決まった時間にブザーを鳴らし餌をやることでブザーが鳴るだけで唾液が出るようになったパブロフの犬のように、生物の脳や神経構造は長い間科学者の研究対象となっています。また、脳の仕組みを参考にしたニューラルネットワークなど、人工知能の開発に脳神経の研究が用いられることもあります。そんな中、世界最強の囲碁プログラム「AlphaGo」を開発したDeepMindが、機械学習のアルゴリズムがドーパミン神経によって脳にも備わっていることを発見しました。 A distributional code for value in dopamine-based reinforcement learning | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-019-1924-6 Dopamine and temporal difference learning: A fr
GPT-4のライバルと目されるGoogleの次世代マルチモーダルAI「Gemini」のリリースを延期するとスンダー・ピチャイCEOが決定か
GoogleのAI開発部門であるGoogle DeepMindが開発中といわれている次世代マルチモーダルモデル「Gemini」はOpenAIのGPT-4に匹敵する性能を持っており、2023年中にリリースされると報じられていました。しかし、IT系ニュースメディアのThe Informationによると、Googleのスンダー・ピチャイCEOによってリリースが来年に延期されたとのことです。 Google Postpones Big AI Launch as OpenAI Zooms Ahead — The Information https://www.theinformation.com/articles/google-postpones-big-ai-launch-as-openai-zooms-ahead Google delays its ChatGPT 4 rival 'Gemini
【シリコンバレー=奥平和行】米グーグルは20日、人工知能（AI）の研究体制を再編すると発表した。2014年に買収し、「アルファ碁」の開発などで知られる英ディープマインドと組織を統合する。対話AI「Chat（チャット）GPT」の登場などでAIをめぐる競争が激しくなるなか、組織を一本化することで開発や実用化を加速する。ディープマインドは10年にデミス・ハサビス最高経営責任者（CEO）らが設立し、グ
Google DeepMindの研究チームが、AIも人間同様の知識伝達手段によってスキルを獲得できるとする研究結果を発表しました。 Learning few-shot imitation as cultural transmission | Nature Communications https://www.nature.com/articles/s41467-023-42875-2 「状況に応じて適切に行動し目的を達成する」ための知識について、人間はテレビで見た新しいレシピを再現したり、ツアー旅行でガイドに付いていったり、同僚からコピー機の使い方を教えてもらったりするなどの行動を通して、他の人間から効率的に知識を得ることができます。 こうした人間の知識伝達の仕組みをAIに取り込むことで、AIが知識を獲得するために膨大な事例のデータを読み込み、大量の時間とコンピューティング能力を使用する必
Googleの関連企業であるAI開発企業DeepMindが、人間の動きを参考に「立ち上がって歩行する方法」から「サッカーをプレイする方法」までを学べるAI技術を開発しました。開発された学習手法では従来の手法と比べて実際の人間や動物に近い動きを学習可能で、公開されたムービーにはAIがドリブルやパスを駆使ししてサッカーをプレイする様子が収録されています。 From motor control to team play in simulated humanoid football | Science Robotics https://doi.org/10.1126/scirobotics.abo0235 From motor control to embodied intelligence https://www.deepmind.com/blog/from-motor-control-to-e
AI研究者として知られるデミス・ハサビス氏が率いる、GoogleのAI開発部門・Google DeepMindが、開発中のAI「Gemini」のリリースが近づき、一部企業に初期バージョンへのアクセスを許可したことが報じられています。 Google Nears Release of Gemini AI to Challenge OpenAI — The Information https://www.theinformation.com/articles/google-nears-release-of-gemini-ai-to-rival-openai Google nears release of AI software Gemini - The Information | Reuters https://www.reuters.com/technology/google-nears-re
Gemini 1.5の最大100万トークンという長いコンテキストウィンドウを活用することで、オフィス内のタスクを自然言語で解決できるようになったとGoogle DeepMindが論文にまとめ、デモムービーを公開しました。 [2407.07775v1] Mobility VLA: Multimodal Instruction Navigation with Long-Context VLMs and Topological Graphs https://arxiv.org/abs/2407.07775v1 コンテキストウィンドウが大きいAIモデルは一度に多くの情報を扱うことが可能です。今回、DeepMindはオフィスや自宅を案内するムービーを撮影してAIに視聴させ、「どこに何があるのか」という環境についての情報を学習させました。 ユーザーが自然言語でAIに指示することで、AIがムービーの情報
