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2021年上半期にAI(人工知能)関連メディアであるLedge.aiで公開した記事のうち、反響の大きかったもの再掲します(※初公開日:2021年1月22日)。 今回は、AIのアルゴリズムを活用し、写真に写った人物をあっという間に、『トイ・ストーリー』シリーズや『ファインディング・ニモ』シリーズなどで知られる、ピクサー・アニメーション・スタジオのキャラクター風に変換できるアプリ「ToonMe」をご紹介したい。国内外のSNS上で「#ToonMe」といったハッシュタグでユーザーたちが投稿し、話題を呼んでいるものだ。 『ハリー・ポッター』シリーズ ハリー・ポッターを演じたダニエル・ラドクリフさん(Twitterより) 『ハリー・ポッター』シリーズ ロン・ウィーズリーを演じたルパート・グリントさん(Twitterより) 『ハリー・ポッター』シリーズ ハーマイオニー・グレンジャーを演じたエマ・ワトソン
TOP > Article Theme > AI(人工知能)ニュース > 虫歯の要因は「両親の虫歯の有無」が1位、「現在の歯磨き回数」は因果関係確認できず AI活用で調査 株式会社NEXERは、男女3000人を対象にした「虫歯の要因」に関する調査結果を発表した。本調査ではAI(機械学習)を活用し、虫歯になりやすい行動・要因を分析している。アンケートの実施期間は6月10日〜6月21日。 本調査では、「両親の虫歯の有無」や「子どもの頃の歯磨き回数」などが虫歯の発生に大きく影響していることがわかった。一方で、「現在の歯磨き回数」や「歯間ブラシやデンタルフロスの使用有無」といった、健康な歯のための努力と虫歯の発生の間には相関関係を確認できなかった。 事前調査で虫歯の本数に応じてグループ分け 11本以上は「虫歯にとてもなりやすい」本調査では、事前調査として「今まで何本の歯を虫歯治療しましたか?(同じ
株式会社東芝は4月28日、製造現場向けに教師なし(分類基準のラベルづけ作業なし)で高精度に画像をグループ化できる画像分類AIを開発したと発表。一般画像の公開データ(※1)を分類したところ、分類精度が従来の71.0%から95.4%に改善し、世界トップレベルの性能を達成したとうたう。 (※1)ImageNet-10:AIの性能検証で使用される代表的なデータセット。犬や猫など10種類の対象を含む一般画像を指す。 東芝は本AIを製造現場で製品の外観画像を分類することで、不良や欠陥の発生状況を早期に把握する外観検査向けに開発した。AIで外観画像を分類する手法には、事前に分類基準を人手でラベル付けする「教師あり学習」と、分類基準の設定や教示用のデータを必要としない「教師なし学習」がある。東芝によると、製造現場における外観検査では分類基準を学習するための人手作業が不要で、導入・運用コストが低い「教師なし
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社(Amazon Web Services、AWS)は、同社のオープンデータセットに、日本語自然言語処理で定番の形態素解析器である「MeCab」を、ラッパーライブラリであるfugashi経由でPythonで使用する際の語彙(ごい)データに加えた、と公式ブログで明らかにした。 多くの機械学習デベロッパーが、AWS上でさまざまなアルゴリズムの開発やモデルを構築している。なかでも、自然言語処理をする際には、対象言語の特性に即した形で前処理をする必要がある。日本語の自然言語処理を実施する際には、一般的に「形態素解析」と呼ばれる文章の分解処理を前位処理として実施する。 日本語形態素解析をするためには、日本語の語彙データが必要になる。語彙データは大きなサイズになるだけではなく、これらを用いた計算の際にも大量のGPUおよびCPUが求められる。そのため、従来このよ
