3つの要点 ✔️コンピュータビジョンにおけるTransformerの応用例について解説 ✔️画像認識・物体検出タスクにおける研究例を解説 ✔️総数37モデル、本記事では9つのモデルを解説 Transformers in Vision: A Survey written by Salman Khan, Muzammal Naseer, Munawar Hayat, Syed Waqas Zamir, Fahad Shahbaz Khan, Mubarak Shah (Submitted on 4 Jan 2021) Comments: 24 pages Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) はじめに Transformerは自然言語処理のみならず、多くの領域で高い性能を発揮しています。その中でも、視覚情報を取り扱う

What it is: Facebook AI is releasing Multilingual LibriSpeech (MLS), a large-scale, open source data set designed to help advance research in automatic speech recognition (ASR). MLS is designed to help the speech research community’s work in languages beyond just English so people around the world can benefit from improvements in a wide range of AI-powered services. MLS provides more than 50,000 h

本記事は、2020年インターンシップで勤務した高橋芽生さんによる寄稿です。 はじめに 2020年度PFN夏季インターン生の高橋芽生です。 今回のインターンではメタヒューリスティクスライブラリの開発を行いました。 コードはこちらで公開しています。 メタヒューリスティクス メタヒューリスティクスという用語には様々な意味がありますが、本稿では個々の問題に依存しない連続的な最適化のための一般的なフレームワークを指すものとします。これは関数の形が陽に与えられていない場合の最適化手法であるブラックボックス最適化の一つです。ブラックボックス最適化には、機械学習のハイパーパラメータチューニングや、音声認識システム [1]、結晶構造の解析 [2]、ソーシャルゲームの難易度・バランス調整 [3]などの応用先が知られています。多くのメタヒューリスティクスの手法では、同じバッチのスコアは互いに影響しないため、複数

AIキャラクターの独自性や雑談機能を強化。法人向けAIソリューション「Rinna Character Platform」の新版が発表された説明会をレポート ライター：大陸新秩序 AIチャットボットの研究開発を手がけるrinnaは2021年1月25日，オンライン記者説明会「法人向けAI新製品の発表とAI研究最新動向」を開催した。本稿では，今春提供開始予定となる同社の企業向けAIマーケティングソリューション「Rinna Character Platform」（以下，RCP）の新版の発表を中心に，説明会の模様をレポートする。 rinnaの手がけるAIチャットボット「AIりんな」は，ユーザーと長くチャットすることを目的とし，人間があらかじめシナリオを用意するのではなく，AIが返答内容を決定するという特徴を持つ。2015年のデビュー以来，チャットモデルは2回変更されており，2015年から2016年に

人工知能（ＡＩ）が、顔写真から認知機能の低下を９割の正答率で見分けることができた、との研究結果を東京大学などのチームがまとめた。顔だけで認知症を判定したのは世界初という。論文が２６日、米科学誌（電子版）に掲載される。 研究には、認知症や軽度認知障害（ＭＣＩ）に相当する男女１２１人（平均８１歳）と、認知機能が正常な男女１１７人（同７６歳）のデータを使用した。表情のない正面写真をＡＩに学習させ、正しく見分けられるかどうかを検証した。 その結果、ＡＩの正答率は９３％だった。顔の上半分では９１％、下半分では９４％と、顔の半分だけでも正答率は同等だった。 軽度の認知症は、診断が難しいケースもある。今回の研究は、「認知機能が低下した人は、実年齢よりも高く見られる傾向がある」との先行研究を受けて企画された。 研究を担当した亀山祐美・東大病院特任講師（老年病科）は「高齢化の進展に伴い、認知症の早期診断は、

日本マイクロソフトのチャットbot事業を分社化したrinna（東京都渋谷区）は1月25日、キャラクター性を持ったAIチャットbotを開発するサービス「Rinna Character Platform」（RCP）に新しい会話エンジンを採用したと発表した。キャラクターの個性を表現する上で必要な学習データは約200件で、従来の約1万2000件から削減した。春から法人向けに提供する。 新しい会話エンジンの名前は「Style Transfer Chat」（STC）。“元・女子高生AI”をうたう「りんな」など、大規模な学習データをもとに開発したAIモデルを事前に複数用意。ユーザーの要望に応じて、ベースとなるモデルに小規模のデータを追加で学習させ、口調を変化させる仕組み。学習済みモデルを使用するため、ゼロから開発する場合に比べて必要なデータを減らせるという、 アーキテクチャも刷新し、チャットbotにユー

雑談が可能な人工知能（AI）「りんな」を開発するrinna（東京・渋谷）は25日、販促用AIチャットボットを開発する企業向けサービス「Rinna Character Platform（りんなキャラクタープラットフォーム）」を刷新したと発表した。以前よりも少ない手間で関西弁など様々な口調のチャットボットを開発できるようにしたのが特徴で、企業や自治体などに採用を働きかける。新版ではAIの頭脳に相当

人工知能を研究する非営利団体・OpenAIが開発した文章生成AI「GPT-3」は、超高精度な文章を生成することで知られており、海外掲示板のRedditで1週間にわたり他のユーザーにAIと気づかれずに会話することに成功したこともあります。そんなGPT-3について調べたスタンフォード大学とマックマスター大学の研究チームが、「GPT-3にはイスラム教徒(ムスリム)への強いバイアスが存在する」との研究結果を発表しました。 Persistent Anti-Muslim Bias in Large Language Models (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/2101.05783v1.pdf ‘For Some Reason I’m Covered in Blood’: GPT-3 Contains Disturbing Bias Against Muslims | b

