タグ: ニューラルネットワーク（用語）
ニューラルネットワークに関する記事一覧
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
AIでマウスのグルーミング（毛づくろい）を高精度で検出、動物の心と体の変化の把握が人の中枢性疾患の治療に貢献
東京大学は2月2日、マウスの動画からAIを用いてグルーミング（毛づくろい）行動を検出する方法を開発したと発表した。グルーミングは動物の心と体の状態を理解するうえでの重要な指標であるため、低コスト、長時間の自動判定が可能になれば、動物実験の効率が大幅に向上するという。 東京大学大学院農学生命科学研究科の坂本直観学部生らによる研究グループは、ケージの上部に設置したカメラで撮影したマウスの動画から、その行動を「グルーミングなし」「顔のグルーミング」「体のグルーミング」に分類してラベル付けを行った。そしてこれを脳の神経回路を模した数理モデルで…続きを読む
「噛む」ことで音楽プレイヤーを操作する技術をWisearが開発
Wisear（ワイシア）は、イヤフォンにいくつかの電極と電子部品を追加することによって、あなたの音楽体験をこれまでよりもずっとハンズフリーにすることを目指している。自分の歯で2回、噛む動きをすることで曲を一時停止したり、3回噛んで次の曲にスキップしたりすることができるようになるのだ。音を立てることなく、手でジェスチャーをしたり、ボタンを押したり、その他外から見える動きを一切しなくても、この技術を使えば音楽プレイヤーやAR / VRヘッドセットを操作することが可能になる。同社の創業者たちは、両手がふさがっている時や、周囲がうるさすぎて通…続きを読む
映画字幕のように使えるWaverly Labsの対面式翻訳機「Subtitles」、レストランや小売店などのカウンターに最適
数年前からWaverly Labsを取材し、主に同社のウェアラブル言語翻訳機を紹介している。米国時間1月5日、CESでブルックリンに拠点を置くWaverly Labsはリアルな世界での対話のために設計され、インイヤーデバイスの共有が必要ない、同社技術の新たなフォームファクターを発表した（私たちが細菌を気にかけている現在、とてもポジティブなものに感じる）。 「Subtitles」と名づけられたその製品は、両面にタッチスクリーンのディスプレイがあり、レストランや小売店や銀行、空港、ホテルなどの場所でカウンターの上に設置する。ユーザーは自分…続きを読む
AIロボットが何をつかんだかを判別可能に―九州工業大学、マテリアルベースのリザバー演算素子を開発
九州工業大学は1月6日、ロボットアームのハンド部分から得られる感触信号から、ロボットが何をつかんだかを判別（把持物体認識）することに成功したと発表した。把持物体認識には、人工ニューラルネットワークの一種であるリザバー演算（RC）が使われるが、九州工業大学は、そのリザバー演算を、「単層カーボンナノチューブとポルフィリン、ポリオキソメタレートの複合体」（SWNT/Por-POM）からなる素子で行わせるという、画期的なアプローチをとった。 人間の脳を人工的に模倣するには、ランダムに接続されたニューロンとシナプスの動的な貯蔵庫（リザバー）を模…続きを読む
描いて欲しいものを言葉で表現するだけ、AIが数秒で描いてくれるアートアプリ「Dream」
この10年間、AIが現実を変える力はますます忙しくなっている。コンピュータービジョンを利用した3Dジオラマ、流行を仕かけるスタイル転写、バイラルな写実的自撮りチューニング、自撮りレタッチ、フェイススワップ、そしてもちろんディープフェイク、その他にも自撮りフィルター（ああ「Disneyfying（ディズニー化する）」カートゥーンレンズ！）による軽薄な（そして愉快な）楽しいものもたくさんある。 AIを使ったビジュアルリミックスは、注目を集めることができることを繰り返し証明してきた。しかし、AIが生成した効果の目新しさがなくなると「注目」を…続きを読む
電気通信大学、「つるつる」「さらさら」などオノマトペ・擬態語で画像内のモノの質感を表現するAIを開発
電気通信大学は11月17日、「つるつる」や「さらさら」といったオノマトペ（擬態語）で画像に写っているモノの質感を表現できるAIの開発を発表した。オノマトペという人によって感覚の異なるあいまいさを機械学習させることに成功したということだ。 関連記事 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 AIでマウスのグルーミング（毛づくろい）を高精度で検出、動物の心と体の変化の把握が人の中枢性疾患の治療に貢献 「噛む」ことで音楽プレイヤーを操作する技術をWisearが開発 電気通信大学大学院…続きを読む
