ナスカの地上絵は儀礼活動に使われた… 山形大学がAI使い新たに303件の地上絵発見 タイプは2種類（YBC山形放送） - Yahoo!ニュース
山形大学は24日、ナスカの地上絵の目的が儀礼活動に使われたことが明らかになったと記者会見で発表しました。AIを活用し始めたおととし以降、新たに303件の地上絵が見つかったことも分かりました。 山形大学・玉手英利学長「ナスカの地上絵に関する研究が山形大学で組織的に始まったのが2004年10月プロジェクトとしてスタート。それから20年目の節目に大きな進展があった」 山形大学ナスカ研究所とアメリカのIBM研究所はAIを活用したペルー・ナスカ台地の共同調査を行っています。山形大学によりますとこの調査で、おととし9月から去年2月までの6か月間で人やラクダ科の家畜など新たに303件の地上絵を発見しました。詳しく調べた結果、地上絵には、巨大で線上に描かれたものと小型で面的に描かれた主に2種類のタイプがあることが分かったということです。 山形大学ナスカ研究所 坂井正人副所長「線タイプは直線の道があってネッ
AppleのデザイナーとしてiPhoneなどの主要プロダクトをデザインしたジョナサン・アイブがOpenAIと共同でAIデバイスを開発していることを認める
AppleのiMac、MacBook、iPod、iPhone、iPadといった主要プロダクトのデザインを担当してきたことで知られるデザイナーのジョナサン・アイブ氏が、AI企業のOpenAIと新デバイスの開発に取り組んでいることを認めました。 Inside Jony Ive’s Life After Apple and His LoveFrom Design Business - The New York Times https://www.nytimes.com/2024/09/21/technology/jony-ive-apple-lovefrom.html Jony Ive confirms he’s working on a new device with OpenAI - The Verge https://www.theverge.com/2024/9/21/24250867/
国連のAI諮問機関が「人類のためのAI統治」に関する7つの提言を発表
国連のAIに関するハイレベル諮問機関(High-level Advisory Body on AI：HLAB-AI)が2024年9月19日に、「人類のためのAI統治(Governing AI for Humanity)」と題した最終報告書を発表し、地域ごとのAI格差を埋める基金の創設などを盛り込んだ7つの勧告を提言しました。 AI Advisory Body | United Nations https://www.un.org/ai-advisory-body UN advisory body makes seven recommendations for governing AI | Reuters https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/un-advisory-body-makes-seven-recomm
生成AIのハルシネーションは原理的に排除不能。不完全性定理など数学・計算機理論で説明 モデル改良や回避システムでも不可避とする論文（生成AIクローズアップ） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深い技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、大規模言語モデル（LLM）は自身が出力する「幻覚」（ハルシネーション）からは避けられない現象を指摘した論文「LLMs Will Always Hallucinate, and We Need to Live With This」に注目します。幻覚とは、事実と異なる出力をLLMが実行してしまう現象を指します。 この研究では、LLMの幻覚が単なる偶発的なエラーではなく、これらのシステムに内在する避けられない特性であると主張しています。研究者らは、幻覚がLLMの根本的な数学的・論理的
OpenAIが複雑な推論能力をもつAIモデル「OpenAI o1」と「OpenAI o1-mini」を発表、プログラミングや数学で高い能力を発揮
OpenAIが新たなAIモデル「OpenAI o1」および「OpenAI o1-mini」を発表しました。段階的に推論を行う「思考の連鎖」テクニックを使用することで複雑な推論を正しく行えるようになり、数学オリンピックの予選で全米500位にランクインしたほか、物理学・生物学・化学の分野で人間の博士レベルの能力を持っているとのことです。 Learning to Reason with LLMs | OpenAI https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/ OpenAI o1のパフォーマンスはトレーニングの時間の増加に伴って向上するのはもちろん、推論にかける時間を増加させることでも大きく向上できると述べられています。この現象については今後も調査を続けていくとのこと。 推論に時間をかけた場合、OpenAI o1は数学オリンピック予選
AIによる人物のフェイク画像は「目」で見分けられる？ 銀河の形態測定を応用
現代は人工知能（AI）によって作成された画像が広く流通し、一般の人々でも入手や使用が可能な時代を迎えています。そのためフェイク画像を見分ける方法は喫緊の課題となっています。特に人物のディープフェイク画像を検出する方法は重要性が増しています。 2024年7月にイギリスのハル大学（University of Hull）で開催された王立天文学会の全国天文学会議で興味深い研究成果が発表されました。それは画像に映された人物の目を見るだけでフェイク画像かどうか見分けることができるというものです。 【▲ 左側の人物が本物の画像で、右側の人物はAIによって作成されたディープフェイク画像。顔の下に示されている眼球の反射は、本物の人物の場合は一致しているが、偽物の人物の場合は（物理学の観点から）不正確である（Credit：Adejumoke Owolabi）】 ハル大学大学院の修士課程に在籍するAdejumo
アイスリーデザイン、特徴量エンジニアリングを使って生成AIによるUIデザインと画面レイアウトのアウトプットをコントロールする技術を開発
