AI技術が原子炉の安全性と効率を高める可能性――冷却システムを継続的に監視する機械学習モデル - fabcross for エンジニア
米国エネルギー省（DOE）アルゴンヌ国立研究所は2023年11月2日、原子力技術と機械学習を組み合わせることで、次世代原子炉であるナトリウム冷却高速炉（SFR）の安全性と効率性を維持し、運用方法を改善する可能性を見出したと発表した。 SFRは、液体ナトリウムを使って炉心を冷却し、重い原子を分解することで炭素を含まない電気を効率的に作る原子炉の一種だ。アメリカではまだ商業利用されていないが、有望な発電手法であり、核廃棄物の削減に役立つと考えられている。しかし、システムの腐食や詰まりを防ぐために、高温の液体ナトリウム冷却材の純度を維持するといった課題がある。 そこで研究チームは、冷却システムを継続的に監視する機械学習モデルを作成した。このモデルは、アルゴンヌのMechanisms Engineering Test Loop（METL）施設にある、31個のセンサーからのデータを解析する。これらの
開かれた可能性 (実世界 AI ソリューション)
Intel.com サーチを使用 いくつかの方法で Intel.com のサイト全体を簡単に検索できます。 製品名: Core i9 文書番号: 123456 開発コード名: Alder Lake 特別な演算子: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice*
アクティブコア代表が共同執筆に加わった書籍「データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南」発刊！
AI/機械学習を活用し企業ビジネスを支援する株式会社アクティブコア(本社：東京都港区、代表取締役社長：山田 賢治、以下 アクティブコア)は、代表を務める山田 賢治が執筆に加わった書籍「データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南 ～データ収集・前処理・分析・評価結果の実務レベル対応～」が7月8日に発刊されたことをお知らせいたします。 データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南 本書籍は、データの収集や前処理といった、データ利活用時の最も重要となる部分に焦点を当て、19例にのぼる豊富な活用例と併せて、より実践的な形で解説した1冊となっております。 当社はAIを活用したマーケティングクラウドプラットフォーム、またノンプログラミングでAIモデルの作成・運用までを自動化したAIプラットフォームを展開しております。これまで培った経験・知見を基に、マーケティングにおけるAI/機械学習を用いた課題
［AI・機械学習の数学］偏微分の基本（意味と計算方法）を理解する
連載目次 微分は関数が最小値を取るときのxの値を求めるために使えます。前回はその具体的な利用例として、最小二乗法による回帰分析を行う方法を紹介しました。しかし、取り扱った回帰式はy＝axという単純なものだけでした。そこで「偏微分」を利用し、複数の説明変数があるときにも最小二乗法が使えるようにします。つまり、重回帰分析の方法を見ていこうというわけです。 そのために今回は、偏微分の考え方と計算の方法について簡単な例で見ておくことから始めます。続けて次回、偏微分を利用して重回帰分析を行う方法を紹介します。 目標： 偏微分の意味と計算方法を理解する 複数の変数があるような関数（多変数関数）を微分するときに、1つの変数にだけ注目し、それ以外は定数として扱うというのが偏微分です。簡単な例を示しておきます。
AIプロジェクトの成否は「MLOps（機械学習基盤）」にかかっている
AIプロジェクトの成否は「MLOps（機械学習基盤）」にかかっている：2020年、AI活用の成否を分かつ技術とは（2） 人工知能（AI）を活用して価値を提供する企業が現れる中、PoCでつまずく企業が見直すべきポイントはどこにあるのか。そして今後必要不可欠になる考え方とは何か。機械学習に必要な教師データを企業に提供するLionbridgeに話を聞いた。 AI技術を活用して、実ビジネスで成果を獲得している企業が着実に増えつつある。 ごく身近なところで言えば、定額制動画配信サービスで知られるNetflixが挙げられる。同社はレコメンドアルゴリズムに機械学習を活用。その他、機械学習を用いて成功作品の特性を見いだし、Netflixの独自コンテンツ制作に生かしたり、広告素材制作に分析結果を生かして会員獲得増を果たしたりと、AIを実益に結び付けている。 言うまでもなく、こうした事例は同社のようなWeb系
【Developers.IO 2020 CONNECT】「機械学習の知識ゼロでも動かせるAIツールキットの世界」というオンラインセッションをした。#devio2020 | DevelopersIO
せーのでございます。 2020/6/17〜2020/7/7の期間で、クラスメソッドの年次技術イベント「Developers.IO 2020 CONNECT」が開催されています。 私は本日(2020/6/26)のDay4に「機械学習の知識ゼロでも動かせるAIツールキットの世界」というタイトルでライブセッションを担当しました。 スライド 当日のスライドはこちらです。 。。。と言っても動画が多め、というかほぼ動画で占められているので、スライドだけを見ても何のことかよくわからないかと思います。 今回のライブセッションの模様は近々にアーカイブをクラスメソッドのYoutubeチャンネルで公開する予定です。 他のライブセッションやオリジナルのビデオセッションも多数アップされていますので、是非この機会にチャンネル登録をしてご覧になってください。 私のがアップしましたらこちらに貼りたいと思います。 動画がア
株式会社ミクシィ：Advanced Solutions Lab で最先端の AI・機械学習技術を学び、全社的な AI 活用をさらに加速 | Google Cloud 公式ブログ
株式会社ミクシィ：Advanced Solutions Lab で最先端の AI・機械学習技術を学び、全社的な AI 活用をさらに加速 国内最初期の SNS『mixi』やスマホアプリ『モンスターストライク（モンスト）』など、数々の大ヒットサービスを生み出してきた株式会社ミクシィ。現在もエンターテインメント事業からライフスタイル事業まで、幅広いジャンルで活躍しています。そんな同社が、AI・機械学習技術をさらに活用していくために、Google が国内（東京・渋谷）に開設したばかりの Advanced Solutions Lab（ASL）を受講。その成果について、トレーニングを受けた 5 人のエンジニアに聞いてきました。 利用している Google Cloud サービス：Advanced Solutions Lab など 問題解決のソリューションとしてAIをもっと当たり前のものにしたい株式会社ミ
