KADOKAWA Technology Review
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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. 生成AIを用いて画像内の情報を秘匿するシステム、東大が開発

    東京大学の研究チームは、生成AI技術を用いて、画像の「生成的コンテンツ置換(Generative Content Replacement:GCR)」を実行するシステムを開発。画像が含むプライバシーに関連する情報を秘匿化しつつ、画像の見た目や内容を維持することを可能にした。

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  2. 少量データのオフライン強化学習でロボット制御、東芝などが開発

    東芝と理化学研究所、東京大学の共同研究チームは、ロボット制御に用いられる機械学習の一つである「オフライン強化学習」において、少量の画像データから複雑なロボット操作を高精度に制御する人工知能(AI)手法を開発した。公開ベンチマーク環境でピッキングや物を置くといった8種類の作業のシミュレーションで評価したところ、従来の手法では36%だった平均成功率を72%に向上できた。

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  3. スパコン「富岳」で訓練した大規模言語モデルが無償公開

    東京工業大学、東北大学、富士通、理化学研究所、名古屋大学、サイバーエージェント、コトバテクノロジーズの共同研究チームは、理化学研究所のスーパーコンピュータ「富岳」を用いて訓練した日本語能力に優れた大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開した。研究者は、オープンソースソフトの公開に使われているプラットフォームである「ギットハブ(GitHub)」や「ハギングフェイズ(Hugging Face)」を通じて、研究および商業目的で利用できる。

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  4. AIモデルの再学習コストを大幅に削減、NTTが新手法

    NTTは、深層学習において過去の学習過程をモデル間で再利用する新たな仕組みとして「学習転移」技術を開発した。生成AIなど大規模な基盤モデルを、用途ごとに追加学習(チューニング)して利用する場合に不可欠な、基盤モデルの更新に伴う再チューニングのコストを大幅に削減できる。生成AIの運用容易化や適用領域拡大、消費電力の削減に貢献するという。

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  5. 目先にとらわれやすい人の行動どう変える? NTTが数理モデル

    日本電信電話(NTT)の研究チームは、人間の「現在バイアス」に基づく行動パターンを数学的に解析し、目標達成を助ける新たな数理モデルを開発した。現在バイアスとは、目先の利益や損失を過大評価する傾向のことで、このバイアスにより人は短期的な誘惑に屈しやすくなる。この問題を解決するため、研究チームは最適な介入時点と方法を導き出す数理モデルを構築した。

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  6. NTT、LLMで視覚情報も含めて文書を理解する技術

    NTTは、大規模言語モデル(LLM)によって、視覚情報も含めて文書を理解する「視覚読解技術」を実現。同社が研究開発している大規模言語モデル「ツヅミ(tsuzumi)」のアダプタ技術として採用・導入したことを明らかにした

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  7. 薬剤設計を支援する解釈性の高いAI予測手法を開発=東工大

    東京工業大学の研究チームは、創薬における低分子化合物の物性や活性を予測する、新たな人工知能(AI)予測手法を開発した。異なる分子グラフ表現を組み合わせてAIの予測結果に高い解釈性を付与することで、予測の理由が考えやすくなったという。

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  8. 理論計算と機械学習で無機材料表面の性質を予測=東工大など

    東京工業大学、東北大学、産業技術総合研究所の研究チームは、量子力学の基本原理に基づいた理論計算(「第一原理計算」と呼ぶ)により生成した大規模な理論計算データおよび機械学習を用いて、無機材料表面の基本的な電子構造を網羅的に予測することに成功した。

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  9. パークシャ、RetNet採用の大規模言語モデルを開発

    東京大学発スタートアップのパークシャテクノロジー(PKSHA Technology)は3月28日、レテンティブ・ネットワーク(Retentive Network:RetNet)を採用した日英大規模言語モデル(LLM)を開発し、2024年4月から段階的に実運用を開始する予定だと発表した。最初の対象領域としては、コンタクトセンターや社内ヘルプデスクを想定している。

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  10. AIでセラミックス材料の3次元ミクロ構造を高精度にモデル化