ロボットに社会性を与えるMITの実験
あなたがAからBまで行くことをプログラミングされているのなら、丁寧であることはあまり必要とされない。しかしロボットが人間社会で果たす役割が増えるにともって、彼らはどうやって人間たちと正しくうまくやっていくのか、という問題が生まれてくる。 関連記事 MITスピンオフ企業OPT Industriesが3Dプリントによる鼻腔用綿棒の生産拡大に向けて約17億円を調達 テラヘルツ波で人間も「透視」する画像センサー 「人間のような振る舞いが、スマートデバイスをもっと魅力にするかも」というMITの研究 MITのCSAIL（コンピューター科学人工知能…続きを読む
ロボット、チップ、完全自動運転、イーロン・マスク氏のTesla AI Dayハイライト5選
Elon Musk（イーロン・マスク）氏はTesla（テスラ）を「単なる電気自動車会社ではない」と見てもらいたいと考えている。米国時間8月19日に開催されたTesla AI Day（テスラ・AI・デー）で、イーロン・マスクCEOはテスラのことを「推論レベルとトレーニングレベルの両方でハードウェアにおける深いAI活動」を行っている企業であると説明した。この活動は、自動運転車への応用の先に待つ、Teslaが開発を進めていると報じられている人型ロボットなどに利用することができる。 Tesla AI Dayは、映画「マトリックス」のサウンドト…続きを読む
ストリーミングサービスのPlexが「音響的に似ている」曲を集めたプレイリストを作る機能を公開
メディアソフトウェアメーカーのPlexは、2020年にサブスク専用音楽アプリのPlexampをリリースした。このアプリ名は、かつてのWinampに代わるものを目指すことを表している。米国時間8月12日、同社はPlexampアプリをアップデートし、Super Sonicという新機能を搭載した。これは例えば音楽のジャンルが一致するというようにメタデータだけを使うのではなく「音響的に」似ている曲を集めたプレイリストを作れる機能だ。 同社は、ユーザーのライブラリにある曲が別の曲とどのように関連するかを音で判断するためにSuper Sonicを…続きを読む
テスラの北米向けModel 3とModel Yがレーダー非搭載に
北米の顧客向けに製造されるTesla（テスラ）の「Model Y（モデルY）」と「Model 3 （モデル3）」には、レーダーが搭載されなくなる。これは、機械学習を組み合わせたカメラのみを使用して、同社の先進運転支援システムやその他のアクティブセーフティ機能をサポートするようにしたいという、Elon Musk（イーロン・マスク）CEOの意向を反映した変更だ。 センサーの使用をやめるという決定は、多くのテスラの動向と同様に、業界の標準的な考え方に反している。今のところ、レーダーなしのテスラ車は、北米のみで販売される。テスラは、中国や欧州…続きを読む
MIT研究者が新たな情報に適応していく「流動」ニューラルネットワークを開発
最初の訓練を受けた後、その基礎となる動作を適応させることができる新しいタイプのニューラルネットワークは、自動運転やロボットの制御、病状の診断など、状況が急速に変化する状況において、大きな改善の鍵となる可能性がある。このようないわゆる「流動」ニューラルネットワークは、MITコンピュータ科学・人工知能研究所のRamin Hasani（ラミン・ハサニ）氏と彼のチームによって考案されたもので、訓練段階の後、実際に現場で行われる実用的な推論作業に従事する際に、AI技術の柔軟性を大幅に拡大する可能性を秘めている。 通常、ニューラルネットワークのア…続きを読む
軌道上で設定変更可能で機械学習に最適化されたXilinxの宇宙規格チップ
宇宙に特化した半導体メーカーのXilinx（ザイリンクス）が開発した、宇宙空間や人工衛星で利用可能な新型プロセッサーは、いくつもの点で世界一を誇っている。宇宙向けとしては初めての20nmプロセスを実現し、演算能力と省電力性を高めている。そして、ニューラルネットワークをベースにした推論アクセラレーションによる高度な機械学習に対応する性能を備えたのも初めてだ。 このプロセッサーはFPGA、つまり基本的にユーザーが設定を変更できるハードウェアなので、必要に応じて調整が行える。機械学習の面では、演算命令実行回数が「深層学習に最適化したINT8…続きを読む
Googleがここ数年で最大の検索アルゴリズム更新、ニューラルネットのBERTテクノロジー投入