※この投稿は米国時間 2021 年 1 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 道路にできた穴を探すための新しい方法があります。高性能の眼鏡や費用のかかる補修作業員の派遣は必要ありません。メンフィス市が見出したこの方法では、人間に代わって、バスに搭載されたカメラと機械学習がこの作業を行います。 人員を増やすことができない状況でよくない道路状況にどうにか対応していたとしても、交通量が増えることで状況はさらに悪化するため、道路の穴をふさぐ作業は永遠に終わりません。 Google Cloud パートナーの SpringML は、メンフィス市と連携してこの問題に取り組み、1 年間で 63,000 個もの道路の穴の補修を支援しました。人による以前の作業に比べ、穴の検出を大幅に改善しています。 分析と機械学習の進歩により、市は道路をより迅速に補修できるだけでな

人工知能の技術を使って、人とほぼ同じ速さでりんごなどの果物を自動的に収穫するロボットが開発され、高齢化や人手不足が進む農家の負担軽減が期待されています。 ロボットを開発したのは、国の研究機関の農研機構と、立命館大学それに自動車部品メーカーのデンソーなどからなるプロジェクトです。 ロボットは、自動運転のゴルフカートに引かれて畑の中を移動し、2本のアームに取り付けた3本の爪が、りんごや梨などの果物をつかんで収穫します。 人工知能の技術を使ってカメラで色づき具合などをとらえ、果実が収穫に適しているか判断します。 果実を1つ収穫するのに必要な時間は11秒程度で、人とほぼ同じ速さだということです。 農研機構の草塲新之助さんは「高齢化や人手不足が進んでいる果樹の生産現場に、若い人たちにも魅力を感じてもらえるよう、さらなる改良をしていきたい」と話していました。

現在、野生のアフリカゾウは個体数が減少し、IUCN（国際自然保護連合）レッドリストでは絶滅危惧種の危急種に指定されている。 種を救うためには、正確な個体数や生息場所の監視が必要だ。このほど英バース大学の研究者らは、本来人間が行うモニタリング法よりも容易にできる衛星カメラとディープラーニングを組み合わせた監視方法に初めて成功したことを発表した。『C Net』などが伝えている。

こんにちは，株式会社Ridge-iのリサーチチームの@machinery81です． 今回はグラフデータを扱う機械学習のヘルスケア分野への応用のお話を紹介します． TL;DR 機械学習・データマイニングの応用先としてのヘルスケア分野 万能薬から精密医療へ 電子カルテ 創薬 患者調査 ヘルスケア分野を繋ぐグラフマイニング グラフ上の機械学習 古典的なアプローチ グラフの統計量に基づく手法 ランダムウォークに基づく手法 行列因子分解／テンソル因子分解に基づく手法 Graph Neural Network Graph Convolutional Network 創薬分野へのグラフデータの応用 ターゲットの識別 分子特性予測 グラフマイニングによる既存薬再開発 薬品と疾患の相互作用の分析 Combination repurposing 今後の見通し その他の話題 さいごに 参考文献 TL;DR 機械

マイクロソフト、亡くなった人をチャットボットにできる特許を取得2021.01.25 13:3013,451 塚本直樹 本人と区別できるかな？ 自分の魂をデジタル化することで永遠に生き続ける、なんていうのはSFでよくある設定ですが、Microsoft（マイクロソフト）は亡くなった人の情報からチャットボットを作成する特許を取得していました。 USPTO（米国特許商標庁）にて公開された特許によると、亡くなった人の画像や音声データ、SNSへの投稿、電子メッセージなどからチャットボットを作成するとしています。うーん、自分のSNSへの投稿を他人に見られるのは嫌だなぁ…。 そしてこれに、イメージや深度情報、あるいは動画データから生成される2D／3Dモデルを組み合わせることが想定されているのです。 この技術は亡くなった人だけでなく、友人や親戚、知人、有名人、架空の人物、歴史上の人物、さらには自分自身のチャ

画像はライフ 公式サイトより 株式会社ライフコーポレーションは2021年1月19日、スーパーマーケット「ライフ」に、日本ユニシス株式会社と共同開発した人工知能（AI）需要予測による自動発注システム「AI-Order Foresight」を導入すると発表した。 「AI-Order Foresight」は、販売実績・気象情報・企画情報などの各種データをもとに、小売店舗における日々の商品発注数を自動算出するサービスだ。すでに一部店舗では2020年2月から利用開始しており、2021年2月までにライフ全278店舗で稼働を予定しているという。 日配品発注業務を年間15万時間削減できる ライフコーポレーションは以前から、冷蔵を要さない食品「ドライグロサリー」を対象にした自動発注システムを導入していた。しかし、販売期間が短い牛乳などの日配品を対象とする高精度な自動発注システムの導入には至っておらず、店舗・

旧知のシバタアキラさん*1が、こんなインタビュー記事に登場されていて話題を呼んでいるのを拝見しました。日本の第一次データサイエンティスト(DS)ブームの最初期から一貫してDSとして活動し、それ以前はポスドク研究者だったという、僕個人にとってはあまりにも共通点の多い「同世代DS」のシバタさんのメッセージだけに、僕にとっては大いに首肯できるものがあります。 ただ、無駄を削いでエッセンスだけに絞られたメッセージになっているせいか、各所で付いている反応の数々を見ると「もしかしたら誤解されているのでは？」という印象を受けるものもチラホラ目についたのが気になりました。そこで、勝手ながらシバタさんのメッセージに合わせて、同世代DSとして僕も長年感じてきた課題意識を盛り込んだ注釈もしくは解説のようなものを書いてみようと思います。要はポエムですので、R/Pythonコードも数式も出てきませんよということで、