2021/08/26 CEDEC2021

ソフトウェア開発プラットフォームのGitHubが2021年6月に発表した、関数名とコメントから関数のコードを丸ごと自動補完するAIプログラミング機能「GitHub Copilot」では1170個の単語が禁止されているという研究結果が発表されました。禁止単語の中にはリベラル・パレスチナ・社会主義者などの議論を招きかねない単語だけでなく、FPSゲームの古典的傑作である「Quake 3 Arena」の関数まで含まれています。 Yep, Copilot definitely uses the list of slurs to suppress suggestions. Here it is refusing to suggest Israel in a list of Near East countries. Debug log says: [DEBUG] [slurDetector] [2021

日本数学検定協会は2021年9月21日から、新資格「データサイエンス数学ストラテジスト」の資格試験を開始する。 日本数学検定協会によれば近年、国や経済団体は数学を重視する報告書が相次いで公表している。これによって文理を問わず高校や大学などで、数理やデータサイエンス、AI（人工知能）などの教育の充実が提案されているという。 日本数学検定協会は、上記の背景を受けてデータの把握や分析などに必要な数学のスキルやリテラシーの理解度、習熟度を測定して認定する資格としてデータサイエンス数学ストラテジストを新設した。

マイクロソフト、WebAssemblyとWebGLで推論エンジンを実装した「ONNX Runtime Web」（ORT Web）をオープンソースで公開 マイクロソフトは、WebAssemblyとWebGLで機械学習の推論エンジンを実装した「ONNX Runtime Web」（ORT Web）をオープンソースで公開しました。 INTRODUCING: #ONNXRuntime Web (ORT Web), a new feature in ONNX Runtime to enable JavaScript developers to run and deploy machine learning models in browsers https://t.co/Ey3tsNlkEe pic.twitter.com/9uGyK8Pra0 — onnxruntime (@onnxruntime)

ソフトバンクは2024年度にも、人工知能（AI）が手話を日本語に翻訳する技術を実用化する。スマートフォンなどで最短1秒以内に翻訳し、手話ができない健聴者と聴覚障害者が直接対話しやすくする。日常会話に必要な少なくとも5000語への対応をめざす。国内に30万人以上とされる聴覚・言語障害者が円滑に意思疎通できるようになると期待される。テレビ電話中に手話をすると、AIが動作を翻訳する。手話が表す単語や

AI Dynamics Japanは、汎用的に使えるAIアルゴリズム20個をまとめた「Package20」を今年10月末に販売予定だと発表した。特定のAIカメラにインストールするだけで、人数カウントや物体検出アラートなどの画像認識AIが利用できる。 Package20は、AIベンダーのAI Dynamics Japanが問い合わせの多い20のAI技術を厳選して開発したもの。ソラコムのエッジAIカメラ「S+ Camera」（発売中、送料別54,780円）に使いたいAIアルゴリズムをインストールするだけで、さまざまなAIが体験可能。 現在サンプルを提供しているAIアルゴリズムは以下の3つ。これらは10月末まで無償で利用可能だ。 滞在人数カウント：カメラが捉えた人物をカウントし、通知する物体検知アラート：乗り物（車、トラック、バイク、バス、自転車）を検出し、通知するラーメン種別判定：4種（塩、醤

吾輩は猫である。名前はまだない。どこで生れたか頓と見当がつかぬ。何でも薄暗いじめじめした所でニャーニャー泣いていた事だけは記憶している。 吾輩は猫である。名前はまだない。どこで生れたか頓と見当がつかぬ。何でも薄暗いじめじめした所でニャーニャー泣いていた事だけは記憶している。

模擬トンネル内のコンクリートをハンマーでたたき、ヘルメットに装着したビデオカメラと、周波数解析器でデータを収集する作業＝静岡県富士市で2021年8月5日午後1時34分、後藤豪撮影 働く現場への人工知能（AI）の導入がさらに広がっている。従来は顧客相談窓口での自動応答など、単純作業が中心だったが、最近では経験と勘がものを言う「たくみの技」にもAIが進出し始めた。背景に何があるのか。職人の仕事が奪われる懸念はないのか――。研究や活用の最前線を取材すると、AIと人間が隣り合う近未来の姿が見えてきた。【後藤豪/経済部、松倉佑輔/デジタル報道センター】 AIが打音の違いを学習 「キン、キン」「ドン、ドン」。8月5日の昼下がり、静岡県富士市の研究機関につくられた模擬トンネル（延長80メートル）内で、高所作業車に乗った山口正毅さん（51）がコンクリートの壁をハンマーでたたいていた。山口さんはコンクリート

