KADOKAWA Technology Review
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【8/15締切】来れ、若きイノベーター! Innovators Under 35 Japan 2022 応募受付中!

知性を宿す機械

ロボットや人工知能、機械学習、さらに自律型の乗り物やドローン、量子コンピューティングについて。

  1. Why business is booming for military AI startups 
    ロシアによるウクライナ侵攻によって各国の軍は兵器の刷新、AI技術の導入を進めている。軍事AIや自律兵器をめぐる倫理的な問題は棚上げされ、シリコンバレーのスタートアップは好機をつかもうとしている。
  2. 全固体電池の電解質を機械学習で自動設計する新手法=早大と富士通

    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。

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  3. Inside a radical new project to democratize AI
    オープンAIの「GPT-3」に匹敵する大規模言語モデルが無料公開された。世界中の1000人以上のボランティア研究者が1年がかりで作成したこのAIモデルは、従来の大規模言語モデルの持つ秘密主義と排他性を排し、倫理的配慮を初期段階から埋め込むことを狙いとしている。
  4. OpenAI is ready to sell DALL-E to its first million customers
    オープンAI、文章から画像を描く「DALL-E2」を100万人に提供
    オープンAIは、文章から画像を生成する「DALL-E 2」のベータ版を100万人に提供する。一部有料化し、生成した画像の商用利用も可能となる。
  5. Sony's racing AI destroyed its human competitors by being nice (and fast)
    ソニーは、ビデオゲーム「グランツーリスモ」で、トップクラスのeスポーツドライバーを打ち負かす走りを実現するAIを開発した。勝因となったのは、単なるスピードだけでなく、「エチケット」をAIに教えたことだった。
  6. DeepMind has predicted the structure of almost every protein known to science
    ディープマインド、既知の「ほぼすべて」のタンパク質構造を予測
    アルファベット傘下のAI企業、ディープマインドは、2億種類以上のタンパク質の構造予測データベースを公開した。既知のタンパク質ほぼすべてに相当し、生物学の研究や創薬のプロセスを大きく変える可能性がある。
  7. 「宇宙論パラメーター」をAIとスパコンで高精度に測定

    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。

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  8. BodySharing will enrich our lives through simultaneous experiences.
    ボディシェアリング提唱者・玉城絵美が考えるイノベーターの条件
    重さや位置の感覚といった固有感覚の共有により、能動的かつ臨場感のある体験共有を可能にする「ボディシェアリング」。大学での研究教育活動に取り組みながら、ベンチャー企業の創業者として事業化も進める玉城絵美・琉球大学工学部教授に、同技術の現在地と将来像、そしてイノベーターの条件について聞いた。
  9. This robot dog just taught itself to walk
    まるで「生まれたての動物」、歩き方を自力で学ぶロボット犬
    試行錯誤しながら歩行方法を自力で学ぶロボット犬が発表された。強化学習はロボットが新たなスキルを習得し、現実世界にすばやく適応するのに役立つかもしれない。
  10. マルチエージェント環境でのモデル学習を安定化=電通大とCA

    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。

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  11. Doctors using AI catch breast cancer more often than either does alone
    マンモグラムなどからがんの有無を判断する放射線科医の役割をAIに置き換える試みは、これまでのところ成功していない。だが、AIが支援することで、判断の正確さを向上させ、医師の負担を軽減できるとの研究結果が発表された。
  12. These simple changes can make AI research much more energy efficient
    AI研究のエネルギー効率が、大幅に向上するシンプルな方法
    大量の電力を使う深層学習モデルの訓練において、クラウド・サービスの設定を変更するだけでエネルギー消費量や排出量を削減できるという研究が発表された。ただ、実際には手間暇かけてそれを実践する研究者は少ない。
  13. コンビニでロボット働きやすく=NEDO、商品DB開発に投資

    NEDO(新エネルギー・産業技術総合開発機構)は、小売店におけるロボットの働きやすい環境を整備するため、商品情報データベース構築のための研究開発に投資する。2022年度から2024年度で、初年度の予算は3億1000万円。

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  14. ミリ波センサーで転倒を検知、カメラ不要で「見守り」=富士通

    富士通は、一般的なミリ波センサーで収集できる粒度の粗い点群データから、人の姿勢を高い精度で推定する技術を開発した。カメラの設置が不要で、病院や介護施設など、プライバシーに考慮した見守りが可能になる。

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  15. NEC、人工衛星データで橋の損傷を検知する新技術

    NECは、衛星合成開口レーダー(SAR)とAIを組み合わせて、橋の崩落につながる重大損傷を発見する技術を開発した。日本には現在、72万の橋があり、5年に一度の点検が義務づけられている。しかし、担当する専門人材が不足しており、点検の効率向上、あるいは代替となる新技術が必要だ。