米国時間10月25日、Google（グーグル）は検索エンジンのアルゴリズムをアップデートしたことを発表した。ここ数年で最大で、検索者の意図の推測精度を改善するためにニューラルネットワークを利用する。 Googleでは「検索10回のうち1回の精度をアップさせた」としている。このアップデートは当面米国における英語の検索が対象だが、ほかの地域、他の言語も近くサポートされる。検索時に表示されるスニペットについてはすでに世界でアップデート済みだ。 検索エンジンの世界では、アルゴリズムの改善というのは地味で目立たないものが多いが、検索の10%にも…続きを読む
この利口なAIは課せられたタスクをやり遂げるずるい方法を人の目から隠した
スタンフォード大学とGoogleのこの共同体研究は、見る人によって怖かったり、素晴らしかったりするだろう。航空写真から街路地図を作ったり、その逆もやる機械学習のエージェントが、“人間にはほとんど感知できない高周波の信号”を画像中に隠しておくことによって、ある種の騙し技（だましわざ）ができるようになるのだ。すごく賢い子に！ この現象は、コンピューターに最初からつきまとっている問題をあらためて思い出させる。コンピューターは、やれと言われたことを、そのとおりにやってしまうのだ。 研究者たちの意図は、読者にもすでにお分かりだろう。衛星画像をG…続きを読む
AIが「考えた」どこか見覚えのあるセレブの顔
この地球上に足りないものがあるとすれば、それはセレブだろう。もしも十分な数のセレブが既にいるとすれば、こんなに続々と新しい人が登場するはずもない。今こそコンピューターの力を借りるときだ！と思いきや、実は既にそのような研究は進められている。セレブの顔を認識できる（なんと羨ましいことだろう！）AIが、ある研究で何十人ものセレブを「考え出す」というタスクを課せられた。その結果は……見てのお楽しみだ。 上図を見ればおわかりの通り、生成された画像は宣材写真として使えるレベルではない。左下の男性の写真は、背景の一部が左耳と重なりあっていて見栄えが…続きを読む
ビデオゲームのテクノロジーがニューラルネットの実用化に貢献した
【編集部注】著者のOphir Tanzは、GumGumのCEOである。GumGumはコンピュータービジョンの専門知識を持つ人工知能企業で、広告からプロスポーツに至る世界中のさまざまな分野にAI技術を応用しようとしている。カーネギーメロン大学で学士・修士の学位を修めたTanzは、現在ロサンゼルスに住む。 id SoftwareのJohn Carmackが、1993年にDoomをリリースしたとき、彼はその血なまぐさいファーストパーソン・シューティングゲーム（1人称視点でのシューティングゲーム。最初に3D環境を採用したものの1つであり、あっ…続きを読む
Microsoftの音声認識システムが人間と肩を並べ始めた
米国時間8月20日、MIcrosoftはその会話型音声認識システムが、これまでで最も低い5.1％のエラーレートに達したことを発表した。この記録は、Microsoft Artificial Intelligence and Researchの研究者グループが昨年達成した5.9％のエラー率を下回るもので、テキストを数回聞き返すことができるプロのトランスクライバーたちと同等の正確さだ。 両研究は、Switchboardコーパスの録音を認識することで行われた。これは1990年代初頭から、音声認識システムをテストするために研究者たちが使用してき…続きを読む
この顔認識システムは、映画の観客が喜んでいるかどうかを追跡する
映画制作がアートと同じくらいサイエンスになってきた今、映画会社は観客の反応を測定するためにかつてない方法を必要としている。喜んでくれたのだろうか？ どのくらい…正確には？42分の時点で？ カリフォルニア工科大学とDisney Researchは、表情認識ニューラルネットワークを使って、観客の反応を知り、予測しようとしている。次世代のニールセンレーティングの基盤になるかもしれない。 この研究プロジェクトは、ハワイで行われたIEEEコンピュータービジョンおよびパターン認識会議で発表され、劇場での表情を確実かつ比較的簡単にリアルタイムで追跡…続きを読む
ニューラルネットワークに塗料の色の名前をつけさせたら、不可解だけど笑える結果ばかり！
今や、どんなものでも機械学習にやらせようとしている。しかも機械学習は、なんでもあっさりとやってのける。でも、そうでなかった仕事もある。それは、ニューラルネットワークを使って、塗料の色に気取った名前…“春の雨(spring rain)”、“港の霧(harbor mist)”など…をつける、という試みだ。だって、そのニューラルネットワークが命名した“dorkwood”色や“stanky bean”色の塗料を使って、自分の家を塗装したい人なんか、いるわけないもんね?。〔訳注: どちらもワイセツな含意があるので日本語訳を控えます。〕 塗料の色…続きを読む
近日開催のイベント
