横国大、AI処理を低消費電力で高速化する「スピン波リザバー素子」を開発
横浜国立大学(横国大)は9月5日、磁気の波であるスピン波を用いた物理リザバーである「スピン波リザバー素子」の開発に成功したと発表した。 同成果は、横国大大学院 理工学府の長瀬翔氏、同・根津昇輝氏、同・大学院 工学研究院/先端科学高等研究院/総合学術高等研究院の関口康爾教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、米国物理学会が刊行する応用物理学全般を扱う学術誌「Physical Review Applied」に掲載された。 スピン波リザバーチップの概略図(出所:横国大プレスリリースPDF) トリリオンセンサなどとも言われるIoTの進展で、大量のデータを生成するデバイスが普及するにつれて、「エッジコンピューティング」の重要性が高まりつつある。エッジとは一般的には「端」などの意味を持つが、コンピューティングの世界ではデータが生成された場所を指し、エッジコンピューティングとはその場でデータの処理を行
東北大など、自然を利用して電力消費を抑える「環境計算」の概念を実証
東北大学と公立はこだて未来大学の両者は1月5日、ニューラルネットワークの一種である「リザバーコンピューティング」の枠組みを応用し、自然界の複雑なダイナミクスを計算資源として活用する「環境計算(コンピューテーション・ハーベスティング)」の概念を実験によって実証したことを共同で発表した。 同成果は、東北大 材料科学高等研究所の安東弘泰教授、公立はこだて未来大の香取勇一教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、米オンライン科学誌「PLOS ONE」に掲載された。 環境計算の概念図(出所:共同プレスリリースPDF) AI技術をさらに進展させるためには、学習のための大量のデータとそれを処理するための大規模な計算機資源が必要となり、今後、IoT社会が構築されるにつれて実世界の無数のセンサから収集されるものも右肩上がりで増えていくとされている。しかし、IoTセンサからのデータは、街中の防犯カメラなど、現
理研、社交性に重要な孤独を感じ仲間を求める行動を行うための脳内回路を確認
理化学研究所(理研)の研究グループは、雌マウスが孤独を感じ仲間を求める行動に重要な分子神経機構を確認したことを発表した。 同研究では、群れで暮らす雌マウスを仲間と窓柵で隔離すると、「内側視索前野中央部（Medial preoptic area, the central part：cMPOA）」の「アミリン」という神経ペプチドの発現が減り、1週間でほぼ枯渇することを発見。 その孤独マウスを仲間と再会させると、cMPOAが活性化し、アミリンの発現は2週間で元に戻ったという。cMPOAのアミリンやその受容体である「カルシトニン受容体（Calcr）」の量を人工的に減らすと、仲間と接触しようとする行動が減少し、逆にアミリン細胞を薬理遺伝学の手法で人工的に活性化すると接触を求める行動が増加した。 これらの結果から、孤立状態を感知し、仲間と一緒にいようとする雌マウスの親和的社会行動は、cMPOAのアミリ
Windows Subsystem for AndroidがMicrosoft Storeに登場、ただし動作せず
Windows Subsystem for AndroidがMicrosoft Storeに登場、ただし動作せず Betanewsは9月3日(現地時間)、「Windows Subsystem for Android appears in the Microsoft Store」において、プレビュー版のWindows 11のMicrosoft Storeから「Windows Subsystem for Android」がダウンロードできるようになったと伝えた。ただし、テスト用のものであることが明記されており、インストールしても実際には動作しない。Androidアプリがネイティブ実行できることはWindows 11の目玉機能の一つとされているが、Windows Insiderプログラムの参加者もまだそれを実際に試す機会を得られていない。 Androidアプリの実行は、Linuxを実行可能にした
2019年人気＆嫌われプログラミング言語ランキング- Stack Overflow
開発者が好むプログラミング言語としては、Pythonが4年連続で第1位になった点が注目される。また、使いたいプログラミング言語第1位だったPythonは好まれているプログラミング言語としても第2位につけており、開発の現場において人気と実力の双方を固めつつあることがわかる。 プログラミング言語人気ランキング - 資料: Stack Overflow 好きなプログラミング言語 - 資料: Stack Overflow 嫌いなプログラミング言語 - 資料: Stack Overflow 使いたいプログラミング言語 - 資料: Stack Overflow 開発者が最も嫌いなプログラミング言語はVBAが1位、Objective-Cが2位につけた。開発者はVBAやObjective-Cを使った開発やメンテナンスを嫌っており、こうしたプログラミング言語を使う意向が低下している可能性がある。