エンジニアは読んでおくべき機械学習論文の探し方
AI(人工知能)の著しい発展に大きく影響している技術のひとつである機械学習にも近年、注目が集まっています。そして、AI(人工知能)や機械学習の最新情報を知る手法の1つとして、論文を読むという選択があり、自分の目で見て実際の内容を理解することが出来るのです。ですが機械学習の論文と聞くと、専門機関や企業に所属していなければ目にすることが出来ないと考える人も多いですよね。 しかし、身の回りには必ずインターネットがある世の中。昔と違い知りたい情報や新しい情報はインターネット上で簡単に入手出来る時代になりました。 ですから今日は、機械学習の論文に限らず、論文を自分の目で読むべき理由や、探すのにおすすめなサイトや、自分で初めから読むのは厳しいと言った方におすすめなブログについて、お伝えしましょう。
AIが前衛的で不気味な絵画を延々と描き続けるサイト「Art42」
近年では機械学習技術の発達により、商用利用可能な二次元キャラを好みに合わせて描いてくれるサービスや、自分だけのマジック：ザ・ギャザリングのカードを描いてくれるサービスなども登場しています。そんな中、ウェブ系の開発者であり機械学習の専門家でもあるValentin Vieriuさんが、「前衛的で不気味な絵画を延々と描き続けるウェブサービス」を公開しています。 Art42 | Enjoy an infinite stream of AI generated Art https://art42.net/ Launching today https://t.co/zyWcsLveq9 , an infinite stream of AI generated art. Thank you @pbaylies for the inspiration, support and the modified s
Automated Text Classification Using Machine Learning - DataScienceCentral.com
Home » UncategorizedAutomated Text Classification Using Machine Learning ShashankGupta760January 16, 2018 at 6:30 pm Digitization has changed the way we process and analyze information. There is an exponential increase in online availability of information. From web pages to emails, science journals, e-books, learning content, news and social media are all full of textual data. The idea is to crea
What are Important AI & Machine Learning Trends for 2020?
Thus, current research trends are as follows: The new NLP paradigm is “pre-training + fine-tuning”. Transfer learning has dominated NLP research over the last two years. ULMFiT, CoVe, ELMo, OpenAI GPT, BERT, OpenAI GPT-2, XLNet, RoBERTa, ALBERT – this is a non-exhaustive list of important pre-trained language models introduced recently. Even though transfer learning has definitely pushed NLP to th
Googleが安価なロボット用のAIの能力を測定するベンチマークロボットを発表
ロボットに搭載されるAIシステムの能力は、ベンチマーク用ロボットで測定されますが、既存のベンチマーク用ロボットは「高性能で人間の監視のもと動作する産業用ロボット」のために設計されているものがほとんどでした。そこで、Googleの人工知能研究施設であるGoogle Brainは新たに、学習ベースの安価なロボットに搭載されるAIシステムのためのベンチマーク用ロボットを開発しました。強化学習の分野の発展を加速されるため、Googleは「ROBEL」と呼ばれるベンチマーク用ロボットをオープンソースソフトウェアで公開しています。 [1909.11639] ROBEL: Robotics Benchmarks for Learning with Low-Cost Robots https://arxiv.org/abs/1909.11639 Google AI Blog: ROBEL: Robotic
はてなのMackerelが明かす、機械学習プロジェクトに潜む2つの「不確実性の山」を乗り越えるコツ
機械学習（ML）や人工知能（AI）には何となくかっこいいイメージがある。ただ「その開発はとても泥臭いもの。そして、新しい分野だけに、従来のソフトウェア開発のアプローチとは別の考え方をする方がうまくいくのではないか」――2019年8月29～31日に開催された「builderscon tokyo 2019」のセッション「われわれはいかにして機械学習プロジェクトのマネージメントをすべきか」で、はてなの粕谷大輔氏（@daiksy）が登壇。主に、サーバ管理／監視サービス「Mackerel（マカレル）」のディレクターとしてML技術の開発に携わった経験を踏まえながらML技術の開発における「不確実性」のマネジメント術を説明した。 「ソフトウェア開発のマネジメントとは、不確実性の制御である」と、粕谷氏が指摘するように、ソフトウェア開発はさまざまな不確実性をはらんでおり、予想通りに進捗（しんちょく）することは
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米Microsoftが機械学習のオリジナル教材を無償公開 AIとデータサイエンスについても順次リリース
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Decoding Machine Learning Methods - DataScienceCentral.com
Google's DeepMind is better than 99.8% of human players of 'Starcraft II,' putting it on the long road towards solving real-world problems