アイスリーデザイン、特徴量エンジニアリングを使って生成AIによるUIデザインと画面レイアウトのアウトプットをコントロールする技術を開発 株式会社アイスリーデザイン（本社：東京都港区、代表取締役：芝陽一郎、以下：当社）は、社内R&Dの一環として生成AIを使ったUIデザインの可能性について取り組み、特徴量エンジニアリングを使うことによって、画面レイアウトならびに色調をインタラクティブに生成することに成功しました。 概要 生成AIによるUIデザインは多くの企業が取り組んでいますが、最大の問題となるのが、限られたデータセットで期待するアウトプットができないという問題でした。これを特徴量エンジニアリングを使い解決します。 また生成された画面デザインは、細かい部分を独自に編集を可能にするために、デザインToolのFigmaに、そのままエクスポートすることができて簡単に編集することが可能です。 ■当社が
画像生成AI「FLUX.1」が相当ヤバい LoRAで画風の再現も簡単に (1/5)
画像生成AI「Stable Diffusion」開発者たちが突然発表した新モデル「FLUX.1」、これが楽しすぎてはまりこんでいます。私の本業はゲーム会社。出展を予定している東京ゲームショウまで1ヵ月で、やらないといけないことが山積みなのに、FLUX.1が面白すぎて魅力に抗えません。 わずか30分の学習で画風が安定 FLUX.1が決定的に変えてきそうなのはLoRAです。LoRAは学習済みのウェイトモデルを利用することで、少ない枚数であっても学習ができるということで、画像生成AIの分野では広く普及している手法です。FLUX.1は、Stable Diffusionで使われてきたLoRAの方法論を動かすことができることがわかっています。 そのため、FLUX.1のリリース後、ユーザーコミュニティーでさっそくLoRAの環境の整備が始まり、何ができるのかを試すフェーズに入っています。これまでの「Sta
AIの発展には哲学が重要であり哲学者もAIから新たなアイデアを得ることができる
GoogleのソフトウェアエンジニアとZapierの共同創設者が共同で知性を持った汎用(はんよう)人工知能(AGI)の開発者に最大50万ドル(約7800万円)以上の賞金を与えるコンテストを実施していたり、ChatGPTを作ったOpenAIが10年もあれば人間の能力を超える「超知能」が出現すると予想して開発リソースの20％を充てていたりと、AI時代はますます加速していく見込みです。そのようなAI時代の中で、科学技術だけではなく「哲学」もAIの発展に貢献しており、今後も重要になってくると哲学教授が解説しています。 Philosophy is crucial in the age of AI https://theconversation.com/philosophy-is-crucial-in-the-age-of-ai-235907 ノースイースタン大学ロンドンの哲学教授であるアンソニー・グ
実験と論文執筆だけでなく査読まですべてAIが行う「AIサイエンティスト」を日本のAI企業「Sakana AI」がリリース
東京を拠点とするAI企業「Sakana AI」がオックスフォード大学とブリティッシュ・コロンビア大学との共同研究で、大規模言語モデル(LLM)を使って研究開発プロセスそのものを自動化する技術「AIサイエンティスト」を開発したと発表しました。 [2408.06292] The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery https://arxiv.org/abs/2408.06292 「AIサイエンティスト」： AIが自ら研究する時代へ https://sakana.ai/ai-scientist-jp/ GitHub - SakanaAI/AI-Scientist: The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific D
物理ベースAI搭載のロボットが登場 製造業に与える影響とは？ | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア
製造業界における労働力不足と生産性向上の課題に対して、ロボットによる機械化だけでなくAIを組み合わせるアプローチが徐々に増加中だ。GrayMatterという米国のスタートアップが開発した「物理ベースAI」を搭載したロボットはその1つ。人間の仕事を奪うと恐れられてきたAIは今、どこまで進化してきているだろうか。 注目のテクノロジー、物理ベースAI搭載ロボット AIを搭載したロボット開発の、米国のスタートアップGrayMatterが4,500万ドル（約71億円）のシリーズBラウンドの資金調達に成功し、これによって総資本は7,000万ドルになった。同社は「物理ベースAI」を搭載したロボットを開発しており、この資金を基に開発を加速させる計画だ。 ロボティックオートメーションはすでに市場で活用されている技術で、例えばApple社でも様々な組立ラインで利用している。このロボティックオートメーションに「
![物理ベースAI搭載のロボットが登場 製造業に与える影響とは？ | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/605915d382b987353cd298bdfb8b6dd3c9ecde43/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fampmedia.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F07%2Fshutterstock_1284976810.jpg)
AI搭載の自律型ヒューマノイドロボット「Figure 02」が登場
AIロボット企業のFigureが、世界初の商業的に実現可能な自律型ヒューマノイドロボット「Figure 02」を発表しました。 Figure https://www.figure.ai/ アメリカでは1000万件の未充足の求人があり、そのうち700万件は倉庫・輸送・小売業に関する求人であるといわれています。しかし、これらの求人を埋められる人材はアメリカには600万人しかいないとされており、さらにこれらの業種は離職率が高いという問題も抱えています。そんなアメリカで不足する求人をヒューマノイドロボットで満たすために設立されたのが、AIロボット企業のFigureです。 なお、Figureがロボットではなくヒューマノイドロボットに固執する理由は、「人間が人間の形に合わせて世界を設計した」という考えがあるからだそうです。ロボットが人型で人間と同じように動作することができれば、ドアを開けたり階段を上っ