実はDeepMindの囲碁AI「AlphaGo」や進化版である「AlphaZero」のコア部分はひっそりとオープンソース化されている
AI開発企業のDeepMindが開発し、人間のトップ棋士を打ち負かしたことで話題を呼んだ囲碁AIの「AlphaGo」や、あらゆるボードゲームを学習できる進化版AIの「AlphaZero」のコアとなる部分が、実はひっそりとGitHubでオープンソース化されていると指摘されています。 Do you know that DeepMind has actually open-sourced the heart of AlphaGo & AlphaZero? It’s hidden in an unassuming repo called “mctx”: https://t.co/GpNtwH9BxA It provides JAX-native Monte Carlo Tree Search (MCTS) that runs on batches of inputs, in parallel, a
GitHub - google-deepmind/alphafold: Open source code for AlphaFold.
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大規模言語モデルを駆使して数理科学問題の新しい解決策を数学者よりも巧みに出力するAIシステム「FunSearch」をGoogle DeepMindが発表
GoogleのAI開発部門であるGoogle DeepMindが、大規模言語モデル(LLM)を利用して数理科学の未解決の問題を解決したり、新しい知見をもたらしたりすることができるAIシステム「FunSearch」を発表しました。Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOは「FunSearchのブレークスルーに興奮しています」と語っています。 FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/funsearch-making-new-discoveries-in-mathematical-sciences-using-large-language-
人工知能（AI）の進歩に伴い、かつてないほど多くのロボットやオートメーションを活用する未来が期待される。家の中をうまく移動するロボット掃除機や、動物のペットを楽しませてくれるロボットペット、週末の作業を代行してくれるロボット草刈り機など、それらは既に私たちの身の回りに存在する。私たちは、「宇宙家族ジェットソン」の世界を実際に生きる日々に少しずつ近づいているようだ。しかし、あれほど賢く見えるロボットにも限界というものがある。 Google DeepMindは、ロボット制御用のVLA（ビジョンランゲージアクション）モデル「RT-2」を発表した。ロボティクスの能力を実質的に数レベル引き上げるものだ。このシステムは、「ChatGPT」や「Bing」のトレーニングを支える大規模言語モデル（LLM）とほぼ同様に、インターネットからのテキストデータと画像でトレーニングされている。 私たちの家庭にあるロボ
Google傘下のAI企業・DeepMindのコンピューター科学者であるルイス・ピロト氏らの研究チームが、赤ちゃんの学習方法の研究からヒントを得て、人工知能(AI)に物体の振る舞いから簡単な物理法則を学習させた上で、そのルールに反した現象をAIに確認させて驚かさせることに成功したと発表しました。 Intuitive physics learning in a deep-learning model inspired by developmental psychology | Nature Human Behaviour https://doi.org/10.1038/s41562-022-01394-8 DeepMind AI learns simple physics like a baby https://www.nature.com/articles/d41586-022-01921
Announcing Google DeepMind
Earlier today we announced some changes that will accelerate our progress in AI and help us develop more capable AI systems safely and responsibly. Below is a recap of what DeepMind CEO Demis Hassabis shared with employees: Hi Team When we launched DeepMind back in 2010, many people thought general AI was a farfetched science fiction technology that was decades away from being a reality. Now, we l
AlphaFold Protein Structure Database
Research Agent57: Outperforming the human Atari benchmark Published 31 March 2020 Authors Adrià Puigdomènech, Bilal Piot, Steven Kapturowski, Pablo Sprechmann, Alex Vitvitskyi, Daniel Guo, Charles Blundell The Atari57 suite of games is a long-standing benchmark to gauge agent performance across a wide range of tasks. We’ve developed Agent57, the first deep reinforcement learning agent to obtain a