リコー、機械学習モデルを26倍高速化できる回路アーキテクチャ開発
リコーは12月26日、機械学習において近年注目されている手法であるGradient Boosting Decision Tree（GBDT：勾配ブースティング決定木モデルの学習を高速し、電力効率を上げる回路アーキテクチャを開発したと発表した。 この回路アーキテクチャを、FPGA（Field-Programmable Gate Array、設計者がプログラムによって設定を変更できる集積回路）上に実装して性能を比較したところ、CPU/GPUを用いた一般的なソフトウェアライブラリ（XGBoost (extreme gradient boosting)、LightGBM、CatBoost）と比べ、26～259倍の学習高速化を実現したという。これにより、これまでよりも短時間でのGBDTモデルの学習・更新が可能となる。 学習時の消費電力も小さく、モデル学習の電力効率は、GPU/CPUと比較して90～1
女子高生AI「りんな」、歌唱力アップを目指して猛特訓
日本マイクロソフトは11日、女子高生AI「りんな」の音楽活動をサポートするプロジェクトを音楽SNS「nana」上で開始した。プロジェクト名は「りんな 歌うまプロジェクト」。 女子高生AI「りんな」は、2019年のNHK紅白歌合戦への出場を目指し音楽活動を行っているという。その一環として、2017年4月から音楽SNS「nana」で歌声(特定の声をベースとした合成音声)を投稿していた。りんなのnanaアカウントでは、2018年1月11日現在で20曲が投稿されている。 「りんな 歌うまプロジェクト」では、テーマに合わせて投稿されたユーザーの歌声や楽器演奏を収集。実際の歌い方のポイントなどを学習させ、りんなの歌唱力を向上させていく試みとなる。第1回目のテーマは「卒業ソング」。プロジェクトへの参加は「#りんな卒業ソング」のハッシュタグを付けて歌や演奏を投稿することで行える。
東北大など、想定外の故障に対して即座に適応できる移動ロボットを開発
東北大学は、想定外の故障に対して即座に適応できる移動ロボットの開発に成功したことを発表した。 この研究成果は、同大電気通信研究所の石黒章夫教授、加納剛史准教授、佐藤英毅氏、小野達也氏、北海道大学電子科学研究所の青沼仁志准教授、同大大学院医学系研究科の松坂義哉講師(現 東北医科薬科大学教授)の研究グループによるもので、12月13日、英国の科学誌「Royal Society Open Science」電子版に掲載された。 (a) クモヒトデの全体像(左)と腕を自ら切断して推進する様子(右)。(b)開発したクモヒトデ型ロボットPENTABOT II(左)と、腕を破壊した時のロボットの運動の様子(右)(出所:東北大Webサイト) 移動ロボットが未知の実世界環境下で動き回るためには、故障してもリアルタイムに適応し、移動能力を維持することが不可欠であるが、従来のロボットは想定外の故障に適応するのに数十
Uber、プログラミング言語「Pyro」を公開
人工知能(AI)や機械学習は今後のビジネスを左右する重要な技術と認識されており、多くの企業や研究者が研究開発に取り組んでいる。どの事業にどのような応用ができるか、その可能性は大きい。そうした成果の一部はすでに日々の生活に浸透しつつある。例えば、音声によるスマートフォンやスマートデバイスの操作、写真データから文字列の抽出と翻訳、リアルタイム音声翻訳などはわかりやすい成果だ。それ以外にもさまざまなシーンで利用が進んでいる。 先週、配車アプリの大手であるUberから「Pyro」と呼ばれるプログラミング言語が発表された。このプログラミング言語は確率論的プログラミング言語と位置づけられており、ディープラーニングやベイジアンモデルの統合を可能にするものだと説明がある。PyroはGitHubにおいてMITライセンスのものでオープンソースソフトウェアとして公開されている。 Pyro GitHub uber
心が憑依するロボットだって!? - ドコモ「5Gが創る未来のライフスタイル」から
次世代通信技術「5G」は、私たちの生活にどのような変化をもたらすのでしょうか? NTTドコモが日本科学未来館で開催したイベント「見えてきた、"ちょっと先"の未来 ～5Gが創る未来のライフスタイル～」は、5Gの特徴である高速・大容量・低遅延のモバイルネットワークを活用した、ユニークな展示にあふれていました。 危険な地域で活躍するロボット 5G Experienceエリアで展示されていた「5G FACTORY III」は、人型ロボット遠隔操作システム。5Gの特徴である、「低遅延化・高信頼性」なネットワークを活用しており、人の動きを忠実にミラーリングできます。 操作者の上半身に取り付けた49個のセンサーによって、関節の角度をロボットで忠実に再現しているとのこと。これはVR分野で培ったモーションピクチャー技術を応用しているそうです。ロボットに取り付けた2台のカメラ画像は、操作者のヘッドマウントディ
