Dwango Media Village(ドワンゴメディアヴィレッジ,dmv)
Dwango Media Villageの孝橋です。 昨年DMVでは競馬予測AI「Mamba」を開発し、2回の競馬予測AIプロジェクトを実施しました。 1つ目は2018年3月から6月まで、ニコニコ生放送で「人工知能募金」という公式番組を放送し実際に馬券を購入しました。 ユーザーから動物愛護団体への募金を集め、それと同額をドワンゴが用意して競馬で運用し、その利益も募金するという内容でした。 本運用の3ヶ月間で回収率135%、テスト期間を含めた4ヶ月間でも回収率100%を超える好成績を納めました。 競馬予測AIプロジェクト「人工知能募金 -あなたの募金を増やします-」結果発表 競馬予測AI「Mamba」の本運用期間の回収率は135.13% 寄付総額は倍増の107万4090円 2つ目は2018年10月から12月まで「Mamba 2nd Season」という、ユーザーの買い目をMambaが評価する
AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP
原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで
ドワンゴ川上会長単独インタビュー｢僕らがディープラーニングで狙うもの｣
｢深層学習（ディープラーニング）によるAIの活用が、次のビジネスを大きく左右する｣と言われて久しい。 KADOKAWAと経営統合した、ニコニコ動画の運営で知られるドワンゴも、社内に研究所を持ち、ディープラーニングに本格的に取り組んでいる企業のひとつだ。映像配信やコミュニティ運営がビジネスの軸であるドワンゴはAIをどのように活用しようとしているのか。川上量生会長の単独インタビューを通して見えてきた姿は｢AIという道具の活用方法｣だった。 脳を模して自ら学ぶ｢ディープラーニング｣ ドワンゴは、2014年10月に、自社の研究部門である｢ドワンゴ人工知能研究所｣を設立した。以来ディープラーニングの研究を続けている。ドワンゴの戦略を考える前に、AIの基本的なところからおさらいしておこう。 2000年代前半までのAIでは、人間がまず｢判断するためのルールや特徴｣を示す、俗に｢ルールベースによる推論｣と
AI Principles Japanese - Future of Life Institute
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人工知能時代のそのあとに来るもの
私が最も尊敬する経営者・未来学者のひとりがオムロンの創業者 立石一真です。 1970年、彼が国際未来学会で発表したSINIC理論は、その完成度、内容、結果としての妥当性から見て、過去最も成功した未来予測の一つであり、それを経営者が行ったという世界的に稀有な例かと思います。 彼の予測では、今はまさに「最適化社会」の真っ最中です。それは見事に合致しています。 さらに重要なことは、これから「自律社会」「自然社会」という社会に繋がっていくことです。 機械学習とIoTの世界はわれわれに最適化をもたらします。そのうえで、われわれはヒトとしてどう自律的に生活をおこなうのか、さらにある種の「自然」状態にどのように移っていくのか、構想しなくてはいけません。 立石の理論はそのための大きなヒントをくれますが、我々は自分たちで構想をする必要があります。 「自律社会」までは比較的イメージがつくかと思いますが、自然社
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