GoogleのAI開発部門であるGoogle DeepMindが、ジェネレーティブAIを用いて人生相談やプランニング、個人指導など少なくとも21種類のタスクをこなせるツールを開発していると報じられています。GoogleはAIソフトウェアのトレーニングと検証に特化した新興企業・Scale AIと契約し、一連のツールをテストしているとのことです。 Google Tests an A.I. Assistant That Offers Life Advice - The New York Times https://www.nytimes.com/2023/08/16/technology/google-ai-life-advice.html Google reportedly building A.I. that offers life advice https://www.cnbc.com/2
米グーグルの人工知能（ＡＩ）部門のトップは、同社がＡＩ技術の開発に時間をかけて1000億ドル（15兆4300億円）超を投資するとの見通しを示した。 グーグル・ディープマインドのデミス・ハサビス最高経営責任者（ＣＥＯ）は15日、カナダ・バンクーバーで開催された会議で、米マイクロソフトとオープンＡＩが計画している「スターゲート」と呼ばれる1000億ドル規模のスーパーコンピューターの可能性について質問された。スターゲートについてはジ・インフォメーションが先月伝えていた。 ハサビス氏は「具体的な数字は話さないが、われわれは時間をかけてそれを上回る投資をすると思う」と答えた。投資に関する詳細は明らかにしなかった。また、グーグルの親会社アルファベットがマイクロソフトを含むライバルよりも優れたコンピューティング能力を保有しているとも指摘。同氏が2010年に共同で創業したディープマインドは、14年にグーグ
Google DeepMindがすべての生命分子の構造と相互作用をきわめて正確に予測できるAIモデル「AlphaFold 3」を発表
Google DeepMindがAI系創薬企業のIsomorphic Labsと協力し、タンパク質やDNA、RNA、リガンドなど生命分子の構造と相互作用をきわめて正確に予測できるAIモデル「AlphaFold 3」をリリースしました。 Google DeepMind and Isomorphic Labs introduce AlphaFold 3 AI model https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/ Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-024-0748
米Alphabet傘下の英DeepMindは7月28日（現地時間）、2億を超える種類のタンパク質構造の予測情報を専用データベース「AlphaFold Protein Structure Database」で公開した。この数は科学的に知られているほぼ全てのタンパク質の数に及ぶとしており、2021年同時期に公開していた約100万種類から200倍以上増加したことになる。 同社は欧州分子生物学研究所（EMBL）とパートナーシップを結んだことにより、新たなデータの公開に至ったと説明。公開したデータは植物やバクテリア、動物、その他の生物などが持つタンパク質の予測構造を含んでいる。Google Cloudの「Google Cloud Public Datasets」から一括でダウンロードできる。 この成果は同社が21年7月に無償公開した、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaF
囲碁や将棋でプロ棋士を打ち負かす腕前を持つAI「AlphaZero」やタンパク質の立体構造解析を行うAI「AlphaFold」を開発するGoogleの姉妹企業・DeepMindが、映画や演劇の脚本を「共同執筆」するためのAIツール「Dramatron」を発表しました。 Dramatron https://deepmind.github.io/dramatron/ GitHub - deepmind/dramatron: Dramatron uses large language models to generate coherent scripts and screenplays. https://github.com/deepmind/dramatron [2209.14958] Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Langua
Google DeepMind共同創設者のデミス・ハサビス氏らがノーベル化学賞を受賞、「AlphaFold」などタンパク質構造予測AIの研究が高く評価される
by George Gillams スウェーデン王立科学アカデミーが、ワシントン大学のデビッド・ベイカー教授、Google DeepMindの創設者であるデミス・ハサビス氏とシニア・リサーチ研究者のジョン・M・ジャンパー氏に2024年度のノーベル化学賞を授与すると発表しました。授与理由は「計算によるタンパク質設計・タンパク質構造予測に対して」で、大規模な計算によるタンパク質設計や構造解析、AIによるタンパク質構造の予測が評価されました。 Press release: The Nobel Prize in Chemistry 2024 - NobelPrize.org https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/ BREAKING NEWS The Royal Swedish Academy of Scienc
