LGが家庭用ビール醸造マシンを発表、全自動で5リットルのビールを生成！ | Techable(テッカブル)
テレビやスマホなどを主力製品とするLGだが、CES2019では8K有機ELテレビとともにビール醸造マシンをお披露目した。クラフトビール市場は急速に成長しており、その界隈のビール愛好家をがーゲットとなる。 「LG HomeBrew」はNespressoのビール版といったところで、カプセルからビールを醸造する。見た目と動作はシンプルだがLGの技術が詰め込まれたハイテクマシンだ。・醸造プロセスをアルゴリズムで制御温度と圧力をアルゴリズムで調整して醸造プロセスを正確に制御。誰でも失敗なくビールが醸造できる。 また、ビールを作るのはコーヒーのように"インスタントに"とはいかず、2週間の醸造期間を要するが、この間もスマホアプリからビールの状態が確認できる。 完成した5リットルのビールを飲み終わった後はマシンが自動洗浄してくれて、次のビールが醸造できる状態を待つばかりだ。・5種類のカプセルを発売まずはア
GoogleのAI、99%の精度で転移性乳がんを検知できるように | Techable(テッカブル)
Googleは近年、AI（人工知能）を医療分野で役立てようと研究・開発を進めている。その成果の一つがこのほど発表された。転移性乳がんを高い精度で検知できる深層学習ツールだ。 なんと99％の精度で転移性乳がんの有無を判断でき、これは人が行う検査の精度より高い。・小さな腫瘍も見逃さず乳房以外の部位やリンパ節に広がった転移性乳がんを確実に検知するためにこのツールは開発された。 ツールの名称はLYNA（Lymph Node Assistan＝リンパ節アシスタント＝の略）。腫瘍の特徴を検知するようアルゴリズムに学習させ、これによりさまざまな状態の腫瘍を発見することができるようになった。 人間であれば見逃してしまうかもしれない極めて小さな腫瘍も認識できるのだという。・検査は1分以下この開発の意義は当然のことながら、転移性乳がんの早期発見や検査での見落とし防止に役立てることにある。 乳がんに限らず、腫瘍
グーグル系列のAI企業DeepMindが眼疾病を高精度で診断する人工知能を共同開発 | Techable(テッカブル)
グーグルの親会社の米アルファベット傘下でAI（人工知能）の研究開発に取り組む「DeepMind（ディープマンド）」は、2018年8月、英ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）、英ロンドンの眼科専門医療機関「ムーアフィールド眼科病院」と共同で、眼疾病を自動診断する人工知能を開発した。・人工知能が50種類以上の眼疾病を高精度で自動診断2種類のニューラルネットワークからなるこの人工知能は、ディープラーニング（深層学習）を活用し、光干渉断層計（OCT）で撮影した患者の眼の画像やデータからパターンを見つけ、50種類以上の眼疾病を特定し、必要な治療を示す仕組み。 1万4884件の症例データを使ってこの人工知能に学習させたところ、94％を超える精度で、専門医と同じ診断結果を導きだすことに成功した。 従来の人工知能は、判断プロセスが“ブラックボックス化”し、なぜその判断に至ったのかがわからないのが
世界のオープンデータを集約した、画期的なプラットフォーム「Plenario」 | Techable(テッカブル)
日本政府が開設したデータカタログサイト「DATA GOJP」や米国連邦政府の「Data.gov」に代表されるとおり、近年、中央政府や地方公共団体などの公共データが、オープンデータとして数多く公開されている。 しかしながら、管轄機関ごとにデータが分散しているうえ、ファイルの形式や構造が統一されていないのが現状。 複数のデータを統合したり、解析するには、高度な専門スキルを要し、膨大な手間がかかるのが課題となっている。 ・世界のオープンデータを集約したプラットフォーム そこで、米国を中心に世界のオープンデータを集約した、オープンソース型プラットフォーム「Plenario」が、米シカゴ大学によって開発された。 期間と場所を指定するだけで、行政区分を問わず、条件に合致するすべてのオープンデータをリスト表示。 各データは、このプラットフォームから直接ダウンロードできる仕組みとなっている。 たとえば、シ
コンセプトは「マネして学ぶ」！自宅で知識を習得できるプログラミング学習サイト | Techable(テッカブル)
1億総デジタルともいえる現代。アプリ開発者やプログラマーの需要も、増加の一途をたどる。 目まぐるしく変化する市場に対応するには、当然人材が必要だが、採用しても教育する時間がなかなか確保できないなど、企業側も複雑な事情を抱えていたりする。 問題解決に一歩近づくには、入社したその日から即戦力で仕事ができるシステムが、必要なのかもしれない。 そこで登場したのが、「シラバス」という学習サイト。「マネして学べる」をコンセプトに開発されたプログラミングeラーニングシステムで、HTML/CSS、WordPress、Ruby on Rails、Backbone.js等のwebデザインやwebアプリの開発を、サイト上のコンテンツを通して学べるというものだ。 開発元の経験から生まれたサイト 開発を手がけたのは、東京理科大学の学生によるベンチャー企業、ダラフ。「シラバス」は、彼ら自身の体験から誕生した。 当時、
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