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通信・IT

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1: 2019/06/09(日) 05:15:58.79 ID:CAP_USER
赤ちゃんの泣き声の意味をAIで聞き分けることが可能に
https://gigazine.net/amp/20190607-ai-understand-baby-different-cries
2019年06月07日 14時00分00秒
GigaZiNE

 赤ちゃんの泣き声は親を心配にさせたり、イライラさせたりするものです。
 そんな赤ちゃんの泣き声を人工知能(AI)を用いて聞き分けることで、「正常な泣き声」と「異常な泣き声」を区別するという研究が進められています。

 Infant cry language analysis and recognition: an experimental approach - IEEE Journals & Magazine
 https://ieeexplore.ieee.org/document/8657383

 Artificial intelligence that can understand meaning of a baby’s different cries- Technology News, Firstpost
 https://www.firstpost.com/tech/science/artificial-intelligence-to-understand-meaning-behind-the-different-babies-cries-6766841.html

 赤ちゃんはお腹が減ったり、病気で体調が悪くなったりすると泣きますが、それだけでなく親の気を引くために泣くこともあります。
 熟練の親や専門家であれば乳児の泣き声の意味をある程度理解することができるため、泣き声の意味を正確に認識することは可能であると考えられてきました。

 そこで、さまざまな意味合いを持つ幼児の泣き声の「周波数的領域における音声特徴」を分析し、「乳児が泣いている理由」を認識しようとしたのが、
 ノーザン・イリノイ・ユニバーシティの電気工学科で准教授を務めるLichuan Liu氏が率いる研究チーム。

 研究チームは線形予測符号を用いて乳児の泣き声から線形予測ケプストラム係数(LPCC)、バーク周波数ケプストラム係数(BFCC)、メル周波数ケプストラム係数(MFCC)といった形で音の特徴を抽出。

続きはソースで

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引用元: 【情報処理工学/AI】赤ちゃんの泣き声の意味をAIで聞き分けることが可能に[06/07]

【情報処理工学/AI】赤ちゃんの泣き声の意味をAIで聞き分けることが可能にの続きを読む

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1: 2019/06/14(金) 04:01:43.03 ID:CAP_USER
最強のセキュリティ、原子核の自然崩壊で実現
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190613-00000002-ascii-sci
2019/6/13(木) 9:00配信
YAHOO!JAPAN NEWS,アスキー

 神奈川県川崎市のK-NICで「第30回NEDOピッチ」が実施された。同イベントは、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)による、
 オープンイノベーションを創出することを目的としたピッチイベントだ。第30回のテーマは「サイバーセキュリティ特集」。

 神奈川県川崎市のK-NICで「第30回NEDOピッチ」が実施された。
 同イベントは、オープンイノベーション・ベンチャー創造協議会(JOIC)と、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)との共催による、
 オープンイノベーションを創出することを目的としたピッチイベントだ。第30回のテーマは「サイバーセキュリティ特集」。
 
 イベントでは、はじめに日本総合研究所のリサーチ・コンサルティング部門 プリンシパル/融合総合戦略グループ長 兼 創発戦略センター Connected Lab.ラボ長の東 博暢氏が登壇。
 
 「サイバーセキュリティは、経産省でも新時代に向けて力を入れていこうとしている分野。私も、経産省の委員としてサイバーセキュリティ関連で新しい産業を創出していこうという動きに協力している。
 
 また、今後はIoTが活性化し、サイバーとフィジカルが一体化してくるという流れもある。
 これまでサイバーの分野には関係がないと思っていた人たちも、関係せずにはいられなくなる。
 米国大手企業がイスラエルのサイバーセキュリティ関連のスタートアップを買収するような流れも出てきている」とスピーチ。
 今後、サイバーセキュリティの重要度が上がるだけでなく、IoT時代に向けた新たなサイバーセキュリティの可能性を解説した。
 
 本稿では、登壇企業によるユニークなピッチの模様をお届けしよう。
 
■■中略
 
 ・原子核の自然崩壊を利用して、乱数を生成するチップ

 この日もっとも大きな驚きを会場に与えたのは、株式会社クァンタリオンによるワンチップ型の「真正乱数発生器」ではないだろうか。
 
 ワンタイムパスワードなどに使われる「乱数列」は、ランダムな数字、まったく無作為に選ばれた意味のない数列であるはずだが、ソフトウェアによって生成されている以上は「擬似乱数」とも受け取れる。
 ソフトウェアがどのようにその数列を導き出したのかが解読されてしまえば、乱数としての意味をなさなくなってしまうのだ。
 