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  16. Yann LeCun has a bold new vision for the future of AI
    深層学習の生みの親の1人であるヤン・ルカンが、古い考え方を組み合わせて、AIが進むべき新たな道の構想を提唱した。汎用人工知能への出発点になる可能性があるとも述べており、AI研究者の間で物議を醸している。
  17. 産総研とNTTが世界初、低遅延で低消費電力の光AI基本技術を実証

    産業技術総合研究所と日本電信電話(NTT)の共同研究チームは、シリコン光集積回路だけを使った超低遅延かつ消費電力の少ないニューラル・ネットワーク演算技術を開発。演算方式を検証するための光集積回路をシリコン・フォトニクス技術により製作し、光集積回路のみによるニューラル・ネットワーク演算を世界で初めて実証した。

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  18. 理研など、細胞培養条件を自律的に探索するロボAIシステム

    理化学研究所、ロボティック・バイオロジー・インスティテュート(RBI)エピストラの共同研究チームは、細胞培養の条件検討を自律的に試行錯誤するロボット・人工知能(AI)システムを開発。再生医療で用いられる細胞培養のレシピを改善させることに成功した。科学実験の設計と実行を自動化する要素技術となり、生命科学実験全般の効率的な試行錯誤や再現性の向上に貢献すると期待できる。

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  19. NEDO、自動配送ロボを全国4カ所の市街地などで実証へ

    NEDO(新エネルギー・産業技術総合開発機構)は、「革新的ロボット研究開発基盤構築事業」で、自動配送ロボットの技術開発テーマ4件を採択。物流拠点や小売店舗などから住宅などへの配送サービス(ラストワンマイル物流)を「遠隔・非対面・非接触」で実現することを目的に、開発した自動配送ロボットを用いて、市街地など全国4カ所の屋外で実証実験を順次実施する。

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  20. What we can do with GPT-3 to enhance our creativity?
    GPT-3が新社名を発案、「AIと働く」を実践してみた
    人工知能(AI)を相棒として働くとはどういうことなのか? AI研究者の清水 亮氏が、世界最先端の人工知能のひとつとされるオープンAIの「GPT-3」を新会社設立時の相談相手として使ってみた。
  21. 専門医でも難しい特発性肺線維症の診断をAIで=名大など

    名古屋大学、理化学研究所、公立陶生病院の研究グループは、CT画像と診療情報から「特発性肺線維症」を診断する人工知能(AI)モデルを開発した。特発性肺線維症は、肺が侵されて呼吸不全に至る進行性の肺疾患である間質性肺炎の一種で、専門医でも鑑別が難しいとされる。

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  22. 東北大、深層学習で放射線治療による腫瘍縮小効果を予測

    東北大学の研究チームは、独自の機械学習アルゴリズムにより、治療前の腫瘍CT画像を入力するだけで、その患者の放射線治療による腫瘍縮小を予測することに成功した。放射線治療において、患者ごとに最適な治療方針を決定する個別化医療の発展につながる成果だという。

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  23. 東北大、緑内障を検出する「小さなAI」モデル 従来の10分の1

    東北大学の研究チームは、眼底写真などの眼科検査画像から緑内障を検出する人工知能(AI)モデルを開発した。従来よりもモデルを小型化し、スマートフォンなどの小型機器に組み込めるのが特徴。スマホ向けの自己診断や健康管理アプリへの応用も期待できるという。

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  24. Why do we need synthetic data for AI now?
    特別寄稿:なぜ今、AIのための「合成データ」が必要なのか?
    現在の人工知能技術の主流である深層学習では、膨大な学習データが必要不可欠である。現実世界に足りないデータを補うために、「合成データ」という考えが浸透しつつある。
  25. 数式から自動学習する画像認識AI、実画像使わず=産総研

    産業技術総合研究所の研究チームは、数式から自動生成した大規模画像データセットを用いることで、事前の学習で実画像を一切使わずに、人工知能(AI)の画像認識モデルを構築する手法を開発した。画像認識性能のベンチマークに活用される「イメージネット(ImageNet)」の画像データセットで検証したところ、実画像や人の判断を経た教師ラベルを用いる現在の手法よりも精度が優れていることが分かった。

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  26. AIで「量子指紋」を解読、金属の微細構造を再現=東大など

    東京大学、上智大学、東北大学の研究グループは、電気抵抗の情報から金属のナノ微細構造を再現することに成功した。金属の電気抵抗はミクロな構造や不純物などの要因で複雑に変化し、この変化を表す情報を「量子指紋」と呼ぶ。量子指紋から元の金属の情報を引き出すことはあまりに複雑で困難と考えられてきたが、深層学習を利用して実現した。