キユーピー株式会社は惣菜工場において、量子コンピューティング技術を活用し、製造サインのシフト最適化プロジェクトを開始した。サービス開発元の株式会社グルーヴノーツが10月9日に発表した。 惣菜工場における製造ラインのシフトを最適化 シフト計画を作成するには、本人の労働条件や休暇希望、製造ラインごとに求められる人数・スキル要件、勤務間隔、人件費、人と人の相性など、さまざまな条件を考慮する必要がある。 このような多くの条件を満たしたうえで、さまざまな組み合わせパターンのなかから最適な答えを解く問題は「組合せ最適化問題」と言われる。組合せ最適化問題を解決するテクノロジーが、量子コンピューティング技術のなかで「イジングマシン」(または、量子アニーリング)といわれる技術だ。 グルーヴノーツは、イジングマシンを活用し、業務上のさまざまな組合せ最適化問題を解くモデル(イジングモデル)やアプリケーションを開
Thumbnail photo on openai.com 画像AIの発展が止まらない。 画像認識からブレイクスルーが起こった画像AIは、画像自動生成の分野でも発展を続けている。以前紹介した、モザイクから元画像に類似する高画質画像を自動生成する技術も興味深かったが、今回はまた別の技術を紹介したい。 SpaceXなどで有名なイーロン・マスク氏が共同会長を務める、米国の非営利研究団体OpenAIは、半分の画像を入力するだけで残りの半分を自動生成する技術を発表した。類似研究と違う点は、文章を分析する自然言語処理の技術を転用しているところだ。 文章生成に長けたGTP-2モデルを画像生成に応用 今回OpenAIが発表した技術には、GPT-2モデルが使われている。GPT-2モデルは、OpenAIが2019年に発表した自然言語処理のモデルだ。このモデルはインターネット上にあるウェブページを800万ページ
12月19日、キヤノンは、ディープラーニング(深層学習)を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発したと発表。あわせて、この技術を搭載した映像解析ソフトウェア「People Counter Pro」を12月下旬から発売する。(外部サイト) キヤノンに価格を問い合わせたところ、システム構成によって大きく変わる可能性があるものの、XProtect版の場合はおおよそ100万円~(サーバー、カメラ、ライセンス含む)だそうだ。 キヤノンによれば、 「2018年に開催されたラグビーの国際試合での実証実験では、キヤノンの群衆人数カウントの技術によって約6千人を数秒でカウントできました。実証実験後の画像を人手で確認した人数と、ソフトウェアによるカウント人数の差は5%以内に収まり、ほぼリアルタイムで、群衆人数を正確に把握することに成功し
SaaSによって、AIの民主化が進みます。 株式会社ラディウス・ファイブが、クリエイティブなAIツールをSaaSで簡単に利用できるプラットフォーム「cre8tiveAI」を2019年2月18日より提供を開始。 cre8tiveAI上で利用できるAIの第一弾として、画素数を16倍に高解像度化させる「Photo Refiner」をリリースしました。 AIで画素数を16倍に高解像度化する「Photo Refiner」今回発表された、cre8tiveAI上で提供されるPhoto Refinerは、ディープラーニングを用いて、これまでの技術ではできなかったレベルで高解像度化を行えるAI。 およそ10秒という速度で、画素数を16倍に高解像度化できます。以下がPhoto Refinerで低画質画像を高画質にした事例。パッとみて分かるほど、高画質化できていることが分かります。 画質が悪いことによる課題は、
関西電力とDeNAが、石炭火力発電所の燃料運用最適化を行うAIソリューションを共同開発し、外販ビジネスに向けて協業を進めることに基本合意したと発表しました。 輸送船→ボイラへの移動過程における属人化従来、石炭火力発電所では、輸送船から受け入れた石炭をサイロ(石炭をボイラに送るまでの間、貯蔵する設備)で一旦貯蔵します。 その後、ポンプやベルトコンベアで石炭をボイラへ送り、高温で燃焼することで水を加熱。高温高圧の蒸気を発生させます。この蒸気でタービンを高速回転することで、電気は作られます。 しかし、石炭の種類によって混載や混焼ができない等の制約があるため、熟練の技術者が長年の経験やノウハウに基づき、制約を考慮しながら複数のサイロやボイラを運用するスケジュールを作成。状況変化に応じて見直しながら運用していました。 DeNAがゲームAIに使用される技術でアルゴリズムを開発 そこで、熟練技術者による
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