ついに現実がSF映画に追いつく、AIとドローンを駆使して「未来の犯罪を予測」する計画がアルゼンチンで始動
2002年のSF映画「マイノリティ・リポート」では、犯罪予知システムが導入されたことで、まだ罪を犯していない人が逮捕されるようになった近未来が描かれました。同様に、AIで犯罪を事前に予測する専門チームを創設する計画を、アルゼンチン当局が発表しました。これに対し、人権団体は市民の監視につながると反発しています。 BOLETIN OFICIAL REPUBLICA ARGENTINA - MINISTERIO DE SEGURIDAD - Resolución 710/2024 https://www.boletinoficial.gob.ar/detalleAviso/primera/311381/20240729 Javier Milei’s government will monitor social media with AI to ‘predict future crimes’ |
3Dモデルを0.5秒で作れるAI「Stable Fast 3D」が登場したので使ってみた
Stable Diffusionの開発元として知られるStability AIが、画像から3Dモデルを高速生成できるAIモデル「Stable Fast 3D」を公開しました。無料で使えるデモアプリも用意されていたので、実際に使ってみました。 Stable Fast 3Dのご紹介：単一の画像からの高速3Dアセット生成 — Stability AI Japan https://ja.stability.ai/blog/introducing-stable-fast-3d Stable Fast 3Dは2024年3月に発表された3Dモデル生成AI「TripoSR」の技術をベースに開発されたAIモデルで、7GBのVRAMを搭載したGPUなら0.5秒で3Dモデルを生成できます。 すでにStable Fast 3Dを無料で使えるデモアプリがウェブ上に用意されているので、以下の画像を3Dモデル化してみま
天文学者が銀河測定ツールを使ってAIが作成したディープフェイクを見分ける手法を発明
by Adejumoke Owolabi 生成AIの普及に伴いAIを用いて作成された偽画像(ディープフェイク)を見分ける手法が求められるようになっています。イングランド・ハル大学の研究チームは、銀河の測定に使用するツールを利用してディープフェイクを見分ける手法を開発しました。 Want to spot a deepfake? Look for the stars in their eyes | The Royal Astronomical Society https://ras.ac.uk/news-and-press/news/want-spot-deepfake-look-stars-their-eyes Astronomers discover technique to spot AI fakes using galaxy-measurement tools | Ars Techni
EAがAIを使ってわずか3カ月で1万1000人分の大学アメフト選手をスキャンしてゲームに実装することに成功
アメリカのカレッジフットボールを題材としたエレクトロニック・アーツ(EA)の最新ゲーム「EA SPORTS College Football 25」では、AIを用いて1万1000人の大学生を3Dスキャンし、3Dモデルが作成されています。 How AI Brought 11,000 College Football Players to Digital Life in Three Months - WSJ https://www.wsj.com/tech/ai/how-ai-brought-11-000-college-football-players-to-digital-life-in-three-months-84d7c00f Virtual versions of 11,000 real college football players are taking the field fo
浮世絵生成AI「Evo-Ukiyoe」と浮世絵カラー化AI「Evo-Nishikie」が登場
日本のAI企業であるSakana AIが、日本を代表する美術のひとつである浮世絵を生成するAIモデル「Evo-Ukiyoe」と、浮世絵を彩色するAIモデル「Evo-Nishikie」を発表しました。 日本の美を学んだAI：浮世絵風画像生成モデルEvo-Ukiyoeと浮世絵カラー化モデルEvo-Nishikieを公開 https://sakana.ai/evo-ukiyoe/ 浮世絵は世界的にも知名度が高く、モネやゴッホなど数々の巨匠に影響を与えたことでも知られています。しかし、既存の画像生成モデルは浮世絵を重点に置いた学習が行われていないため、多くの人が画像生成AIに浮世絵を出力させようとしたにもかかわらず、浮世絵らしい画像を生成することができませんでした。 今回Sakana AIが開発したEvo-UkiyoeとEvo-Nishikieは、同社が開発した日本語対応画像生成モデル「Evo-S
AIを開発するために必要なデータが急速に枯渇、たった1年で高品質データの4分の1が使用不可に
AIの開発にはインターネットからかき集めたテキスト、画像、動画などのデータが大量に用いられています。しかし、クローリングの禁止やサービス利用規約の変更によりAI企業がウェブサイトから閉め出されたことで、高性能なAIのトレーニングに使えるデータの総量が1年で約5％、高品質なデータの約25％が使えなくなったことがわかりました。 Data Provenance Initiative https://www.dataprovenance.org/consent-in-crisis-paper Data for A.I. Training Is Disappearing Fast, Study Shows - The New York Times https://www.nytimes.com/2024/07/19/technology/ai-data-restrictions.html AIモデル
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