    東京農工大学の研究チームは、人工知能(AI)の手法の1つである深層学習を活用することで、セラミックス材料の高精度な3次元ミクロ構造をモデル化することに成功した。ミクロ構造がサイバー空間内で取り扱えるようになるため、計算シミュレーションや人工知能(AI)を使った材料の探索や機能の解明、高効率なプロセス開発などへの展開がより容易になることが期待されるという。

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  11. 画像診断AIに落とし穴、医学的に無関係の領域に注目して診断

    東北大学の研究チームは、医用画像診断AI(人工知能)が診断を下す際に、答えは正しくても、AIが診断に至った根拠と専門医の所見が必ずしも一致しているとは限らないことを明らかにした。医学的に妥当でない不適切な根拠に基づく診断は、思わぬ結果を招く危険があるため、このような危険性を認識して対策することで、より安全性の高いAIの臨床応用が求められる。

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  12. 乱雑な現場でも動くロボAI技術、見えない領域も予測=NEC

    NECは、整理されず不規則に配置された物品に対し、精密なハンドリング作業が可能なロボット人工知能(AI)技術を開発した。物品や障害物に隠れている領域やロボットの動作結果を予測することで、従来は人手を要した物流倉庫でのハンドリング作業を、ロボットで代替することが可能となるという。

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  13. Transformerの化学言語モデルはキラリティ認識が苦手

    東京大学の研究チームは、深層学習モデルのTransformer(トランスフォーマー)が多様な化合物構造を学習していく過程で、特定の部分を苦手としていることを発見した。深層学習モデルは薬学研究でも活用されており、化合物構造を自然言語処理を使って数値へ変換する化学言語モデルが使われている。ただ、深層学習モデルが多様な化合物構造をどのように認識し、学習しているのかは明らかになっていなかった。

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  14. 進行がん患者の緩和ケア、AIでスクリーニング=名古屋大ら

    名古屋大学などの研究チームは、進行がん患者を対象に緩和ケアの必要性を判定するAIアルゴリズムを開発した。現在のところ、緩和ケアの必要性を判断するには、患者から精神的な辛さや症状の辛さなどを10段階で聞き取り、専用の用紙に記入する「苦痛スクリーニング」を実行し、その結果を専門家が判断する必要がある。しかし、苦痛スクリーニングには患者1人当たり60分ほどの時間がかかる上、その結果を判断する専門家が少ないのが課題だ。

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  15. MRI画像から精神病発症リスクを機械学習で判別=東大など

    東京大学、富山大学、カリファルニア大学サンフランシスコ校、マウントサイナイ医科大学などの研究グループは、機械学習で脳MRI画像データから精神病発症リスクを判別するシステムを開発した。テスト用データセットを対象とした場合で85%、独立した確認データセットを対象とした場合でも70%以上の正答率が得られたという。

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  16. PFE、1000億パラメーターのマルチモーダル基盤モデル開発へ

    人工知能(AI)スタートアップ、プリファード・ネットワークス(Preferred Networks)の子会社であるプリファード・エレメンツ(Preferred Elements:PFE)は2024年2月2日、1000億パラメーターのマルチモーダル基盤モデルの開発、および、1兆パラメーターの言語モデルの開発に向けた事前学習の検証に着手すると発表した

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  17. Andrew Ng: How to be an innovator
    アンドリュー・エン特別寄稿:イノベーターを志す人たちへ
    グーグル・ブレインを創設し、AI分野でのイノベーションを牽引してきたアンドリュー・エンが贈る、挑戦、失敗、未来についてのアドバイス。
  18. 日本語に強い大規模言語モデル「Swallow」 東工大ら公開

    東京工業大学と産業技術総合研究所の共同研究チームは、生成AI(ジェネレーティブAI)の基盤となる、日本語能力に優れた大規模言語モデル「スワロー(Swallow)」を公開した。同モデルは現在公開されている日本語に対応した大規模言語モデルとしては最大規模であり、オープンで商用利用が可能であるため、ビジネスに安心して用いることができるという。

