人間の髪の毛の直径の約10万分の1という極小サイズの「分子モーター」が、わずか16個の原子から作り出されました。 Molecular motor crossing the frontier of classical to quantum tunneling motion | PNAS https://www.pnas.org/content/early/2020/06/12/1918654117 Empa - Communication - Molecular Motor https://www.empa.ch/web/s604/molecular-motor スイス連邦材料試験研究所(Empa)とスイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)の研究チームが開発した世界最小のモーターは、マクロの世界と同様に「エネルギーを運動に変換する」という方法で稼働します。このようなモーターは自然界にも存在

by stem.T4L 宿泊予約サイトのBooking.comはプラットフォームに機械学習を取り入れており、毎日いくつものA/Bテストを実施して最適なオプションや表示方法を模索しています。機械学習を取り入れるなかで失敗と成功の両方を何度も経験してきたBooking.comが、150の成功モデルから学んだことについて論文を発表しました。「機械学習が現実の企業やプラットフォームのパフォーマンスにどう影響するのか」を述べたこの論文を、VMwareのCTOを務めたのちにAccelのベンチャーパートナーとなったAdrian Colyer氏がかみ砕いて解説しています。 150 Successful Machine Learning Models: 6 Lessons Learned at Booking.com (PDFファイル)http://delivery.acm.org/10.1145/3340

By Robert Scoble 2017年にアメリカ国内で研究開発費に投資した額が高い順に企業をランク付けしたところ、Amazonがトップの約230億ドル(約2.5兆円)で、2位以下を大きく引き離す巨額の投資を行っていたことが明らかになりました。 Amazon spent nearly $23 billion on R&D last year - Recode https://www.recode.net/2018/4/9/17204004/amazon-research-development-rd これまでAmazonは「税金を払っていないにも関わらず、アメリカ合衆国郵便公社を配達に利用している」として、ドナルド・トランプ大統領からTwitterでの攻撃の標的にされていました。しかし、今回示されたAmazonの研究開発費用への投資額は自社のみならず、アメリカ国内にも利益をもたらすこと

シングルボードコンピューターと言えば、IoT製品を開発するときのコントローラーや、頭脳として利用されることが多いです。その筆頭として名前が挙がるのが「Raspberry Pi(ラズベリーパイ)」ですが、中でもハイスペックなRaspberry Pi 3 model Bよりも高性能で、低価格かつ同サイズのシングルボードコンピューターが「Tritium」です。Raspberry Piとそっくりそのまま入れ替えて使うこともできるという優れものとなっています。 Libre Computer – Open Computing Realized https://libre.computer/ Libre Computer Board Tritium Single Board Computer for $9+ by Libre Computer Project — Kickstarter https://

By Алексей М 従来のコンピューターをはるかにしのぐ性能を持つ可能性を秘めた「量子コンピューター」に関しては、Googleから世界初の市販量子コンピューター「D-Wave 2」が登場しているように、多くの企業や研究機関が研究・開発に取り組んでいます。そんな量子コンピューターの恐るべき性能を活かすべく、Googleは量子コンピューターによる計算能力をクラウド経由で提供するサービスを計画しているとBloombergが報じています。 Google’s Quantum Computing Push Opens New Front in Cloud Battle - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-07-17/google-s-quantum-computing-push-opens-new-front-in-c

Androidアプリで求められる正当な権限を組み合わせることで、ソフトウェアキーボードの入力情報を全てコピーしたり、連絡先を根こそぎ盗み出したり、全権限の与えるゴッドモードで不正アプリをインストールしたりとやりたい放題される脆弱性が発見されました。この脆弱性問題は「Cloak and Dagger」と名付けられており、発見したジョージア工科大学の研究者は、「この脆弱性はGoogleによるAndroidの設計思想に起因しており、穴を塞ぐことは困難である」と警告しています。 Cloak and Dagger: From Two Permissions to Complete Control of the UI Feedback Loop (PDFファイル)http://cs.ucsb.edu/~yanick/publications/2017_oakland_cloakanddagger.pd