 クァンタリオンCEOの露崎 典平氏は東京理科大学 理工学部電気工学科卒業、日本原子力研究所勤務、茨城大学大学院工学研究科で博士号取得といった経歴を持つ人物。
 同社の真正乱数発生器は、原子核が自然崩壊する際に発生するパルスを乱数発生器が読み取り、乱数を生成するという仕組みで動作する。
 同社では、これらをワンチップ上にまとめ、ICカードなどに組み込めるかたちで製品化している。
 原子核の崩壊には人の作為が入らないため、このチップによって生成される乱数は、予測や解読がまったく不可能で、ハッキングや成りすましの防止に活用できるという。
 
 ICカードや自動車のキーで利用されるイモビライザーへの活用のほか、ブロックチェーン技術への応用も期待される。
 すでに金融機関との協業に向けた動きもあるそうだ。
 チップに封入する「アルファ粒子溶液」の量で、利用可能な期間もコントロールできるらしく、有効期間が来ると使えなくなるチップなどが実現すると、金融機関にとって都合がいいのかもしれない。
 
 それにしても、セキュアを目指した結果、原子核の崩壊という古代から不変な現象にたどり着いたというのも面白い。

続きはソースで
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引用元: 【科学/IT】最強のセキュリティ、原子核の自然崩壊で実現[06/13]

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1: 2019/06/11(火) 11:48:32.21 ID:CAP_USER
スパコン「京」後継機、名称は「富岳」に決定
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190523-00000072-zdn_n-sci
2019/5/23(木) 16:19配信
YAHOO!JAPAN NEWS,ITmedia NEWS

 理化学研究所は5月23日、スーパーコンピュータ「京」の後継機の名称を「富岳」(ふがく)に決めたと発表した。
 2021年ごろに運用を始める予定で、京の最大100倍の実行性能を目指す。富岳は「京」と同様、理研 計算科学研究センター(神戸市)に設置する。
 理研は今年2月、京の運用を8月に終了すると発表し、後継機の名称を公式Webサイトで募集。5181件の応募があったという。
 理研の松本紘理事長は「創薬や防災を発展させる上で必要なシミュレーションに加え、AI、ビッグデータ分析の基盤として活躍すると確信している」と語った。

 富岳は「富士山」の別名。富士山のように高く(性能が高く)、裾野が広く(対象分野が広く)、海外での知名度も高くなってほしい――などの理由から名付けた。
 各国のスーパーコンピュータの名称は山にちなんだものが多く、発音がしやすいことも考慮したという。

続きはソースで

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引用元: 【電算】スパコン「京」後継機、名称は「富岳」に決定[05/23]

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1: 2019/06/08(土) 07:19:38.18 ID:CAP_USER
東芝、AIで脳の「海馬」再現 産業用ロボなど活用へ
2019/5/27 16:32
著作:日本経済新聞

 東芝と米ジョンズホプキンス大学は27日、脳の機能を小型な人工知能(AI)で再現することに成功したと発表した。
 脳で空間認知をつかさどる「海馬」の一部機能をチップや制御回路を組み合わせハードウエアで再現した。
 小型で低電力の装置で高度な情報処理ができるようになるため、インフラ点検などを手掛ける産業用ロボや自動運転の分野への活用が見込まれる。

 ジョンズホプキンス大学が持つ脳の神経細胞を忠実に再現する神経回路の設計技術と、東芝の回路実装技術を組み合わせた。

 ネズミの海馬の空間認知機能の一部を再現するAIを開発し、ほぼ同じ神経細胞の反応が再現できたという。

続きはソースで

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO45312710X20C19A5X20000/
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引用元: 【脳科学/工学】東芝、AIで脳の「海馬」再現 産業用ロボなど活用へ

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1: 2019/06/09(日) 04:44:02.22 ID:CAP_USER
MITのセンサー手袋、たった10ドルなのに握ったものを認識
https://www.gizmodo.jp/2019/06/mit-cheap-sensor-glove.html
2019.06.06 16:00
GIZMODO

Image: MIT News
 https://assets.media-platform.com/gizmodo/dist/images/2019/06/04/190605_mit-w1280.jpg
Video: The Robot Report/YouTube
 https://youtu.be/FFZIyRcIuQ8