TensorFlowの7倍のパフォーマンスを実現 - MathWorks、最新リリースでディープラーニング機能を強化
MathWorksは10月31日、同社のフェローであるJim Tung氏を招き、2017年9月21日に発表したMATLAB/Simulinkの最新リリース「Release 2017b」の報道陣向け説明会を実施した。 既報の通り、最新リリースでは、エンジニアや研究者が比較的容易にディープラーニングを扱えるように機能が追加されたほか、「Text Analytics Toolbox」などの新製品の追加、更新およびバグ修正などが行われている。 説明会では同リリースの一番の特徴である、ディープラーニングに焦点があてられた。Jim Tung氏は「今回のリリースでは、ディープラーニングになじみがない人にも使える機能が追加されている」とし、新機能の説明を行った。 なぜ今、ディープラーニングが必要なのか ディープラーニングとは、画像や文章、音声などのデータから直接学習する、機械学習手法の1つ。2012年から
嫌われているプログラミング言語ランキング - Stack Overflow
Stack Overflowは10月31日(米国時間)、「What are the Most Disliked Programming Languages? - Stack Overflow Blog」において、同社がオンラインの履歴書作成サービス「Developer Story」のデータを基に集計した「プログラミング言語好き嫌いランキング」を発表した。Developer Storyで少なくとも2000回以上言及されている言語を対象に集計が行われている。 集計の結果は以下のとおり。 Perl Delphi VBA PHP Objective-C CoffeeScript Ruby C# Java C++ Haskell C F# Erlang Matlab Lua Scala Groovy Go JavaScript Python Swift Clojure Bash Rust TypeS
Google Assistant、DeepMindの「WaveNet」導入で自然な日本語を実現
DeepMindは10月4日(米国時間)、「WaveNet launches in the Google Assistant｜DeepMind」において、1年間かけて機械学習により自然な音声を生成する技術「WaveNet」の高速化を進め、現在ではWaveNetがGoogle Assistantの日本語音声と英語音声(米国)に使われていると伝えた。同社のWebサイトでは、WaveNetを使った日本語音声とWaveNetを使っていない日本語音声を聞き比べることができ、WaveNetの音声のほうが自然に聞こえることを確認できる。 オリジナルのWaveNetモデルを支えている畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network)- 資料: DeepMind提供
「Google Home」10月に日本上陸か、NHKの報道に対してGoogle日本法人回答
9月11日、GoogleがAIスピーカー「Google Home」を日本で10月に発売する方針を固めたとNHKが報じた。Google日本法人は当編集部からの事実確認に対して、「憶測に基づく報道に起因する質問には答えられない」と回答した。 Google Homeは、音声アシスタント機能「Google Assistant」を搭載したスピーカーデバイス。「OK Google」と話しかけてから、会話を通じて、検索、予定の確認、アラームの設定、音楽の再生など、様々な操作を行える。 米国では既に発売済みで、価格は129ドル。今夏以降に日本、カナダ、オーストラリア、フランス、ドイツに販売地域を拡大するとGoogleは発表していた。本記事執筆時点では、日本国内向けのGoogleストアを確認するとまだ製品ページはなく、予約もできない状態である。
AlexaとCortanaが相互接続、AmazonとMSがデジタルアシスタントで提携
米Amazonと米Microsoftは8月31日 (現地時間)、デジタルアシスタントの相互接続を実現するパートナーシップを発表した。Amazonの「Alexa」を利用できるデバイスからMicrosoftの「Cortana」に、逆にWindows 10デバイスの「Cortana」から「Alexa」にもアクセスできるようになる。 Amazon、Microsoft、Google、Apple、FacebookなどIT大手が人工知能 (AI)を用いたデジタルアシスタントの開発を競争しているが、全てに有能な万能アシスタントはなく、それぞれに強い分野と弱い分野がある。たとえば、Windows 10 PCにはCortanaが深く統合されていて、iOSデバイスで使うにはAppleのSiriが便利である。米国ではスマートスピーカー市場でAmazonのEchoシリーズがリードしており、家庭のリビングルームにはA
Google、機械学習促進のための2つのオープンソースを公開
