
2021年にオックスフォード大学からスピンアウトした新しいスタートアップ、QuantrolOxは、量子コンピュータ内部の量子ビットを機械学習（ML）で制御しようとしている。オックスフォード大学のAndrew Briggs（アンドリュー・ブリッグス）教授、テック起業家のVishal Chatrath（ヴィシャール・チャトラス）氏、同社のチーフサイエンティストのNatalia Ares（ナタリア・アレス）博士、量子技術責任者のDominic Lennon（ドミニク・レノン）博士が共同で設立した同社は西ヨーロッパ時間2月23日、Nielse…続きを読む
ML可観測性プラットフォームのAporiaが約28.8億円のシリーズA資金を調達
テルアビブに拠点を置くAporia（アポリア）は、企業がAIベースのサービスを監視・説明できるように支援するスタートアップ企業だ。同社は米国時間2月23日、Tiger Global（タイガー・グローバル）が主導する2500万ドル（約28億8000万円）のシリーズA資金調達ラウンドを実施したことを発表した。このラウンドには、新たに投資に加わったSamsung Next（サムスン・ネクスト）の他、以前の投資家であるTLV Partners（TLVパートナーズ）とVertex Ventures（ヴァーテックス・ベンチャーズ）も参加、同社の調…続きを読む
製造業の研究開発・生産技術領域での課題解決をAI・機械学習で支援するSUPWATが1.5億円調達
製造業の研究開発・生産技術領域においてAI・機械学習などを活用し研究開発現場の課題解決に向けた事業を展開するSUPWAT（スプワット）は、2月24日、シードラウンドで総額約1億5000万円の資金調達を行った。引受先はScrum Ventures、DEEPCOREとなる。 現在、SUPWATは製造業への深い知見を活用しながら、製造領域に対して機械学習などの技術を適用する「メカニカル・インフォマティクス技術」で研究開発現場の課題解決に向けた事業を展開。製造業の研究開発領域において誰でも簡単に定量的な判断ができるようになるサービスであるAI…続きを読む
SeMI TechnologiesのAI検索エンジンはデータを照会する新しい方法を提供する
ベルリンで開催されたGraphQLミーティングでデモをを行うSeMi Technologies CEOのボブ・ファン・ラウト氏（画像クレジット：SeMi Technologies） 企業は大量の非構造化データを保有しているが、そのデータから多くのことを得ることはできていない。 例えば、保有しているデータに対して「ABC社が当社と初めて契約したのはいつ？」とか「青い空が映っているビデオを探して」といった質問を、実際にできるようになることを想像してみて欲しい。 それこそが、SeMI Technologies（セミ・テクノロジーズ）が開発し…続きを読む
理化学研究所、機械学習・最適制御技術により人の動作意図を推定し運動を精度よく支援する装着型アシストロボット
開発した装着型アシストロボット（黒の部分）をマネキンの両足に装着 理化学研究所情報統合本部ガーディアンロボットプロジェクト人間機械協調研究チーム（古川淳一朗氏、森本淳氏）は2月15日、膝の関節に装着する軽量な「装着型アシストロボット」を開発した。機械学習により装着者の動作の意図を推定して、適切な運動支援を行うというものだ。 カーボン樹脂のフレームに空気圧人工筋アクチュエーターを内蔵した、片足わずか810gという軽量なアシストロボットだが、装着者の意図を推定することにより、様々な身体の動きに対応して、適切に目的の動作だけを支援できるよう…続きを読む
機械学習でイノシシの出没確率を予測、森林総研と岩手県立大学が岩手県におけるイノシシ出没ハザードマップを作成
2017年～2019年の出没データを用いて作成したイノシシの出没予測図。この図をハザードマップとして用いることが可能。図中の細線は市町村界を示す 森林研究・整備機構森林総合研究所（⼤⻄尚樹氏）と岩手県立大学（今⽥⽇菜⼦氏、⼀ノ澤友⾹氏）の研究グループは2月15日、岩手県で分布域を拡大しているイノシシの出没を機械学習で予測するハザードマップを作成したと発表した。この手法は地域を限定しないため、他の地域にも応用が可能だという。 研究グループは、2007年以降の岩手県内のイノシシの出没データ（目撃・被害・捕獲情報をまとめたもの）を基に、種の…続きを読む
