Googleが言語モデルを使わずに高精度な自動音声認識を可能にする「SpecAugment」を開発
by Pxhere 機械学習・人工知能(AI)分野で第一線を走るGoogleは、Cloud Speech-to-Textのように、音声を自動で認識してテキストに変換する自動音声認識技術を研究しています。Google AIの研究者が、言語モデルを使用せずに最先端の自動音声認識モデルのパフォーマンスを向上させる技術「SpecAugment」を開発したと発表しました。 [1904.08779] SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition https://arxiv.org/abs/1904.08779 Google AI Blog: SpecAugment: A New Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognitio
東工大、0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測するdeep learningを用いた格闘訓練システム「FuturePose」発表
東工大、0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測するdeep learningを用いた格闘訓練システム「FuturePose」発表 2019-04-23 東京工業大学による研究チームは、0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測し格闘の訓練ができるdeep learningを用いたシステム「FuturePose」を発表しました。 論文：FuturePose – Mixed Reality Martial Arts Training Using Real-Time 3D Human Pose Forecasting With a RGB Camera 著者：Erwin Wu ; Hideki Koike 所属：Tokyo Institute of Technology 本論文は、1台のRGBカメラによる画像から0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測するdeep learningを用いた
光で検出できない“不可視な”円柱構造 光や電磁波を反射や散乱しない構造を単一物質で実現
要点 電磁界解析により特定の光では観測ができない不可視な単一物質の円柱構造を発見 半導体などの実在する物質でこの構造が作製可能 光や電波と干渉しないデバイス、配線、構造体などへの応用を期待 概要 東京工業大学 工学院 電気電子系の小林佑輔大学院生（修士課程2年）と梶川浩太郎教授は、特定の波長の光を使った時に、その光では検出が不可能な「不可視化構造」を単一物質でも実現できることを見いだした。単一物質による構造で光学的に不可視化ができることを実証した初の成果である。 この構造は高い屈折率を有する半導体の円柱構造で実現できるので、今後、不可視な光学素子や電子素子が作製できたり、光と干渉しない配線などが実現できたりする。また、電波と干渉しない構造体の設計にも役立つ。 不可視とは構造が透明であることに加え、光が照射された際にその光の波面が乱されることなく構造を通り抜けるということであり、その光では構
AI技術を用いた間質性肺炎の診断支援技術を共同開発
富士フイルムと京都大学は、AI技術を用いて間質性肺炎の病変を自動分類し、定量化する技術を共同開発した。CT画像から肺の7種類の病変性状を識別し、自動分類して測定することにより、間質性肺炎の病変を定量化する。 富士フイルムは2019年4月9日、AI（人工知能）技術を用いて間質性肺炎の病変を自動分類し、定量化する技術を開発したと発表した。同技術は、京都大学大学院医学研究科 教授の平井豊博氏と共同で研究開発したものだ。 今回、開発した技術は、AI技術を活用したソフトウェアがCT画像から肺の7種類の病変性状を識別し、自動分類して測定することにより、間質性肺炎の病変を定量化する。また、肺野内における病変の分布と進行状態を詳細に確認できるよう、肺野を12の領域に分割し、その領域ごとに病変の容積および割合を表示する。 富士フイルムと京都大学は、2018年春から同技術の開発に関する共同研究を開始。同社が開
監視カメラの人物検知を回避する2D画像--ベルギーの大学が開発
