アニメキャラのモーション、ＡＩで全身自動生成 ＤｅＮＡ（動画あり）
キャラのデータを入力すると、ＡＩが自ら学んだ各種の姿勢データにキャラを組み込み、後ろ向きや回転などあらゆる動きを作り出す ディー・エヌ・エー（ＤｅＮＡ）は、人工知能（ＡＩ）を使って画面上のアニメーションキャラクターの全身の動きの動画を自動で作り出す技術を開発した。ＡＩ技術のディープラーニング（深層学習）がさまざまな動きの姿勢パターンを学び、キャラデータと組み合わせる。従来は顔など一部の動画生成に限られていた。ゲームやアニメの制作への応用を目指す。 あるキャラのデータを入力すると、ＡＩが自ら学んだ各種の姿勢データにキャラを組み込み、後ろ向きや回転など、あらゆる動きを作り出す。背面など入力していない部分も自動で補う。服装の変更も可能だ。 従来の深層学習を使った画像生成は、身体のように動く部分や多くの構造を持つ場合、鮮明な画像と両立させることが難しく全身の動きを再現できなかった。ＤｅＮＡは最先端
手書き数字98％認識−東大など、正解未知データを学習するAI開発
東京大学大学院情報理工学系研究科の胡緯華（フウェイファ）大学院生と、プリファード・ネットワークス（東京都千代田区）の宮戸岳リサーチャーらは、手書き文字や数字のように、正解が事前に分からないデータを効率的に学習する人工知能（ＡＩ）技術を開発した。手書き数字認識の精度が９８・４％と、別の研究グループの最高成績８４・３％から誤差を１０分の１に減らした。手書き文字認識の精度は７０％だった。文字認識に限らず画像など幅広く活用できる。 一般にＡＩは正解が分かっている大量のデータを事前に用意して学習させる。学習後に未知のデータを与えると、そのデータと最も近い正解群を選び判定する。今回、事前にデータを用意しないで、未知データをそのまま学習する「教師なし学習」で高い識別精度を実現した。 開発したのは「ＩＭＳＡＴ」というアルゴリズム。まずデータを種類（クラスター）に分類し、各データにノイズを加えても同じ種..
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