AlphaProteo generates novel proteins for biology and health research
Research AlphaProteo generates novel proteins for biology and health research Published 5 September 2024 Authors Protein Design and Wet Lab teams New AI system designs proteins that successfully bind to target molecules, with potential for advancing drug design, disease understanding and more. Every biological process in the body, from cell growth to immune responses, depends on interactions betwe
人口知能（AI）が人間に勝利することはよくありますが、それは特定の分野だけに限ります。 汎用性という面では、まだまだ人間の能力に及ばないのです。 しかし最近、イギリスの人工知能会社「DeepMind」は、600種類以上のタスクを実行できるAI「Gato」を開発しました。 このAIは、ゲームやチャット、ロボットアームの操作などさまざまな作業をこなせます。 今後スケールアップするなら、それはもう「人間レベルのAI」と言えるかもしれません。 研究の詳細は、プレプリントサーバ『arXiv』に2022年5月12日付で発表されています。
FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models
Research FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models Published 14 December 2023 Authors Alhussein Fawzi and Bernardino Romera Paredes By searching for “functions” written in computer code, FunSearch made the first discoveries in open problems in mathematical sciences using LLMs Large Language Models (LLMs) are useful assistants - they excel at combining c
米OpenAIで動画生成AIモデル「Sora」の共同リーダーを務めてきたティム・ブルックス氏は10月3日（現地時間）、同社を辞めて米Google傘下のGoogle DeepMindに参加すると発表した。「ビデオ生成とworld simulatorsに取り組む」という。 ブルックス氏は、米GoogleでPixel端末のカメラのAI機能に取り組んだり、米NVIDIAで動画生成リサーチプロジェクトに参加した後、2023年にOpenAIに入社し、Soraの開発に取り組んできた。 Google DeepMindのデミス・ハサビズCEOは、ブルックス氏のポストに「長年の夢だったworld simulatorsを実現するために一緒に働けることにとても興奮している」というコメントを添えてリポストした。 world simulatorは一般に、現実世界の複雑なシステムや環境をコンピュータ上で模倣し、シミュレ
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GitHub - google-deepmind/xmanager: A platform for managing machine learning experiments
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Generating audio for video
Technologies Generating audio for video Published 17 June 2024 Authors Generative Media team Video-to-audio research uses video pixels and text prompts to generate rich soundtracks Video generation models are advancing at an incredible pace, but many current systems can only generate silent output. One of the next major steps toward bringing generated movies to life is creating soundtracks for the
Research Millions of new materials discovered with deep learning Published 29 November 2023 Authors Amil Merchant and Ekin Dogus Cubuk AI tool GNoME finds 2.2 million new crystals, including 380,000 stable materials that could power future technologies Modern technologies from computer chips and batteries to solar panels rely on inorganic crystals. To enable new technologies, crystals must be stab