Policy/Tech/Artificial IntelligenceAI computers can’t patent their own inventions — yet — a US judge rules AI computers can’t patent their own inventions — yet — a US judge rules / The US has decided “individuals” need to be natural people By Sean Hollister, a senior editor and founding member of The Verge who covers gadgets, games, and toys. He spent 15 years editing the likes of CNET, Gizmodo, a

【読売新聞】　ピアノの演奏音を「耳コピ」できる人工知能（ＡＩ）を、京都大白眉センターなどの研究グループが開発した。音を聞き取って譜面に書き起こす採譜が素早くでき、人より大幅に時間が短縮できるという。 センターの中村栄太特定助教による

人工知能(AI)技術の進歩によって、AIは膨大なデータから計算を行うだけではなく、作曲をしたり文章を生成したりと、人間のように創作活動ができるようになりました。そんなAIの捜索活動の一端を見ることができる「AI movie posters」は、一連の文章の内容から画像を生成できるモデル「VQGAN＋CLIP」が映画の簡単な説明文から生成した絵画を展示しているサイトです。 AI movie posters https://noahveltman.com/aimovies/ 以下の絵画はすべてVQGAN＋CLIPが生成したもの。どの絵画もかなり独特の色使いとタッチで描かれていますが、よく見ると映画で印象的なシーンやアイテムが描かれているのがわかります。 「バック・トゥ・ザ・フューチャー」を描いた作品。不気味に光る虹色やところどころ不自然に渦巻いている様子など、AI独特のタッチがはっきり表われて

各種産業向けにAIコンピューティングの導入を推し進めているNVIDIAにとって、AIを活用できる開発者は欠かせない存在。 そのため、NVIDIA Deep Learning Institute(DLI)でのオンライントレーニングや教育関係者向けプログラム、NVIDIA Jetsonを軸とした認定プログラムや助成プログラムなど、AIやアクセラレーテッド コンピューティング、データ サイエンスを学習・教育するためのプログラムを提供し、現役、および次世代のAI人材の育成を世界中で行っている。 NVIDIA Japanでも、過去に高校生を対象に開催したCUDAベースのプログラミング講座からはじまり、今日では大学での特別授業やハッカソンの開催、日本の教育者のニーズに応える教材キットの提供、学生ロボットコンテストの支援など、日本中の教育機関と連携したさまざまな活動を展開。その中の最新の取り組みとして、

Googleは、機械学習のひとつ、深層強化学習を利用して、コンピューターチップを短期間で設計する手法を開発した。その手法を使うと、通常数カ月かかる処理を6時間以下に短縮し、性能や消費電力は同等かそれ以上のチップデザインを導き出せる。既に、次世代のAIプロセッサ「TPU（Tensor Processing Unit）」の設計にも利用された。研究結果は、2021年6月9日付けの『Nature』に掲載されている。 ムーアの法則とデナード則の速度が鈍化する一方、人々がコンピューターに求める性能は指数関数的に増加している。コンポーネントや配線など、コンピューターチップの物理的なレイアウトを決める「フロアプランニング」は、チップの性能に関わる重要な作業だ。しかし、過去50年にも及ぶ研究にも関わらず、この工程は自動化できていないため、専門のエンジニアが多くの時間と労力をかけて製造可能なレイアウトを作成し

「責任あるAI」という言葉がある。 これは、「AIの設計、開発、活用において企業が社会的責任をどのように実現するか」という意味だ。 この、「責任あるAI」についてアクセンチュアが勉強会を開催した。 勉強会では、「責任あるAI」が求められる背景や、AI活用においてどのようなリスクが存在し、どのような対策を取るべきか、といった解説が行われた。 そこで、この記事では、解説された内容を紹介する。AIを活用しようとする企業の方にぜひ読んでもらいたい。 登壇者 ・アクセンチュア株式会社 ビジネス コンサルティング本部 AIグループ日本統括 AIセンター長 保科 学世氏（トップ画像・右） ・同社 ビジネス コンサルティング本部 AIグループ　シニア・マネジャー 鈴木 博和氏（トップ画像・左） AIが及ぼす社会的影響 現在AIの市場は、高い成長率を保持しており、今後も安定して成長していく分野だと期待されて

HomeNewsSecurityGoogle's TensorFlow drops YAML support due to code execution flaw TensorFlow, a popular Python-based machine learning and artificial intelligence project developed by Google has dropped support for YAML, to patch a critical code execution vulnerability. YAML or Yet Another Markup Language is a convenient choice among developers looking for a human-readable data serialization langua