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  19. Eric Schmidt has a 6-point plan for fighting election misinformation
    エリック・シュミット
    「生成AI時代の大統領選」
    に備える6つの提案
    2024年は米国をはじめ、多くの国で重要な選挙が予定されており、ソーシャルメディアに選挙をめぐる誤情報が氾濫する可能性が高い。グーグルの元CEOであるエリック・シュミットは、プラットフォーム事業者と規制当局に向けて6つの対策を提案する。
  20. People shouldn’t pay such a high price for calling out AI harms
    AIがもたらす「今そこにある危機」と闘う研究者
    AIシステムを開発する大手テック企業は、未来のAIがもたらす可能性がある危機についてアピールしている。だが、これはすでに存在するAIシステムがもたらしている実際の被害や危険性を見えなくするものだ、という主張にも耳を傾けるべきだ。
  21. Making an image with generative AI uses as much energy as charging your phone
    AI画像生成のエネルギー消費量、スマホのフル充電に匹敵
    ハギング・フェイスとカーネギー・メロン大学の研究グループは、生成AIモデルによるエネルギー消費量と二酸化炭素排出量を調べた研究成果を発表した。特に画像生成モデルでは大量のエネルギーを消費することが分かり、モデルの訓練だけでなく「使用」時の省エネ化が課題として浮き彫りになった。
  22. 動物細胞上の病原体の動きを機械学習で自動追跡=東北大など

    東北大学と国立感染症研究所の研究グループは、動物細胞に付着した病原体の動きを蛍光マーカーなしで自動的に追跡する手法を開発した。感染症を引き起こす微生物が動物細胞内でどのように動くのかを追跡する実験は、病気の仕組みの解明に役立つが、蛍光物質が微生物の生理機能を阻害することがあるため、蛍光マーカーを使える微生物種は限られている。

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  23. 新しい電極触媒材料をAIで短期間に発見する手法を開発

    物質・材料研究機構(NIMS)の研究チームは、AIを利用して希望する特性を持つ材料を短期間で発見する手法を開発した。水の電解装置には高価な白金を使用した触媒を搭載することが多いが、白金を使わない触媒材料を発見し、電解装置のコストを下げ、普及を後押しすることが狙いだ。

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  24. 心に思い浮かべた映像を脳信号からAIで復元=量研など

    量子科学技術研究開発機構(量研)、情報通信研究機構、大阪大学の研究グループは、ヒトが心に思い浮かべた映像を、読み出した脳信号から復元することに成功した。ヒトの頭の中にある画像を脳信号から復元する研究例は数多くあるが、ヒトが目で見ている画像を脳信号から復元することに比べて、ヒトが心に思い浮かべている映像の復元は難しく、文字や幾何学図形など単純な映像でしか成功していなかった。

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  25. 東大が「敵対的攻撃」からAIを守る手法で新知見、「幅」が重要

    東京大学の研究チームは、新たな数理モデルを用いて、「敵対的攻撃」から人工知能(AI)を守る防御手法である「敵対的訓練」の特性を解明。安全なAIを実現するためには、ニューラル・ネットワークの「幅」構造を広くすることが重要であることがわかった。

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  26. Google DeepMind’s new AI tool helped create more than 700 new materials
    ディープマインドが材料革命、700以上の新素材をAIで探索
    ディープマインドが新材料を探索するAIシステムを発表した。太陽電池、バッテリー、半導体など、性能向上に新しい材料を求めている分野は数え切れないほどある。従来、新材料の探索は完全に人手に頼っていたため、効率が悪く、長い時間がかかっていた。
  27. 医学に関するチャットGPTの回答、正答率は文献数と関連

    横浜市立大学の研究チームは、米オープンAI(OpenAI)のチャットボット「チャットGPT(ChatGPT)」が医学に関する質問に対して回答する際の正誤を左右する要因を明らかにした。

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  28. AIで新型コロナの進化を分析、ヒトの行動との関連を解明

    名古屋大学と北海道大学などの共同研究チームは、新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)の進化に伴うウイルス排出パターンの変化を人工知能(AI)技術を用いて分析。新型コロナウイルスの進化が潜伏期間や無症候率などの臨床的な症状や、ヒトの行動と複雑に関連していた可能性を明らかにした。