 まるで人間の手の平のよう。

 カメラを使った視覚情報から、AIがその物体を認識するという技術はありますが……いまMITでは、センサーがたくさんついた手袋から、人間が握ったときの圧力を検知し、AIが物を認識・学習する技術を研究しているのだそうです。

 ・単純な手袋には複雑な構造が

 これは「Scalable Tactile Glove」を省略した「STAG」というもの。

 hackster.ioによりますと、手袋は圧力によって抵抗が変化する、導電性ポリマーでコーティングされているとあります。
 さらに手袋全体には導電性の糸が縫い込まれており、互いに重なり合うことで圧力センサーとして機能するよう設計されています。
 そしてセンサーのうち約550個は、ユーザーがさまざまな物体をいろんな方法で操作したときに、データ信号を捕捉してニューラル・ネットワークに送信。次いでニューラル・ネットワークは、
 検知した物体を予測された重量と感触によって分類する……というプロセスを経て握っている物を認識します。

 では開発途中の手袋が、どのように物体を検知しているかがわかる映像をどうぞ。滑り止め付きの軍手ではありませんからね?

続きはソースで
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引用元: 【AI/ロボット工学】MITのセンサー手袋、たった10ドルなのに握ったものを認識[06/06]

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1: 2019/05/08(水) 20:02:26.64 ID:CAP_USER
MITコンピュータ科学・人工知能研究所はディープラーニングにより乳がんの発生を予知する手法を開発したと発表しました。これにより、乳がんになりやすい人を従来よりもはるかに高い精度で発見することができるほか、将来的には乳がん以外のがんや心筋梗塞などの早期発見にも役立つと期待されています。
https://i.gzn.jp/img/2019/05/08/mit-ai-breast-cancer/00.jpg

A Deep Learning Mammography-based Model for Improved Breast Cancer Risk Prediction | Radiology
https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2019182716

MIT CSAIL's AI can predict the onset of breast cancer 5 years in advance | VentureBeat
https://venturebeat.com/2019/05/07/mit-csails-ai-can-predict-the-onset-of-breast-cancer-5-years-in-advance/

アメリカでは乳がんが、がん関連の死亡原因の第2位で、2015年だけでも約23万2000人の人が乳がんだと診断され、約4万人が乳がんで亡くなっています。また、世界のがん患者のうち、乳がんの患者数が最も多いという調査結果もあります。このため、世界中で乳がんを早期に発見する研究が盛んに行われていて、最近の例ではGoogleのAIが99%の精度で転移性の乳がんを発見することができたと発表されました。
https://i.gzn.jp/img/2018/10/15/google-ai-detect-breast-cancer/00_m.jpg

既に発生してしまったがんを早期に発見することはもちろん重要なことですが、もし将来がんが発生するかどうかがあらかじめ分かっていれば、緊密ながん検査などを通してより効果的にがんの予防と治療が可能になります。そこで、乳がんの発生を予想するため、乳腺の密度や家族のがん既往歴などから統計的にがんの発生を予測する「Tyrer-Cuzick(TC)法」などの手法がこれまで用いられてきましたが、必ずしも精度が高いとはいえないものでした。

そこで今回、ディープラーニングにより高い精度で乳がんの発生を予見できる手法を開発したのが、MITコンピュータ科学・人工知能研究所でAIを研究しているレジーナ・バージレイ氏らの研究グループです。研究グループは、3万9571人の女性を対象としたマンモグラフィー検査により撮影された8万8994件の画像と、検査後5年間のがんの診断状況の統計データを使用して、深層学習によりAIをトレーニングしました。

その後、6万886人分のマンモグラフィー検査の画像と診断状況の統計データを、「従来のTC法」「ディープラーニングによる診断(DL)法」「TC法とDL法を組み合わせたハイブリッドDL法」の3種の手法ごとに分析して乳がんの予測精度を検証しました。その結果、ディープラーニングを用いたDL法とハイブリッドDL法は、従来から乳がんの予測に使用されてきたTC法のみの手法に比べて高い精度で乳がんの発生を予測できたとのことです。
以下の画像は、従来のTC法とハイブリッドDL法によるリスク評価と実際のがん発生率を比較したものです。リスク評価は「低・中・高」の3段階で、縦軸が上から「TC法の低・中・高リスク」で、横軸が左から「ハイブリッドDL法の低・中・高リスク」を表しています。
https://i.gzn.jp/img/2019/05/08/mit-ai-breast-cancer/a01.png

続きはソースで

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引用元: 【医療】AIで乳がんの発生を予知できる技術が開発される[05/06]

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