ベルギーのルーヴェン・カトリック大学（KU Leuven）の研究者らが、監視カメラの人物検知を免れる方法を考案した。シャツやバッグに印刷できるシンプルな2D画像を持ってカメラの前に立つと、ライブ動画フィードの人間を認識するのに機械学習を用いている監視カメラシステムで検知されなくなる。 研究論文で「patch」と呼ばれているこの2D画像が監視カメラを欺くには、画像が人間用「検知フレーム」の中央付近に配置され、常に監視カメラに向いていることが条件となる。 この画像は動画フィードから人間の本来の顔を隠すわけではないが（その人物がマスクをしている場合は別だが）、人間検知アルゴリズムが人体を検知しなくなり、その後の顔認識チェックも起動しなくなる。 衣服やバッグに適用できるパターン画像 近頃、機械学習を利用した監視システムが世界の複数の地域で、主に法執行機関や抑圧的な政治体制、大手小売業者によって広く
ソウル大学校など、最大346の筋腱ユニットで人の動きをより忠実に再現するdeep learningを用いた物理シミュレーションを発表
ソウル大学校など、最大346の筋腱ユニットで人の動きをより忠実に再現するdeep learningを用いた物理シミュレーションを発表 2019-05-01 ソウル大学校と盆唐ソウル大学校病院による研究チームは、人の動きを284~346の筋腱ユニットで動作させるdeep learningを用いた物理シミュレーションを発表しました。 論文：Scalable Muscle-actuated Human Simulation and Control 著者：Seunghwan Lee, Kyoungmin Lee, Moonseok Park, Jehee Lee 所属：Seoul National University, Seoul National University Bundang Hosiptial 人間の動きは、骨の形状や筋肉の状態など、多くの解剖学的要因が相互作用して影響を与えます。
その名は「Li-Fi」 LEDの光で高速通信、Wi-Fiの10倍以上
LEDの光を使った無線高速通信「Li-Fi」。電波を使うWi-Fiの10倍以上となる、1G～10Gビット／秒の高速通信を実現できるのが特徴だ。そのデモを英pureLiFiが、交通分野の展示会「交通インフラWEEK 2019」（TECHNO-FRONTIER 2019の同時開催展示会として、2019年4月17～19日、幕張メッセで開催）で実施した。篠原電機のブースで行った。 今回のデモでは、LED照明器具と、ノートパソコンに挿したUSB端末との間で通信を行った。USB端末には受光部を設けている。Li-Fiの通信モジュールはまだ大きいが、専用ICチップの開発などにより、今後は小型化が見込めるという。 用途としては、今回のデモのようなLED照明器具と部屋で使うモバイル機器との間の通信や、車載ライトを用いた車車間通信や車内通信、工場や航空機、病院といった電波を使うことが難しい場所での無線通信などを
AIでX線検査時の放射線技師の業務を効率化
技術展示をしたのは（1）ポジショニングナビ、（2）撮影条件ナビ、（3）再撮影判定ナビ、（4）オンデマンドCAD（コンピューター支援診断）の4つの機能である。（1）のポジショニングナビは、X線検査時に患者の位置が指示通りになるようにAIがナビゲーションする機能。医師からの指示と異なる場合に、放射線技師に通知することで再撮影を減らす効果が期待できる。 （2）の撮影条件ナビは、患者ごとに適正な撮影条件をAIが提示する。例えば体形によって電圧などの最適な値が変わるという。（3）の再撮影判定ナビは、撮影した画像が一定の品質に達していない場合に、その場で再度の撮影を促す。（4）のオンデマンドCADは、撮影してすぐにCAD処理結果を確認できるようにするもの。例えば結核などの肺野異常所見の可能性のある場所をヒートマップで示したりすることを想定する。 これらの機能によって放射線技師などの仕事を効率化できるほ
ニューロンとシナプスの動作を再現する素子を東北大学が開発、脳に似た情報処理実現に期待
東北大学の大野英男教授（現総長）らの研究グループは、脳の神経回路網を構成するニューロンとシナプスに似た動作を示す新型のスピントロニクス素子を開発した。 研究グループでは、ニューロンが発生するスパイク状の出力（活動電位）を信号とする「スパイキングニューラルネットワーク」を研究対象としている。これには脳の基本構成要素であるニューロンとシナプスの時間的な応答を再現できる新概念のハードウェアユニットが必要だが、両者は機能が大きく異なるため、これまでは全く異なる材料でそれらに似た挙動を示す素子を別々に開発していた。 研究グループは以前、反強磁性材料と強磁性材料を積み重ねた材料系を開発した。今回、それを微細加工することで、ニューロンとシナプスの各機能を発現する素子を、電子の電荷・スピンの特性を応用するスピントロニクスの原理により同時に形成できることを示した。また、量子相対論的効果を利用して、ニューロン
深層学習を用いた太陽フレア予報Webページ公開（Deep Flare Net） | NICT-情報通信研究機構
