日立が人工知能で物流倉庫のピックアップ順を指示、作業効率が8％向上
日立製作所は2015年9月4日、業務システムに日々蓄積されるビッグデータから、需要変動や業務現場の改善活動を自動的に理解して、適切な業務指示を行う人工知能を開発したと発表した。物流業務での検証では、作業効率を8％向上させることを実証したという。今後は物流に加え、金融、交通、製造業、ヘルスケア、公共、流通分野などに人工知能を活用するとしている。 日立が開発した人工知能は、次々に追加される新しい業務データを人の手を介さずに自動的に理解して取り込み、新たな知見やルールに反映する。こうして、業務効率が高くなる仕事のやり方を導き出し、作業者に指示を出す。指示の結果として業務効率が上がった場合も、最新の業務データを人工知能に入力し、新たな知見やルールの生成に利用する。 人工知能の効果を確認するために物流倉庫管理システムに組み込んだところ、集品作業（棚から物品をピックアップして、検品用の特定の箱に入れる
量子コンピュータのD-Wave、Google/NASAとの7年契約を発表
カナダの商用量子コンピュータメーカーであるD-Wave Systemsは2015年9月28日（現地時間）、米Google、米航空宇宙局（NASA）、米大学宇宙研究連合（USRA）の3者が共同で運用しているD-Wave製量子コンピュータに関して、利用契約を7年間延長したと発表した。 Googleは2013年5月にNASAなどと提携して「Quantum Artificial Intelligence Lab（QuAIL、量子人工知能研究所）」を設立し、シリコンバレーにある「NASA Ames Research Center」でD-Waveの量子コンピュータ「D-Wave Two」を運用し、性能のテストなどを行ってきた。 今回の契約延長に基づき、NASA Ames Research Centerにある量子コンピュータを、D-Waveが2015年8月に発表した新型機「D-Wave 2X」に更新する
社会的認知機能の巨大脳ネットワーク構造を解明 | 理化学研究所
要旨 理化学研究所（理研）脳科学総合研究センター適応知性研究チームの藤井直敬チームリーダー、ジーナス・チャオ客員研究員（自然科学研究機構 生理学研究所 特任助教）らの研究チームは、ニホンザルを用いて文脈[1]依存的な社会的認知機能[2]の脳ネットワーク構造を解明しました。 ものごとの意味は、自己や他者の振る舞いや過去の履歴、環境などの社会的な文脈によって変化します。例えば、ある人に対して誰かが怒っているシーンを見た後に、怒られた人が眼と口を大きく見開いている様子を見れば、その人は怒られたせいで恐怖を感じているのだと思います。一方で、事前にその人に対してサプライズパーティを仕掛けたシーンを見ていたとしたら、眼と口を大きく見開くという様子は、恐怖とは逆の“びっくり”と“うれしさ”が混ざった様子に見えると想像できます。ある1つのシーンの意味は1つではなく、見る者が事前にどのような文脈情報を得てい
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