米Google傘下のGoogle DeepMindは7月28日（現地時間）、視覚と言語を行動に翻訳する新しいVLA（Vision-Language-Action）モデル「RT-2」を発表した。 RT-2 は、Web上のテキストと画像でトレーニングされたTransformerベースのモデルで、ロボットのアクションを直接出力できる。LLM（大規模言語モデル）をWeb上のテキストデータでトレーニングするのと同様に、RT-2はWeb上のデータから知識を転送してロボットの動作に情報を与える。 これにより、従来は例えば「コーラの空き缶をゴミ箱に捨てて」という命令を実行するためには、コーラの缶とはなにか、それが空になっていることはどうやって判断するか、物体を掴むにはどうすればいいのか、ゴミ箱とはなにか、ゴミ箱に捨てるというアクションはどういうものか、など、膨大な定義をロボットに教える必要があったところ、
GoogleのAI研究部門であるGoogle DeepMindと、ファイザーと共に新型コロナウイルスワクチンを開発したバイオテクノロジー企業のBioNTechが、それぞれ科学研究に特化したAIアシスタントの開発に取り組んでいることが報じられました。 BioNTech Highlights AI Capabilities and R&D Use Cases at Inaugural AI Day | InstaDeep - Decision-Making AI For The Enterprise https://www.instadeep.com/2024/10/biontech-highlights-ai-capabilities-and-rd-use-cases-at-inaugural-ai-day/ DeepMind and BioNTech build AI lab assist
AI技術の進歩はまさに日進月歩で、2022年はStability AIの画像生成AI「Stable Diffusion」やOpenAIの画像生成AI「DALL・E2」や対話型AI「ChatGPT」など、多くのジェネレーティブAIが発表されて大いに話題となりました。2022年中に発表されたAI関連の論文で最も引用された100本の分析結果を、AI関連調査企業であるZeta Alphaが公開しています。 Must read: the 100 most cited AI papers in 2022 https://www.zeta-alpha.com/post/must-read-the-100-most-cited-ai-papers-in-2022 以下は、2020年(青)・2021年(赤)・2022年(黄)で、被引用数トップ100の論文本数の内訳を国別に表示した棒グラフです。最も多いのが3
米Google DeepMindは8月8日（現地時間）、競技卓球でアマチュアレベルの能力を発揮する初の学習ロボットエージェントを開発したと発表した。 卓球は、高速動作、リアルタイムの正確かつ戦略的な意思決定、システム設計、人間の対戦相手との直接競争の実現など、ロボットの能力を向上させるための貴重なベンチマークになるため、卓球ロボットの開発に取り組んだという。 「ロボット工学における長年の目標である、実世界で役立つスキルで人間レベルを達成するという目標に向けた小さな一歩」だとしている。 プロの卓球コーチも参加して開発したロボットは、対人間の29試合で13勝した。初心者との対戦では100％、中級者との対戦では55％の勝率だったが、上級レベルとの対戦ではすべての試合に負けた。 上級者は試合中にロボットの弱点（アンダースピンの処理に向いていないなど）を見抜いてそれを指摘した。 このロボット実現のた
We propose a framework for classifying the capabilities and behavior of Artificial General Intelligence (AGI) models and their precursors. This framework introduces levels of AGI performance, generality, and autonomy. It is our hope that this framework will be useful in an analogous way to the levels of autonomous driving, by providing a common language to compare models, assess risks, and measure
Google傘下のDeepMind、Appleの元機械学習部門のディレクターを雇用 2022 5/18 Google傘下の人工知能（AI）研究部門「DeepMind」が、先日、Appleを退社したばかりの同社の元機械学習担当ディレクターのイアン・グッドフェロー氏を雇用したと報じられています。 グッドフェロー氏、Google傘下のDeepMindへ 5月上旬、グッドフェロー氏はAppleのオフィス復帰をめぐる方向性の違いから同社を退社しました。BloombergによるとGoogleは現時点では、Appleよりも柔軟なオフィス復帰の方針を掲げているため、このような動きになったとのことです。 グッドフェロー氏は機械学習研究の第一人者で、今後はGoogle傘下の人工知能研究部門であるDeepMindで働くこととなります。彼がGoogleで働くのは今回が初めてのことではありません。2014年から20
GitHub - google-deepmind/ithaca: Restoring and attributing ancient texts using deep neural networks
