【OpenAI】ロボットハンドとAIでルービックキューブを解く理由（論文解説） | AIDB
人型ロボット完成へのロードマップ 人間のように動作するロボットを作ることは、ロボット工学の壮大な課題です。機械学習は、ロボットを手動でプログラミングする代わりに、センサ情報を用いてロボットシステムを適切に制御する方法を学習することで、これを実現する可能性を秘めています。 学習には膨大な量の学習データが必要ですが、物理的なシステム上でそれを取得するのは難しく、コストもかかります。そのため、すべてのデータをシミュレーションで収集する手法が注目されています。 しかし、シミュレーションは実行環境やロボットを細部まで正確に捉えているわけではないため、結果として生じるシミュレーションのデータを現実へ変換させる問題も解決する必要があります。 ロボットに人間のような動作をさせる課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。OpenAIのIlge Akkayaら研究者の発表を紹介します。 研究者
【Facebook】クリエイティブなスケッチを生成するAIを開発したと発表（AI×アート論文解説） | AIDB
ミッションから説明していきます。 （目的）描き手の創造性の刺激 本研究では、クリエイティブなスケッチに焦点を当てています。クリエイティブなスケッチを生成・解釈できるAIシステムは、描き手の創造性を刺激して、最終的な成果物を強化することが期待できます。 具体的なシナリオとしては、スケッチの描き始めを自動的に生成すること、描き手の部分的なスケッチに基づいて次のストロークや完成を提案すること、さらなるアイデアを刺激する可能性のあるスケッチの解釈をユーザーに提示することなどが挙げられます。 クリエイティブなスケッチに関するAIの構築は難しいです。スケッチは多様で複雑です。視覚的に珍しいと感じさせる描写であると同時に、認識できるものである必要があります。 また創造性は、美学やスタイルといった主観的な解釈があり、絶対的な指標がありません。 （手法）創造的なスケッチを生成できるAIの構築 Vedanuj
表面欠陥の大規模データセットが登場 機械の自動検査に期待あり【AI×製造】（論文） | AIDB
非効率な工作機械の欠陥検出 産業界の物体分類問題は、深層学習の登場以降注目を集めています。しかし、多くの分野では深層学習を適用させるためのデータセットがまだまだ不足しています。 産業界における分類タスクの１つに、工作機械の部品の表面検査があります。予期しない機械の故障を防ぐことができるため、この検査を高精度・低コストで行うことは非常に関心が高まっています。 工作機械の部品の欠陥検出における課題に対して、どのような研究が行われているのでしょうか。 ドイツにあるカールスルーエ工科大学のTobias Schlagenhaufらの研究を紹介します。 研究者らは、表面の異常検出を行うシステムの開発のための有効なデータセットを作成しました。 ▼論文情報 タイトル：Industrial Machine Tool Component Surface Defect Dataset 著者：Tobias Sch
【悲報】低所得世帯の物体認識AIは精度が低いらしい（AI×社会）【論文】 | AIDB
国や文化に関係なく平等に機能するシステムの必要性 AI技術の中でもとりわけ躍進中の技術が、物体認識だ。物体認識は様々な分野に応用可能であり、医療、視覚障害者の支援、画像アルバム編成ソフトウェア、画像検索など、幅広い場面ですでに利用されている。さらに、 物体認識システムの利用場所も、先進国に限らず世界中に広がっている。 どんな分野においても、技術の進歩に伴って開発者側には責任が生じることが多いが、物体認識においても同様の責任が発生している。物体認識の開発者には、国や所得レベルの高低によらず機能するシステムの開発が求められているのだ。 アメリカの Facebook AI Researchの T. d. Vriesら研究者は、物体認識システムが文化的背景や社会・経済的地位に関係なく機能することが求められているという課題に注目した。そこで、現在の物体認識システムが国や所得レベルに関係なく機能するか
機械学習でサッカー賭博。試合結果を高精度予測！（AI×スポーツ）【論文】 | AIDB
注目されるサッカーベッティング サッカーは老若男女を問わず、世界中の幅広い年人々から注目を集めているスポーツだ。そうした中、試合の勝敗を予測して賭けを行う「サッカーベッティング（サッカー賭博）」も盛り上がりを見せている。個人の好みのチームにベッティングする人もいれば、ランダムにベッティングする人もいるなど、チームの選び方は人それぞれだ。 ドイツのエルランゲンニュルンベルク大学のヨハネス・シュテビンガーら研究者は、サッカーベッティングにおける予測精度を向上して、金銭的なリターンを増やすということに着目し、機械学習アルゴリズムの組み合わせを用いて予測を試みた。結果、1試合あたり1.58％の金銭的リターンを得られることが、統計的に有意に示された。 機械学習で試合結果を予測、金銭的リターンが増加 シュテビンガーらの研究のポイントは以下の通りだ。
音楽は幼児の言語能力を上げるのか【AI論文】 | AIDB
★AIスキル人材と企業をつなぐマッチングサービス「AIDB HR」を開始しました！（プレスリリースはこちら） 仕事を探す方はこちら、人材を探す企業の方はこちらからご利用ください。 ★AIDB会員同士でコミュニケーションできるDiscordサーバーを運営しています！ ログインの上、マイページをご覧ください。 教育とデータ分析 以前行われたアメリカの調査によると、就学前の教育によって、子供の将来の所得向上や生活保護受給率の低下が見込められる。（J.Heckman -Science(2006)；(2013)）しかし、長期的効果を持った教育とはどのようなものか。教育分野のデータ分析に基づく議論は全世界的に捗っているとは言えない。 スペインにあるIDIBELLのClément Françoiら研究者は、「言葉」と「メロディー」は幼児が人生の早い段階で抽出できる基本的な要素だが、旋律的な豊かさが出生直
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Apple、AIにアプリを試させてUI/UXをテスト【AI×デザイン】（論文解説） | AIDB
【エッジAI】MITがまた何かすごいのを作ったようです。有名AI学会のNeurIPSで発表した内容を解説（コード・動画あり） | AIDB
AIによる「超」軽量なOCR（文字認識）システムが登場【GitHub】 | AIDB
正しい情報を届けたい！新型コロナと戦うAI論文一覧
感染リスクをAIが予想！健康診断結果からB型肝炎のかかりやすさを推定（AI×医療）【論文】#AI時代の疾病対策 Vol.3 | AIDB
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