ストーリー生成AI『フルコト』ディープラーニング版の開発に成功！日本初！AIが生み出すストーリーを4コマ漫画としてリリース決定 株式会社Ales（代表取締役 藤井竜太郎）はAIによるストーリー生成ソフトウェア 「フルコト」のディープラーニング版「フルコト1号（いちごう）」の開発に成功。AIが描くエンタテインメントの未来を見据え、第一弾として2021年9月24日、ディープに笑えるAI4コマ漫画のリリースを決定致しました。 ■フルコト1号について フルコト©️Ales 「フルコト」は多数の候補文の中からP-S-L技術（特許出願中）によって適切な文を選択して脚本を生成します。P-S-L技術とは、(P)プロットライングラフ、(S)感情分析、(L)ログラインの３つの要素を複合的に評価することで、人間が理解できるストーリーを起・承・転・結に則して作成する技術です。 脚本を構成するための候補文は与えた教

こんにちは AIチームの戸田です 本記事では前回に引き続き、私がKaggleのコンペティションに参加して得た、Transformerをベースとした事前学習モデルのfine-tuningのTipsを共有させていただきます 前回は学習の効率化について書かせていただきましたので、今回は精度改善について書かせていただきます データ 前回に引き続きKaggleのコンペティション、CommonLit-Readabilityのtrainデータを使います validationの分け方などは前回の記事を参照していただければと思います 精度改善 一般的なニューラルネットワークモデルの精度改善方法として、ハイパーパラメータのチューニングやData Augmentationが上げられますが、ここではBERTを始めとするTransformerをベースとしたモデル（以降Transformerモデル）特有の工夫について

プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第3章 反省 第4章 再起 step1（再） KPIの設定 step2（再） データの観測構造をモデル化する step3（再） 解くべき問題を特定する step4（再） 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5（再） 機械学習モデルを学習する step6（再） 施策を導入する 第5章 俺たちの戦いはこれからだ！ 実装編 準備 擬似データの生成 意思決定モデルの学習 モデルのオフ方策評価 モデルの真の性能の評価 まとめ この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます（多分） @tkana

こんにちは。 DSOC R&D グループの高橋寛治です。 最近は、MLOpsへの興味が大きく、ツールの実利用や勉強会での発表を行っています。 機械学習プロジェクトにおいて、久々の実行や引き継いだコードの実行の際に、順序や実行環境を思い出したり準備したりしながら確認するのはすごく大変です。 コンテナ化された上でパイプラインがあると、実行順序も実行環境も覚えたり記録したりする必要がなくなります。 コンテナとパイプラインを組み合わせて利用するAmazon SageMakerを利用し、学習パイプラインを構築してみました。 その概要とAmazon SageMakerを利用したパイプラインを構築する上で押さえておくべきだと思う概念を簡単に紹介します。 SageMakerによるパイプライン構築の概要 AWS Step Functions Data Science SDK for Amazon SageM

DSSジャーナル DS関連NEWS 調査研究コラム Data of Data Scientist シリーズ vol.20『34%－学生におけるデータサイエンティストの就職意向あり』 データサイエンティスト協会では、2020年に学生向けにデータサイエンティストに関するアンケート調査を実施いたしました。vol.15では学生におけるデータサイエンティストの認知度について紹介されましたが、今回は更に認知度の深堀や就職意向について考察します。 アンケートでは、データサイエンティストのほかに、システムエンジニアやコンサルタントなど5つの職種についての認知度を調査いたしました。その結果、vol.15で紹介されたように、データサイエンティストの認知度（「確かに/なんとなく知っている」「名前を聞いたことがある」）はその5つの職種で最も低く54％という結果となりました。 しかし、各職種の認知度で「確かに/なん

統計関連学会連合大会のチュートリアルセッションで話した際のスライド資料です。 https://confit.atlas.jp/guide/event/jfssa2021/session/1A01-03/tables?pEtzTuuUqj

新型コロナウイルスのメインプロテアーゼ (紫色)に結合して増殖を阻害する薬剤 (黄色) はじめに 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) は、現在、ワクチンの開発と接種により、感染の拡大が抑えられることが期待されているものの、ウイルスのさらなる変異によるパンデミックの再発を防止するには、SARS-CoV-2を標的とした治療薬の開発が強く望まれています。 レムデシビルなどの核酸合成系を標的とする化合物やREGN-COV2のようなウイルスの抗体を直接注入する治療法は一定の臨床効果が報告され認可されていますが、限定的な用途に限られています。それ以外にも、多くの既存薬剤についてドラッグリポジショニングの研究が行われていますが、認可を得るまでには至っていません。また、変異ウイルスへの脅威に対応するためにも、多様なCOVID-19の治療薬の開発が望まれています。 3CLプロテアーゼ (Mpro