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  27. The evolving "multimodal" AI changes art and human ability
    DALL-E、Imagen——進化する自動作画、AIは想像力を拡張するか
    画像認識と自然言語処理を融合させたマルチモーダルなAI技術が広がりを見せている。オープンAIの「Image GPT」から「DALL-E2」、グーグルの「Imagen」まで、画像生成モデルの進化とその仕組みについてAI研究者の清水 亮氏が解説する。
  28. パーキンソン病の進行を予測する腸内細菌、名大らが特定

    名古屋大学、岩手医科大学、岡山脳神経内科クリニック、福岡大学の研究グループは、腸内細菌叢からパーキンソン病患者の2年後の症状進行を予測する機械学習モデルを構築した。

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  29. 広島大、食道がんの化学放射線治療効果を予測する機械学習モデル

    広島大学の研究チームは、食道がんの内視鏡画像から化学放射線療法の効果を予測する機械学習モデルを構築した。入力画像の前処理を工夫することで、予測精度を81%まで高めた。化学放射線療法を開始する前に治療効果を予測できれば、その後の手術が必要かどうかも予測できる。

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  30. AudioMook: Why Regulation Facial Recognition issue that Japanese do not know about
    聴くMITTR:なぜ規制? 日本人が知らない「顔認識」問題
    なぜ、顔認識技術が欧米で問題とされているのか? 今週のオーディオ・ムック(β)は、その背景と規制をめぐる直近の動きについて紹介する。
  31. Researchers Discuss: How will Japan compete with the world in the AI?
    五十嵐歩美×成田悠輔×中島秀之:日本がAIで世界と戦う方法
    新型コロナウイルスの感染拡大で、分散化・自動化・省人化など、社会の価値観やニーズの変化が加速している。AIの研究・社会実装で日本が遅れをとっていると言われて久しいが、社会課題の解決に向けてAIをどのように活かせば良いのだろうか。不可分財の公平な配分を研究している五十嵐歩美氏、データを使って公共政策やビジネスをデザインしている成田悠輔氏と、『AI白書』編集委員長の中島秀之氏が話し合った。
  32. NECと理研、AI画像認識で対象物の追加を容易にする新技術

    NECと理化学研究所の共同研究チームは、人工知能(AI)を利用した画像認識において、新たな対象物を追加して認識できるようにする際に必要となる学習データの作成作業を簡素化する技術を開発した。

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  33. The big new idea for making self-driving cars that can go anywhere
    無人乗用車の開発にはこれまでに膨大な費用と時間が投じられてきたが、実用化は遠い状況だ。最近になり、現在主流となっている手法とは異なるアプローチで、無人乗用車の実用化に取り組むスタートアップが登場し始めた。
  34. The dark secret behind those cute AI-generated animal images
    画像生成AIが驚くような進歩を遂げている。オープンAIに続き、グーグル・ブレインも5月23日、最新の画像作成AIを発表した。シェフの格好をしてパン生地を作っているもふもふのパンダ、バタフライで泳いでいるテディベアなどの「かわいい画像」をアピールするが、それには理由がある。
  35. The walls are closing in on Clearview AI
    ネット画像で顔認識、「クリアビューAI」に迫る規制包囲網
    ソーシャルメディアなどからプロフィール画像を収集し、個人を識別する顔認識システムに利用しているクリアビューAIに対する風当たりが強くなっている。英国では罰金やデータの削除を求める命令が出され、欧州各国で同様の動きがある。
  36. The hype around DeepMind's new AI model misses what's actually cool about it
    汎用人工知能の道筋見えた——ディープマインド「Gato」で勇み足
    世界最高峰のAI企業の1つであるディープマインドが発表した新しいAIモデル「ガトー(Gato)」が話題だ。600種類以上のタスクをこなせるといい、開発者は「汎用人工知能(AGI)への道筋が見えた」という。
  37. NEDO、自律運行AI搭載のドローンで配送実験

    国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)、東京大学、イームズロボティクス、佐川急便は、自律運行AIを搭載したドローンを使って荷物を配送する実証実験を実施した

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  38. A quick guide to the most important AI law you've never heard of
    AIが社会のさまざまな場面で使われ、影響力が強まるにつれ、何らかの規制をすべきだとの声が高まっている。EUは、AIによる悪影響を抑制することを目的とした新たなAI規制法案を検討しており、新たな世界標準になる可能性がある。
  39. ガードレールの「さび」を画像から検出、車で点検ラクに=NTT

    NTTは、画像認識AI(人工知能)技術を使って、さまざまな社会インフラ設備に発生したさびを高精度で検出することに成功した。撮影用のデジタルカメラを複数搭載した車両を走行しながら沿道を撮影。その撮影画像から、複数のインフラ設備(道路附属物および柱上設備)を識別し、それぞれのインフラ設備に発生しているさびを97.5%の精度で検出できたという。