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  29. Three things to know about the White House’s executive order on AI
    AIの安全性に関する米大統領令、押さえておくべき3つのポイント
    米国のバイデン大統領は10月30日、AIの安全性向上を目的とした大統領令に署名した。大統領令の内容と今後の影響について、知っておくべき3つの重要事項を解説する。
  30. NII、130億パラメーターの大規模言語モデルを公開

    国立情報学研究所(NII)は、130億パラメーターの大規模言語モデル「LLM-jp-13B」を公開した。NIIが主宰し、大学や企業から500名以上が参加する「LLM勉強会」が7月から構築を始めたもので、事前学習とチューニングが完了したことから公開された。

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  31. How to fight for internet freedom
    生成AI時代に「インターネットの自由」を取り戻す方法
    生成AI技術の普及に伴い、デマやプロパガンダなどでの悪用が懸念されている。インターネットをより安全で自由な環境にするために重要な3つの取り組みを紹介しよう。
  32. PFN、深層学習専用チップを材料探索クラウドに実装

    プリファードネットワークス(PFN)は、神戸大学と共同開発した深層学習を高速化するプロセッサー「MN-Core」を、汎用性原子レベルシミュレーション・クラウドサービス「マトランティス(Matlantis)」のコア技術である深層学習モデルの計算基盤として実装。同社のパートナー企業であるエネオス(ENEOS)に提供開始したことを明らかにした

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  33. We know remarkably little about how AI language models work
    AIに人間向けのテストを解かせる意味はあるのか?
    チャットGPT(ChatGPT)などの大規模言語モデルに、司法試験などの難関とされるテストを解かせて、その能力を高く評価する動きがある。しかし、大規模言語モデルに人間向けのテストを解かせることに、どれほどの意味があるのだろうか。
  34. Trajectory of U35 Innovators: Ayumi Igarashi
    五十嵐歩美:すべての人に公平な社会を目指すアルゴリズム研究者
    東京大学大学院情報理工学系研究科准教授の五十嵐歩美は、限りある資源を数学理論に基づいて公平に分配する手法を追い求め、真に公平な社会の実現を目指している。
  35. 胃酸抑制剤の候補化合物を機械学習で設計、名大など

    名古屋大学、理論創薬研究所、インテージヘルスケア、理化学研究所、高輝度光科学研究センターの研究グループは、機械学習を利用して胃酸抑制剤の候補化合物を設計し、その化合物を合成することに成功した。

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  36. Why Big Tech's bet on AI assistants is so risky
    チャットGPT進化でも残る、セキュリティ/プライバシー問題
    大規模言語モデルを使ったチャットボットに、メールやメッセンジャー、Web検索などを接続する動きが進んでいる。AIがメールを要約してくれるなど便利な面もある一方、セキュリティやプライバシーの問題が未解決だ。
  37. An inside look at Congress’s first AI regulation forum
    マスク、ゲイツが参加した密室AI会議で何が語られたのか?
    米国連邦議会初の「AIインサイト・フォーラム」が先月開催された。AI企業のトップらが出席した会議の内容は非公開だが、出席者の1人から当日の様子について話を聞くことができた。
  38. 阪大、架空の都市画像と注釈のペアを自動生成

    大阪大学の研究チームは、架空の都市画像とアノテーション(注釈)のペアを自動的に生成する手法を開発した。生成したデータは深層学習の学習データとして利用できる。都市景観のシミュレーションを目的とした深層学習では、大量の学習データを用意する必要があり、データの作成コストが障害になっている。

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  39. The deepfake avatars who want to sell you everything
    中国テック事情:AI生成インフルエンサーで世界進出を狙う中国企業
    ライブコマースで大きな利益を上げている中国企業は最近、AIで生成した本物そっくりのインフルエンサーを使い始めた。AIが生成したインフルエンサーは多言語を話せるため、中国企業の宿願だった世界展開が加速する可能性もある。
  40. 視覚情報によるロボットのていねいな物体操作を実現=産総研