Yannis Assael1,*, Thea Sommerschield2,3,*, Brendan Shillingford1, Mahyar Bordbar1, John Pavlopoulos4, Marita Chatzipanagiotou4, Ion Androutsopoulos4, Jonathan Prag3, Nando de Freitas1 1 DeepMind, United Kingdom 2 Ca’ Foscari University of Venice, Italy 3 University of Oxford, United Kingdom 4 Athens University of Economics and Business, Greece * Authors contributed equally to this work Ancient His
GoogleのAI（人工知能）部門であるGoogle DeepMindは2023年11月16日（米国時間）、音楽を自動生成するAI「Lyria」とLyriaを活用した音楽制作を支援する実験的な2つの取り組みを発表した。 発表内容は以下の通り。 音楽生成モデル「Lyria」で、音楽制作を変革する Lyriaは、インストゥルメンタルやボーカルを含む音楽を自動生成するAIモデルだ。 ジャズ、ヘヴィメタル、テクノやオペラまで音楽の創造表現は広く愛されている一方、歌詞、メロディ、リズム、ボーカルが複雑に重なり合う音楽を制作することは困難だった。Lyriaを活用することで、生成される音楽のスタイルやパフォーマンスを調整できると、Google DeepMindは述べている。 Lyriaを活用した「Dream Track」で動画制作を支援 関連記事 GitHub、「GitHub Copilot Chat」
1月の初めごろ、 DeepMind から DreamerV3 という強化学習アルゴリズムが発表されました。このアルゴリズムは、極めて難しいタスクとして知られる Minecraft のダイヤモンド収集タスクをゼロから解くことができたとして話題になりました。これは汎用的なアルゴリズムとしては初めての結果で特筆に値するものです。 そこで、本記事では DreamerV3 を提案した論文 "Mastering Diverse Domains through World Models (Hanfer et al., 2023)" について解説していきます。その際、その元になっている Dreamer (Hanfer et al., 2019)、DreamerV2 (Hanfer et al., 2020) などもおさらいしていきます。 文責：高木志郎 ステート・オブ・AI ガイドでは、人工知能・機械学習
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機械学習のアルゴリズムはドーパミン神経によって脳にも実装されていることが判明
Google、AIの研究体制を再編 DeepMindと統合 - 日本経済新聞
Google DeepMindが「AIは人間と同じように社会学習でスキルを獲得できる」ことを実証したと主張
人間の動きを学習して3日でサッカーの動きを学習できるAI学習システムが開発される
ChatGPTのライバルと目されるGoogleのAI「Gemini」がリリース間近
Google DeepMindが自然言語で場所の案内などオフィス内のタスクをこなすデモムービーを公開
Google DeepMind、ロボットの能力を引き上げるAIモデル「RT-2」を発表
DeepMindのAIが赤ちゃんと同じように初歩的な物理法則を学習することに成功
AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules
AlphaFold Protein Structure Database
Agent57: Outperforming the human Atari benchmark
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_1_report.pdf
Googleが「AIが人生相談や個別指導、計画立案などをしてくれるツール」を開発中
グーグル、ＡＩに15.4兆円超を投資へ－ディープマインド部門ＣＥＯ
“ほぼ全て”のタンパク質構造予測データ、英DeepMindが公開 解析AI「AlphaFold2」が成果
DeepMindが映画や演劇の脚本を共同執筆してくれるAI「Dramatron」を発表
600種類以上のタスクを実行できる人工知能を開発！ 人間の「汎用性」に近づく研究 - ナゾロジー
OpenAIの「Sora」の共同リーダーがGoogle DeepMind入り
GitHub - google-deepmind/educational
Millions of new materials discovered with deep learning
Google DeepMind、ロボットの行動を改善する新VLAモデル「RT-2」発表
Google DeepMindとバイオテクノロジー企業のBioNTechがそれぞれ「AIラボアシスタント」を開発中
2022年に最も引用されたAI論文100本の分析結果、Googleとアメリカが強い中で勢いに乗っているのは？
Google DeepMind、卓球ロボットを開発 アマチュアになら勝てるレベル
Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI
Google傘下のDeepMind、Appleの元機械学習部門のディレクターを雇用 - iPhone Mania
Google DeepMind、音楽の自動生成AI「Lyria」および実験的な2つの取り組みを発表
Minecraftでダイヤモンド初収集！世界モデル最新手法 DreamerV3 を解説【無料記事】
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