Googleの人工知能専門チームDeepMindがたった数カ月で40％もGoogleデータセンターの冷却システムを効率化することに成功
人工知能開発を行うスタートアップだった「DeepMind」は、Googleに買収された後もイギリス・ロンドンに拠点を置きつつ独自に人工知脳研究を続けています。DeepMindが開発する人工知能技術は、自己学習してゲームが上達するアルゴリズム「DQN」や囲碁の世界チャンピオンを打ち破るソフトウェア「AlphaGo」などのように時折発表されるとその度に世間を騒がせるのですが、Googleのデータセンターのエネルギー削減にも大きな威力を発揮していることが明らかになりました。 Google DeepMind https://deepmind.com/blog Google検索、Gmail、YouTubeなどのGoogleのさまざまなサービスを支えているのが、Googleが世界各地に持つデータセンターです。このデータセンターを効率的にすることは、Googleのサービス品質の向上につながることから、G
ラフ画へ自動的にペン入れして線画にする恐るべきニューラルネットワーク技術を早稲田大学の研究室が開発
複雑なラフスケッチを、まるで手でペン入れしたかのような線画に自動で変換してくれる新技術が早稲田大学の研究室によって発表されました。 シモセラ・エドガー ラフスケッチの自動線画化 http://hi.cs.waseda.ac.jp/~esimo/ja/research/sketch/ 早稲田大学のシモセラ・エドガー研究院助教らが開発したのは、鉛筆で描いたラフ画を一発で自動的に線画にしてくれる技術。例えば以下の画像でいうと、左側がラフ画スケッチ、右側がニューラルネットワークモデルで線画化したものです。 着物の女の子や…… お祭りっぽい雰囲気の女の子。 かなり線が重なっているように見えるお面のスケッチもこの通り。 複雑なスケッチでもかなりの精度で線画化しているのがわかります。 これまで、スキャンした鉛筆画など複雑なラフスケッチの線画化は非常に困難でした。しかし、新しい手法では3種類の畳込み層から
Googleが自社で使っている「クラウド機械学習」を一般に開放、こんなスゴイことが簡単にできる
GoogleがGCP NEXT 2016で、Googleの使うクラウドベースの機械学習プラットフォーム「Cloud Machine Learning」を公開。アプリ開発者が自社のサービスで強力な機械学習機能を利用できるようにしました。 Google Cloud Platform Blog: Google takes Cloud Machine Learning service mainstream https://cloudplatform.googleblog.com/2016/03/Google-takes-Cloud-Machine-Learning-service-mainstream.html Google Cloud Machine Learning at Scale — Google Cloud Platform https://cloud.google.com/produc
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「トム・ハンクスの顔の謎」を解明する機械学習アルゴリズム
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