グーグルがビデオ会議のイライラを解消、音声の途切れをAIで補完
対面でのやり取りにビデオ通話を使う人が多くなった現在、接続が途切れ途切れになり、以前にも増してイライラさせられるようになった。そこで、個々の話者の話し方を模倣して発言のスニペット（断片）を生成し、小さな隙間を埋めることで、途切れをスムーズにしてくれる人工知能（AI）が登場した。グーグルのチームが開発したこのテクノロジーは現在、同社のビデオ通話アプリ「デュオ（Duo）」で使われている。 オンライン通話中、私たちの声はたくさんの小さな断片に切り刻まれ、パケットと呼ばれるデータブロックの形でインターネット上を通り抜けていく。パケットは多くの場合、相手方にごちゃごちゃになって到着するので、ソフトウェアでそれらを並べ替える必要がある。しかし、まったく届かないパケットもあり、それが原因で会話に不具合や途切れが生じる。これは通話状態がもっともよい時でさえ起こる。グーグルによると、デュオでの通話の99%で
グーグル、歌詞に合わせてメロディを自動作曲する機械学習システム--公開特許に
音楽の作り方は、人や状況によって千差万別だ。たとえば、コード進行やリズムパターンから音楽を組み立てていくアプローチもあれば、詞に曲を付ける「詞先」、曲に詞を付ける「曲先」という方法もある。いずれにしろ作曲という行為は、無から秩序だったものを生み出す人間だからこそ可能な作業だろう。 しかし、Googleは機械学習（マシンラーニング）研究プロジェクト「Project Magenta」で、コンピュータによる作曲に取り組んでいる。そんなGoogleが、今度は詞に合うメロディを自動生成する作曲技術を考案。この技術を米国特許商標庁（USPTO）へ出願したところ、米国時間7月5日に「MACHINE LEARNING TO GENERATE MUSIC FROM TEXT」（公開特許番号「US 2018/0190249 A1」）として公開された。出願日は2016年12月30日。
Googleの事前学習済みモデルを手軽に利用出来るTensorFlow Hub - Technical Hedgehog
自然言語処理におけるword2vecや画像処理におけるInceptionなど、一般的に広く用いられているモデルを上流で用いる事は多くあります。汎用的な知識を扱えるメリットがある一方、学習には大量のデータセットの準備と膨大な学習時間がかかってしまいます。 この問題に対して、あらかじめ学習させた状態のモデル(事前学習済みモデル)を用意しておき上流に転移させる方法があります。本記事ではその事前学習済みモデルについて、Googleが提供するのライブラリであるTensorFlow Hubを紹介します。 TensorFlow HubはGoogleの大量リソースを用いて学習したモデルを手軽に実装できるほか、自作したモデルを別環境で利用しやすいように自作することも可能です。本記事では概要と特徴、利用方法を紹介します。 今回説明するTensorFlow Hubの利用方法、作成方法について実験したコードはGi
1時間6.5ドルでAIを開発できる時代へ――TPUをクラウドで提供したGoogleの真意
1時間6.5ドルでAIを開発できる時代へ――TPUをクラウドで提供したGoogleの真意：画像認識や音声認識にすぐ使える「リファレンスモデル」も公開（1/2 ページ） Googleは2018年6月27日、「Cloud TPU」の本番公開に踏み切った。これは、同社の機械学習用ライブラリ「TensorFlow」の処理を高速化するプロセッサ「TPU」のクラウド版だ。「TPUは外販しない。あくまでクラウドで提供する」と同社が強調する理由とは一体何か。 「従来あった『大規模な投資ができる企業でないと、AIは使えない』というイメージを変えたい。だからこそ、TPUの外部向け販売はせず、顧客にとってメリットの大きいクラウドの形式で提供する」――グーグルでGoogle Cloudのデベロッパーアドボケイトを務める佐藤一憲氏は、2018年7月6日に同社が開いたメディアセミナーに登壇し、そう語った。 Googl
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
キユーピー、グーグルの深層学習による原料検査で生産性2倍に
「人力で実施していた食品製造ラインの不良品検知にディープラーニング（深層学習）を使うことで、生産性を2倍に高められた」――。キユーピーの荻野武生産本部次世代技術担当次長は、グーグルが2017年6月14日に開催したイベント「Google Cloud Next '17 in Tokyo」の報道関係者向けセッションに登壇。ディープラーニングを駆使した原料検査装置開発の取り組みを説明した。 荻野氏は同社の原料に対する思いをこう語る。「創業時から『良い商品は、良い原料からしか生まれない』という考え方を受け継いでいる。現在、数千種類の原料を取り扱っており、安全安心にこだわって良品を選別している」。 原料検査装置へのディープラーニング活用の対象としたのは、ベビーフード用のダイスポテト（賽の目状にカットされたジャガイモ）だ。従来は「一つの製造ラインに100万個ある原料に対し、異物混入や不良品がないかを人が
deeplearn.js でブラウザから機械学習の力を活用
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