NICTは、国立研究開発法人情報通信研究機構法に基づき、宇宙天気予報業務を行っています。このたび深層学習手法を用いた太陽フレア予報運用システム（Deep Flare Net）を開発し、Webページでの情報公開を開始しました( https://defn.nict.go.jp )。 宇宙天気とは、太陽活動を源とした宇宙環境の乱れ（宇宙嵐）と社会への影響全体を表します。太陽面爆発フレアが起こると、地球にも放射線増加や通信障害、衛星測位障害、停電といった影響が発生することがあります。太陽フレアの危険をいち早く察知するため、当機構では深層学習手法を用いた予報運用システムを開発しました。 この予報システムでは、黒点ごとに規模別の太陽フレアの発生しやすさ（確率予報）を示し、ほぼリアルタイムで予報結果を自動更新します。本予報モデルでは、過去データでの評価によると予報精度が従来の人手による約5割から約8割へ
実在しないアイドル画像も瞬時に生成するAI「GAN」が賢すぎる！（AI SCHOLAR）
近年ホットなディープラーニング。なかでも注目されている技術のトレンドの1つが、「敵対的生成ネットワーク」（Generative Adversarial Networks。以下、GAN）です。GANは「機械学習において、この10年間でもっともおもしろいアイデア」と言われるほど、研究はもちろん実用レベルでも注目されている手法です。この記事ではGANについてわかりやすく解説しながら、GANで何ができるのかを具体的に紹介していきます。 実在しないデータを生成する ディープラーニングの技術は日進月歩で進化しており、新たな研究が発表されると、すぐに実装コードが公開されたり、応用研究が進められたり、ビジネスに適用されたりします。 なかでも最近注目されている技術の1つが、「敵対的生成ネットワーク」（Generative Adversarial Networks。以下、GAN）です。GANは生成モデルの一種
仮想マシンでネットワーク機能を実現する「NFV」の3つの利点とは？
関連キーワード ネットワーク仮想化 | SDN（Software Defined Networking） ルーティングや負荷分散といったネットワーク機能は、専用のネットワークデバイスで提供するのが一般的だった。これに対して「NFV」（ネットワーク機能仮想化）が目指すのは、汎用（はんよう）サーバに構築した仮想環境に、ネットワーク機能を実装することだ。 併せて読みたいお薦め記事 NFVの利点を解説 仮想ルーティングソフトvs. 物理ルーター 比較で見えてくる「強みと弱み」 NFVが通信事業者のWANインフラ経費削減を支援 なぜ今、ネットワーク機能仮想化（NFV）が必要なのか SDNの基本的な知識 「Windows Server 2019」も搭載、いまさら聞けない「SDN」とは IDCが選ぶ注目のSDNベンダー4社 NFVの3つの利点 NFVに高い関心を示すのは通信会社などの事業者だが、一般的な
Google BrainとDeepMind、複数のビデオ内の出来事を時間的にシンクロさせる機械学習アプローチを発表。投球やスイングの同期や、音の同期も
Google BrainとDeepMind、複数のビデオ内の出来事を時間的にシンクロさせる機械学習アプローチを発表。投球やスイングの同期や、音の同期も 2019-04-19 Google BrainとDeepMindによる研究チームは、複数の映像内のイベントを時間的に整列させる機械学習を用いたフレームワークを「Temporal Cycle Consistency （TCC）」を発表しました。 論文：Temporal Cycle-Consistency Learning 著者：Debidatta Dwibedi, Yusuf Aytar, Jonathan Tompson, Pierre Sermanet , and Andrew Zisserman 所属：Google Brain and Deepmind 本論文は、複数のビデオにまたがって対応関係を見つけ整列させる学習法を提案します。本提
ペンダントやゲーム機、社会問題を解決するシステムまで――こだわりと工夫がアピールされた、「micro:bit」の作品コンテスト
micro:bitを使ったアイディアを募集 子どものプログラミングでは定番となりつつある小型コンピューター「micro:bit」。LEDやさまざまなセンサーが搭載されているだけでなく、リーズナブルな価格設定も魅力だ。「micro:bitで作ってみよう！キッズプログラミングコンテスト」の名前の通り、応募する作品はmicro:bitを活用したものであることが条件となる。 今回のコンテストは日本や世界、住んでいる町、学校、家庭などの課題や困りごとを解決するアイディアを形にする「課題解決部門」と、ゲームやアートなど制限なく自分が欲しいもの・作りたいものを自由に作る「自由部門」に分かれて募集された。それぞれの部門から4作品が最終審査に進み、当日は子どもたち自身が審査員の前でプレゼンテーションを行った。 なお審査員は、NECパーソナルコンピュータ株式会社 代表取締役執行役員社長 レノボ・ジャパン株式会