自社でクラウドストレージデータセンターで運用しているBackblazeが7万2100台のHDDを調査し、2016年におけるHDD故障率のメーカー・モデル別統計データを公開しました。 2016 Hard Drive Reliabilty Benchmark Stats https://www.backblaze.com/blog/hard-drive-benchmark-stats-2016/ Backblazeが公開したHDD故障率の表。左から「メーカー名」「モデル」「ディスク容量」「運用台数」「購入からの平均期間」「運用期間」「故障回数」「故障率」となっています。 「8TB」モデルは、HGSTの「HUH728080ALE600」とSeagateの「ST8000NM0055」が故障率0％ですが、Seagateの「ST8000DM002」は故障率が1.63％。故障率が高かった「ST8000D

魅力的なサービスを次々と追加することで有料メンバーのPrime会員を増やし続けるAmazonが、なんとAmazonサイト内で使った金額の5％が還元されるクレジットカード「Amazon Prime Rewards Visa Signature Card」を発表しました。 Amazon and Chase Introduce New Prime Rewards Visa Card With 5% Back on All Amazon.com Purchases and Rewards Everywhere Else You Shop http://phx.corporate-ir.net/phoenix.zhtml?c=176060&p=RssLanding&cat=news&id=2236787 これが最大5％という驚異的な還元率を誇るクレジットカード「Amazon Prime Reward

2013年からTech Reportが継続していた「SSD耐久試験」は、SSD主要6モデルに特別なプログラムを使って尋常ではない量のデータを書き込みまくって再起不能まで追い込むというもので、耐久性に不安を持たれがちなSSDの信頼性を判断するのに大いに役立つデータとして注目を集めています。そして、最後まで生き残ったモデルもついに息の根を止められ、1年半にわたって続けられたSSD耐久試験が完全に終了。そこからSSDの信頼性に関するおそるべき事実が明らかになっています。 The SSD Endurance Experiment: They're all dead - The Tech Report - Page 1 http://techreport.com/review/27909/the-ssd-endurance-experiment-theyre-all-dead ◆これまでのテスト経過

By Warren R.M. Stuart 目の前にある物体の重さや壊れやすさなどの性質を知るためには、人間であればまず「触ってみる」「つかんでみる」という行動を経てどのようなものかを把握するもので、特に好奇心の強い子どもだと「口に入れてみる」といった行動を取ることもあります。そんな、人間のような「触ってみる」という行動を通じて目の前の物体の特徴を把握することにGoogle DeepMindの人工知能(AI)が成功したことが発表されます。 (PDF)1611.01843v1.pdf Google DeepMind’s AI learns to play with physical objects | New Scientist https://www.newscientist.com/article/2112455-google-deepminds-ai-learns-to-play-wi

Googleで「機械学習」といえば、直近だと囲碁で世界最強の棋士と呼ばれたイ・セドル(李世乭)九段をAlphaGoが破った戦いを思い出しますが、それだけではなく、ストリートビューやInboxのスマートリプライ、音声検索など、いろいろなところで役立てられています。そのため、Googleでは実は数年前から機械学習を最適に進めるためのユニットを作っていたそうです。 Google Cloud Platform Blog: Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip https://cloudplatform.googleblog.com/2016/05/Google-supercharges-machine-learning-tasks-with-custom-chip.html 「素晴らしいソフトウェアは素晴らし

現在で最も華やかなコンピューター技術と言えば、ディープラーニングを用いた人工知能と言えますが、農業の分野にもそんな波は訪れようとしているようです。元制御システム開発者で、現在は家業であるキュウリ農家を営んでいる小池誠さんは、GoogleのTensorFlowを使って学習させたAIを駆使することで、収穫されたキュウリを自動で選別して等級ごとに仕分けする装置を開発しています。 【CCB9】きゅうり仕分け機試作２号機 | Workpiles http://workpiles.com/2016/08/ccb9-prototype2-complete/ Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow http://googlecloudplatform-japan.blogspot.jp/2016/08/tenso

コンピューターやロボットが自分で学習することで能力を身に付けていくディープラーニングの技術が話題にのぼることが多くなりました、この技術の本当に優れている点の一つには、複数の学習を同時並行で進める分散型の自己学習が可能である点が挙げられます。数々のロボット・AI（人工知能）の研究が行われているGoogleでは、14台のロボットを使った分散型自己学習が行われており、人間よりも速い速度で動作をマスターして行く様子がムービーに収められています。 Research Blog: Deep Learning for Robots: Learning from Large-Scale Interaction http://googleresearch.blogspot.jp/2016/03/deep-learning-for-robots-learning-from.html 14 robot arms