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  40. It will soon be easy for self-driving cars to hide in plain sight. We shouldn't let them.
    主張:自動運転車は街に溶け込むべきか?ルールが必要な理由
    大手テック企業や自動車メーカーが完全な自律自動車の実用化へ向けた実験を進めている。もし自動運転車が実際に道路を走るなら、他のドライバーはその実態について知る必要がある。
  41. 東工大、ビジョン・トランスフォーマーをレンズレスカメラに応用

    東京工業大学の研究チームは、グーグルの画像処理モデル「ビジョン・トランスフォーマー(ViT)」を利用したレンズレスカメラの画像再構成処理を開発した。コンピューターによる画像再構成処理を応用することで、レンズを使用せずに画像を得る「レンズレスカメラ」が注目されているが、画質が不十分で計算時間がかかるなど実用面での制約があった。新手法によって、超薄型で軽量かつ低コストなレンズレスカメラの実用性が高まりそうだ。

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  42. 超音波モーターの制御を深層強化学習で最適化=東大

    東京大学の研究チームは、深層強化学習法を用いて超音波モーターを最適駆動する制御システムを開発した。温度変化や外乱に対して高い柔軟性を持つ優れた速度制御性を実現することで、遠隔手術等での距離の離れた患者と術者をつなぐ力覚提示デバイスや手術ロボットへ応用できそうだ。

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  43. 「メタ記憶」を持つニューラルネットワーク、名大が開発

    名古屋大学の研究チームは、「メタ記憶」を持つニューラル・ネットワークの開発に成功した。メタ記憶とは、記憶の有無を確かめたりコントロールしたりするような認知機能を指す。

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  44. 阪大がメモリスター人工シナプス素子を開発、脳・神経系に近づく

    大阪大学の研究チームは、生体が学習や行動する際に機能する、脳・神経系の情報伝達に関わる連合性、変調性、相関性などの機能を、4端子のメモリスターからなる人工シナプス素子で実現することに成功した。生体が有する脳・神経機能をより忠実に再現することで、高度な機能を実現するニューラルネットワーク・ハードウェアの基幹素子としての応用が期待される。

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  45. Meta has built a massive new language AI—and it's giving it away for free
    メタ、「GPT-3並み」の大規模言語モデルを研究者向けに無償提供
    メタ(旧フェイスブック)AIラボは、自社開発した大規模言語モデル「OPT」を研究者向けに無償で提供を開始した。オープンAIの「GPT-3」と同じパラメーター数を持つ。同モデルの構築方法や訓練方法の詳細も公開しており、巨大テック企業の取り組みとしては異例だ。
  46. AI’s inequality problem
    人工知能(AI)などのデジタル技術の進歩は、大きな経済成長を生み出さないばかりか、所得や富の格差を拡大する原動力となっている。「人間のような機械を作る」という目的は、単に労働者を機械に置き換えることになりがちだ。
  47. 東大、ディープフェイク動画の検出AIで世界最高性能を達成

    東京大学の研究チームは、人工知能(AI)を用いて作成された巧妙なディープフェイク動画の真贋を、世界最高性能で判定できる技術の実現に成功した。AIのディープラーニング(深層学習)技術を使って作られるディープフェイク動画は、政治家など著名人の偽動画生成にも悪用されており、大きな社会問題となっている

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  48. 化学反応の遷移状態を「説明可能なAI」で解明する新手法=大阪大学など

    大阪大学と九州大学の研究グループは、化学反応の遷移状態にある分子構造を人工知能(AI)を利用して説明する手法を開発した。化学反応の前と後の中間に当たる遷移状態は不安定で、実際のどの分子構造が遷移状態に対応するかを理解することは難しい。遷移状態を正確に理解することで、創薬などの化学反応による物質創成に役立つ可能性がある。

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  49. 世界初、群れで作業をする分子ロボを開発、実働に成功=北大など

    北海道大学大学と九州大学などの共同研究チームは、生き物の生存戦略の一つでもある「群れ」の利点を取り入れた、実働するマイクロサイズの分子ロボットを世界に先駆けて開発。分子ロボットに群れという協働作業戦略を取り入れることで、物質輸送という実効的な仕事を達成することに成功した。

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  50. OIST、腸内細菌やゲノムの網羅的解析をAIとロボで自動化へ新PJ

    沖縄科学技術大学院大学(OIST)とコランダム・システム・バイオロジーは、2024年度までに腸内細菌やゲノムなど多角的な網羅的解析を高度に自動化し、疾病の予測や治療法の発見を目指す研究プロジェクトを開始した。環境、生活習慣、人口統計などの要因が人間の健康にどのように影響するかが明らかになり、病気の原因の解明、個別化医療の発展、新しい治療法の開発、健康長寿の実現につながることが期待される。

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