製造現場から宇宙まで ── JAXA、JAL、川崎重工が語るエッジAI導入事例 | Ledge.ai
インターネット環境がなくてもエッジ(モノ側)でAIを動かせるエッジAI。AI導入時に直面する「消費電力」「コスト」「インターネット環境」などの資源や環境による制約を軽減することができます。 2019年2月27日にLeapMindが開催したEdge Deep Learning Summit（EDLS）では、エッジAI導入の事例が紹介されました。 斎藤 勝 日本航空株式会社 デジタルイノベーション推進部 部長 中岸 慶太 川崎重工業株式会社 車両カンパニー 事業開発本部 新事業推進部 新事業推進課 石田 貴行 国立研究開発法人 宇宙航空研究開発機構 研究開発部門 第一研究ユニット 研究開発員 JAL：空港という特殊環境下でAIを活かす最初に講演したのは、日本航空 斎藤 勝氏です。 先端技術として話題になっているAIを勉強するために、まずは使ってみようと始めたのが、赤ちゃん連れのハワイ旅行者をタ
音声変換にも「GAN」、深層学習で即時性と精度向上
本システムを開発した、東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻猿渡研究室助教の高道慎之介氏のデモの様子 東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻の猿渡研究室は、DMM.comと進める社会連携講座において、リアルタイムで別人の声に変換できる音声変換システムを開発した。日本音響学会が開催した「2019年春季研究発表会」（2019年3月5～7日、電気通信大学）で発表した。 従来は変換処理に時間がかかるためリアルタイム変換は難しく、音声通話やライブ配信などリアルタイム性が求められる用途での活用は困難だった。本システムはDNN（Deep Neural Network）を用いた独自の変換処理により遅延を小さく抑え、リアルタイム変換を実現したという。 本システムでは、話者Aの声を話者Bの声にリアルタイムで変換する。変換モデルを作るため、あらかじめ変換元の話者Aと変換先の話者Bが同じ文
1歳のaiboが見守りに挑戦、SLAM活用で「おまわりさん」
今回の新機能は、aiboが指定された時間帯に部屋の中を歩き回って、あらかじめ設定した特定の人物を探すために「パトロール」する、いわゆる見守り機能である。パトロールの結果は、専用のスマートフォン（スマホ）アプリ「My aibo」にレポートとして送信される。 aiboは元々、部屋の中をスムーズに移動したり、電池残量が減った際に専用の充電台「チャージステーション」に自律的に移動したりするために、カメラやセンサーを駆使して室内の地図を作り、自己位置を推定するSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）機能を搭載している。今回の新機能は、そんなSLAMの成果をユーザーに見える形で提供するaiboとして初の試みとなる。 2019年1月23日に開いた記者発表会では、登壇したソニーの川西氏が、各家庭のaiboが作成した地図の広さの分布を示し、aiboのSLAM技術
FPGAでエッジAIを高速に、NECが専用ツールをデモ
NECは「第8回 IoT／M2M展」（2019年4月10～12日、東京ビッグサイト）で、FPGAを使った高速画像判定や、顔が写っていなくても人物を照合できる技術、推論を高速化する「NEC AI Accelerator」などを展示した。 NECは「第8回 IoT／M2M展」（2019年4月10～12日、東京ビッグサイト）で、FPGAを使った高速画像判定や、顔が写っていなくても人物を照合できる技術、推論を高速化する「NEC AI Accelerator」などを展示した。 FPGAを用いた画像判定のデモは、工場の製造ラインなどに組み込んで使う、エッジAI（人工知能）の一例として展示した。具体的には、製造ラインで良品、不良品を高速に画像判定する。CPUだと1秒当たり1枚程度の画像しか処理できないが、デモでは1秒間に5枚近く処理していた。NECの説明担当員によれば、シミュレーションではCPUに比べて
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自動運転、ロボット、GPUサーバーまで多様なエコシステムを体感できたGTC2019
https://jp.techcrunch.com/2019/04/19/2019-04-18-industrial-robotics-giant-fanuc-is-using-ai-to-make-automation-even-more-automated/
