知性を宿す機械

京都大学などの共同研究チームは、生物の脳のように「揺らぐ」ニューロンとシナプスで学習を実現する新たなニューラル・ネットワークを構築した。この新しいニューラルネットワークが脳のいくつもの実験結果を再現することも発見した。

理化学研究所と国立環境研究所の共同研究チームは、多数の人工知能（AI）プロセスの協働により、生態系における時間的なデータから各要素間の関係（相互作用）を推定する手法を開発。同手法を霞ヶ浦の長期観測データに適用することで、水質悪化に結び付くラン藻類の大増殖（アオコ）の要因の一端を明らかにした。

理化学研究所と東京大学などの国際共同研究チームは、「スキルミオン」を用いた人工知能（AI）素子を作製し、画像認識に成功した。スキルミオンは、固体中の電子スピンによって形成される渦状の磁気構造体。低消費電力で操作が可能であり、ナノスケール（1ナノメートルは10億分の1メートル）であることから、低消費電力かつ高集積・高性能なAI素子の実現が期待されている。

東北大学などの研究グループは、記述式答案の採点を人工知能（AI）と人間の採点者が分担するフレームワークを構築した。大学や高校の入試などで記述式答案が増加傾向にあるものの、採点には時間がかかることから、AIによる自動採点の実用化が期待されている。ただ、記述式答案には学習データにはない新しい表現が含まれる場合があることから、予期せぬ採点ミスが発生する可能性がある。

慶應義塾大学やフィックスターズなどの研究者で構成する共同研究チームは、深層学習を用いた人工知能（AI）による画像診断システムを開発。乳房超音波検査で乳がん検診を受診した患者が、精密検査を受けるべきかどうかを医師の診断を上回る精度で判定できることを示した。

早稲田大学と物質・材料研究機構の研究グループは、化学・材料実験の様子を電子ノートに記録し、実験操作と結果の関連を人工知能（AI）で自動的に解析するシステムを開発した。AIシステムでの解析を通して、室温で液体に近い伝導度を示す高分子固体電解質の最適な製法や、高性能の鍵となるメカニズムを解明したという。

慶應義塾大学とフロンテオ（FRONTEO）の共同研究チームは、自然言語処理（NLP）を用いた「会話型 認知症診断支援AIプログラム」を開発した。高齢者と医療者の間の自由会話文を基に、認知症の可能性を人工知能（AI）が検知する。

早稲田大学と富士通の研究グループは、全固体二次電池の高分子固体電解質を機械学習で自動設計する手法を開発した。

東京大学、アリゾナ大学、京都大学、名古屋大学の共同研究チームは、現在世界最大の銀河サーベイであるスローン・デジタル・スカイ・サーベイ（SDSS）から得られた銀河の3次元分布のデータと、宇宙の大規模構造の理論模型を比較。ダークマターの総量、および現在の宇宙の凸凹の度合いを表す「宇宙論パラメーター」を、先行研究を上回る精度で測定することに成功した。

電気通信大学とサイバーエージェントの研究グループは、複数のモデルに学習させる「マルチエージェント」環境において、それぞれのモデルが同じ最適解に近づくようにできる新手法を開発した。