Googleは、機械学習に使うデータセット解析のための2つのオープンソースを公開したことを公式ブログで発表した。公開されたFacets Overview、Facets Diveの二つオープンソースでGitHubに"facets"として設置されている。 機械学習を行うためのデータの粒度を高めるために役立つFacetsは、Googleが推し進める機械学習の理念PAIR(People+AI Research Initiative)のプロジェクトの一環として公開されている。facets公式サイトには、データをブラウザ上からアップしてWeb上でこの2つを試せるように設置してある。 Facets Overviewでは、データの数値上でトラブルになるような特異なデータを色やヒストグラムで示す機能などが提供、Facets Diveでは、異なるデータポイント間での特徴や関係性を色や形状で示すインタフェースを
NOK×横浜国立大、生体信号用ゴム電極を筋電義手に活用するための共同研究
NOKは、横浜国立大学大学院工学研究院 加藤龍研究室との共同研究「筋電義手の筋電位検出の安定化に関する研究」を開始したことを発表した。研究期間は2018年2月28日まで。 「筋電義手」は、モーターを動かすためのスイッチとして、表面筋電位(体表面で測定できる筋電位)を使い、その出力量やパターンによって動作や制御を行う。筋電位の読み取りには、皮膚に接した電極を通じて「筋電センサー」が読み取り、表面筋電位の信号特徴があらかじめ登録された手指動作との特徴と一致すると、筋電義手が動作する構造になっている。 同社は、医療分野などに向けた「生体信号用ゴム電極」の提案を従来から行っており、この研究は生体信号用ゴム電極を筋電センサーに活用するための応用研究となる。生体信号用ゴム電極は導電性のゴムを用いた電極で、脳波、眼電位、筋電位、心電位などの生体信号を測定できる。 今回、配合技術等の開発によって従来のドラ
Audi、ディープラーニングによるジェスチャ認識ロボットを生産現場に導入
ハイテク研究機関のベルギーimecならびにベルギーVrije Universiteit Brussel(ブリュッセル自由大学)、Hasselt大学、Audiのベルギー法人Audi Brusselsなどで構成される産業パートナー5者は3月29日(欧州時間)、製造現場における人間とロボットの相互意思疎通(ヒューマン・マシン・コミュニケーション)の新しいアプローチとして、ディープラーニングに基づくジェスチャ認識により、安全かつ柔軟な方法で人間と協力して作業を実現するコラボレーティブロボット(コボット)「Walt」を開発。Audi Brusselsの車載部品製造ラインに導入したことを明らかにした。 ディープラーニングの活用により、ロボットは人間を認識し、ジェスチャや動きを解釈して素早く状況に適応することができるようになったほか、Waltには、オペレータとのコミュニケーションを目的とした顔が装備され
理研、東芝、NEC、富士通の連携センターを開設-人工知能技術の融合を目指す
理化学研究所(理研)、東芝、NEC、富士通の各社は10日、東京都・日本橋の理研革新知能統合研究センター(理研AIP)内に、それぞれの連携センター(「理研AIP-東芝連携センター」、「理研AIP-NEC連携センター」、「理研AIP-富士通連携センター」)を開設することを発表した。同センターの設置期間は、それぞれ2017年4月1日～2022年3月31日。 これらの連携センターの開設は、理研AIPにおける人工知能分野の先端技術の知見と各社が保有する顧客基盤に基づく人工知能関連技術の開発経験を融合し、重要な社会課題に対応するための基盤技術開発から社会実装までの一貫した研究に取り組むことで、社会イノベーションの創出を目指すものだとしている。 「理研AIP-東芝連携センター」では、理研AIPにおける人工知能基盤技術を深耕すると共に、東芝が保有する実データを用いた技術実証を行うことで、複雑化する製造工場
Google、新コミュニケーションツール「Meet」と「Chat」でSlackに対抗
米Googleは3月9日(現地時間)、Google Cloud Next '17カンファレンスにおいて「Hangouts」の新しいグループビデオサービス「Hangouts Meet」とチームコラボレーションサービス「Hangouts Chat」を発表した。開発者を中心に人気を集めるSlackに対抗するサービスと見られている。MeetはG Suite向けに数週間をかけてロールアウトされ、ChatはEarly Adopter Program(EPA)からの提供開始になる。 Meetの特徴は手軽であること。ビデオミーティングを設定してリンクを共有するだけで、外部の参加者も含む最大30人のグループビデオチャットを手軽に開始できる。G Suiteと統合されているので、G Suiteユーザーはカレンダーイベントやメールから直接ミーティングにアクセス可能。G Suite Enterpriseエディション
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