ファッションコーディネートアプリ「iQON(アイコン)」の開発・運営を行うVASILYが、スナップ写真で着用しているアイテムを検出・検索できる独自のシステムを開発しています。これが例えばショッピングサイトなどに実装されれば、自分が気に入ったスナップ写真をアップロードするだけで、コーディネートを丸ごと真似したり特に気に入ったアイテムだけを購入したりが可能になるかもしれません。 ディープラーニングによるファッションアイテム検出と検索 - VASILY DEVELOPERS BLOG http://tech.vasily.jp/entry/detection_and_retrieval システムはスナップ写真を読み込ませると、写真の中からファッションアイテムを検出し、類似アイテムを検索してくれるというもの。 大まかにわけると以下の3つのタスクにわけれらるそうで、VASILYではこれを達成するため

by vegatripy 2016年6月14日未明から始まったWWDC 2016で、Mac向けの最新OS「macOS」などが発表されました。このmacOSにはいろいろな新機能が搭載されますが、ファイルシステムも新しくなることが明らかになりました。 Apple File System Guide - Introduction https://developer.apple.com/library/prerelease/content/documentation/FileManagement/Conceptual/APFS_Guide/Introduction/Introduction.html Digging into the dev documentation for APFS, Apple’s new file system | Ars Technica http://arstechni

YahooはNSFW(職場閲覧不適切)な画像を認識するディープニューラルネットワーク「Open nsfw」をオープンソースとして公開しているのですが、これを使って「コンサート」「ギャラリー」などのカテゴリごとにNSFWな画像を自動生成できるジェネレーターを開発した猛者が登場しています。 Image Synthesis from Yahoo's open_nsfw https://open_nsfw.gitlab.io/ 博士論文提出志願者のGabriel Goh氏は、Yahooのオープンソースニューラルネットワーク「Open nsfw」に、ワイオミング大学のEvolving AI Labが開発した画像生成ネットワーク「Synthesizing」を組み合わせることで、NSFWな画像を生成するジェネレーターを開発しました。 Synthesizingはニューラルネットワークを通じて画像を生成する

人間が人間の肉を食べることは、慣習上も法律上も許されていませんが、仮に人間の脳やその他の部位を食べた場合、体にどんな変化が起こるのかをムービー「What Happens If You Eat Human Brains？」がコミカルなアニメーションを使って考察しています。 What Happens If You Eat Human Brains? - YouTube 人間の脳を人間が食べるとどうなるのでしょうか？ パプアニューギニアのフォア族を例に見てみましょう。 1960年後半までフォア族では死者を弔うために、死者の肉を食べる習慣がありました。 しかし、科学者たちはフォア族の人が「クールー病」という病に罹患(りかん)しやすいことを発見しました。 クールー病は「transmissible spongiform encephalopathy(伝達性海綿状脳症)」の病の一種です。 形の崩れたタン

Googleは最新版メジャーアップデートとなる「Android 7.0(Nougat/ヌガー)」をNexus端末向けに正式公開しましたが、対応機種に「Nexus 5」と「Nexus 7(2013)」は含まれないことが判明しました。 Android Nougat drops support for Nexus 5 and 2013 Nexus 7 | Ars Technica http://arstechnica.com/gadgets/2016/08/android-nougat-drops-support-for-nexus-5-and-2013-nexus-7/ 250以上ものアップデートを備えたAndroid 7.0 Nougatは、2016年8月23日から数週間かけて対応のNexus端末でインターネットを通じて適用可能になります。対応機種は以下のようになっています。 ・Nexus

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

Googleに買収されたスタートアップ「DeepMind」は、人工知能(AI)の開発を行う創業からわずか3年のイギリス企業ですが、FacebookとGoogleがしのぎを削って争った末に500億円以上という巨額で買収されたことで話題になりました。そのDeepMindの創業者にしてGoogleの人工知能部門をリードし人工知能研究の最先端を走るデミス・ハサビス氏をMIT Technology Reviewが取材しています。 Demis Hassabis, Founder of DeepMind Technologies and Artificial-Intelligence Wunderkind at Google, Wants Machines to Think Like Us | MIT Technology Review http://www.technologyreview.com/n