東京大学と農研機構が作物の品種改良を行う育種家の感性を解明、柑橘類の皮の剥きやすさと実の硬さを深層学習で定量化
Pythonを用いることで、カンキツの果実断面の画像から、果実のさまざまな形態的特徴を定量的かつ自動的に評価する技術を開発 東京大学と農研機構は2月10日、育種家（作物の品種改良を行う人）が独自の感性でもって評価してきた柑橘類の剥皮性（皮の剥きやすさ）と果実の硬度を、AIによる画像解析などにより定量化することに成功したと発表した。これにより、効率的な品種改良が可能になるという。 東京大学大学院農学生命科学研究科（南川舞氏・日本学術振興会 特別研究員、岩田洋佳 准教授）と農研機構（野中圭介氏、浜田宏子氏、清水徳朗氏）からなる研究グループ…続きを読む
韓国のスタートアップAtommerce、約19.4億円の資金調達でメンタルヘルスサービスを拡大させる
モバイルアプリ「MiNDCAFE」を通じてユーザーがメンタルヘルス専門家とつながることを支援する韓国のスタートアップ、Atommerce（アトマース）は、2カ月で3倍の応募超過となった1670万ドル（約19億3600万円）のシリーズBで、メンタルヘルスのサービスを拡大する計画だ。 今回の資金調達で、Atommerceはプラットフォームの人工知能と機械学習技術を強化し、精神疾患に特化したデジタル治療に投資する予定だ。また、調達資金は人員増強にも充てられる。 ソウルを拠点とするこのスタートアップは、バーチャル・セラピー・プログラムと雇用者…続きを読む
コンピュータービジョンでレストランのオーダーエラーを解消するAgot AI
Agot AIの共同創業者エヴァン・デサントラ氏とアレックス・リッツエンバーガー氏（画像クレジット：Agot AI） 人工知能はいろいろな業界に浸透してきたが、レストランはその中でも後発となり、その主な導入動機はパンデミックとオンラインオーダーの導入となる。 レストランのAI導入は今後も増えるだろう。2021年には米国人の60％が週に1度以上テイクアウトまたはデリバリーを注文し、31％がデリバリーサービスを利用した。Market Study Reportの予想によると、世界のレストラン管理ソフトウェアの市場は年率25％で伸び、2025…続きを読む
秘密計算エンジン「QuickMPC」の分析機能群に「勾配ブースティング決定木」を追加、秘密計算の活用の幅が拡大
秘密計算（sMPC）システムの開発と提供を行うAcompany（アカンパニー）は2月8日、同社独自の秘密計算エンジン「QuickMPC」に実装されている分析機能群「Privacy AI」に、機械学習を追加することに成功したと発表した。これにより、QuickMPCで構築されたセキュアな環境で機械学習を利用できるようになり、秘密計算の活用の幅が広がるという。 秘密計算とは、暗号化によって保護されたデータを、暗号化されたままで分析できるようにする次世代暗号技術。たとえば、店舗が保有する顧客データの分析を外部業者に依頼する場合、暗号を解除して…続きを読む
どんどん増える画像や動画に特化したデータベースを開発するApertureDataが約3.5億円のシード資金を調達
Vishakha Gupta（ビシャカ・グプタ）氏と、後に共同創業者になるLuis Remis（ルイス・レミス）氏は2016年にIntel Labsでともに働いていた頃、どんどん増えるビジュアルデータ（画像やビデオ）をどう管理するかを解決する業務を任されていた。2人はこの問題に精力的に取り組み、研究者やデータサイエンティストとも協力して、大量のビジュアルデータに適したインフラの開発を始めた。 結局、画像を扱い、データサイエンティストが利用する要件を満たす新しいデータベースが必要であるとの結論に達した。データサイエンティストは画像データ…続きを読む
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