    産業技術総合研究所の研究チームは、視覚情報から物体間に働く力を想起する人工知能(AI)技術を開発した。AIが視覚情報だけから、「崩しそう」「つぶしそう」と想像し、物体を壊さないように、人間らしい推論に基づく行動を立案することが可能になる。

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  41. What's changed since the "pause AI" letter six months ago?
    マスクも署名した「AI開発6カ月停止」で何が変わったか?
    人類に対する脅威になるとして、GPT-4よりも高度なAIの一時開発停止を求める公開書簡が発表されて6カ月が経った。イーロン・マスクら著名人が署名したこの書簡をまとめたMITのマックス・テグマーク教授が、この半年間を振り返った。
  42. PFN、日英2言語対応の大規模言語モデル

    Preferred Networks(プリファード・ネットワークス、PFN)は、日英2言語対応の事前学習済み大規模言語モデル「PLaMo-13B」を開発。オープンソース・ソフトウェアとしてApache License 2.0で公開した。パラメーター数は130億で、日英2言語を合わせた能力では世界トップ級の性能だという。

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  43. These new tools could make AI vision systems less biased
    AIビジョンのバイアス低減へ、ソニーとメタが新ツール
    AIビジョンシステムにバイアスがあることは以前から指摘されている。ソニーとメタはそれぞれ、バイアスを発見する従来の方法自体にも偏りがあるとして、バイアスの検出をより公平にするための新しい方法を発表した。
  44. Getty Images promises its new AI contains no copyrighted art
    ゲッティが生成AIに参入、クリエイターに補償へ
    画像ライブラリ販売大手のゲッティイメージズが生成AIシステムを発表した。AIモデルの訓練に著作権者の同意がある画像のみを使用し、顧客は心配なく利用できるという。クリエイターには補償金を支払う方針だ。
  45. DeepMind’s cofounder: Generative AI is just a phase. What’s next is interactive AI.
    ディープマインドの共同創業者であるムスタファ・スレイマンは、新会社インフェクション(Inflection)で今年、チャットGPTのライバルとなる「パイ(Pi)」を公開した。独自の信念を持つスレイマンに話を聞いた。
  46. Now you can chat with ChatGPT using your voice
    声でしゃべれるチャットGPTが登場、写真の内容も質問可能に
    オープンAIは、チャットGPTの過去最大のアップデートを発表した。音声によるやり取りに対応し、アップロードした画像の内容についてもやり取りできるようになる。
  47. A Disney director tried—and failed—to use an AI Hans Zimmer to create a soundtrack
    ギャレス・エドワーズ監督、最新作でAI生成音楽に挑んで得た教訓
    映画「ローグ・ワン/スター・ウォーズ・ストーリー」の監督であるギャレス・エドワーズは、最新作『ザ・クリエイター/創造者』のサウンドトラックをAIに作らせようと考えた。AIが作った楽曲は結悪くなかったが、最終的には採用を見送ったという。
  48. 2023 Innovator of the Year: As AI models are released into the wild, Sharon Li wants to ensure they’re safe
    AIの暴走防ぐ研究者、「知らないことを知る」安全性組み込む
    AIモデルの弱点として、未知の状況に遭遇した際に悲劇的な失敗をすることがある。ウィスコンシン大学のシャロン・リー助教授の研究の狙いは、訓練されていない状況にAIが直面した際の安全性を確保することだ。
  49. There's never been a more important time in AI policy
    「AI規制の秋」到来、論点ずらしに動く巨大テック企業
    米国と欧州で、人工知能(AI)の法規制を検討する動きが加速している。慎重だった米国の政治家もさまざまな提案を打ち出しているが、巨大テック企業は規制を骨抜きにしようと動いている。
  50. 深層学習にゆらぎを導入、敵対的攻撃に強いAIを構築=東大

    東京大学の研究チームは、深層学習を実行するニューラルネットワークに脳の神経細胞を模したゆらぎを導入することで、同ニューラルネットワークが持つ脆弱性の一部が軽減できることを明らかにした。

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