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通信・IT

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1: 2017/07/11(火) 21:34:52.03 ID:CAP_USER9
http://eetimes.jp/ee/articles/1707/11/news093.html

NECと国立がん研究センターが、大腸がんや前がん病変(大腸腫瘍性ポリープ)を内視鏡検査時にリアルタイムで発見できるAI(人工知能)を開発した。大腸がん発生の原因となる大腸腫瘍性ポリープの見逃し率を減らすことが期待できる。
[辻村祐揮,EE Times Japan]2017年07月11日 15時30分 更新
人間の視野の限界を補う

 NECと国立がん研究センターは2017年7月10日、大腸がんや前がん病変(大腸腫瘍性ポリープ)を内視鏡検査時にリアルタイムで、98%の精度で発見できるAI(人工知能)システムの開発に成功したと発表した。

 同AIシステムは、NECのAI技術「NEC the WISE」で約5000枚の内視鏡画像を学習データとして解析し、大腸腫瘍性ポリープと早期大腸がんの発見率98%を実現。高速処理アルゴリズムとGPUの搭載により、処理速度を33ミリ秒以内に高速化し、リアルタイムの診断を可能とした。内視鏡に映る画像全体の解析が可能で、人間の視野の限界が補えるため、大腸腫瘍性ポリープの見逃し率減少が期待できる。

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引用元: 【医療】NEC開発、発見率は98%:内視鏡診断にAIを活用、大腸がんの即時発見へ [無断転載禁止]©2ch.net

NEC開発、発見率は98%:内視鏡診断にAIを活用、大腸がんの即時発見への続きを読む

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1: 2017/07/10(月) 05:49:24.33 ID:CAP_USER
http://www.nikkei.com/article/DGXMZO18600970X00C17A7MY1000/

2017/7/9 2:30日本経済新聞 電子版

 東京工業大学で8月、スーパーコンピューター「TSUBAME(ツバメ)3.0」が稼働する。理化学研究所の「京(けい)」ほど有名ではないが、省エネ性能は世界一だ。人工知能(AI)やビッグデータ分析など先端研究を加速できると期待を集める。

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引用元: 【計算】スパコン「ツバメ」旋風 省エネ性能で世界一 [無断転載禁止]©2ch.net

スパコン「ツバメ」旋風 省エネ性能で世界一の続きを読む

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1: 2017/07/05(水) 20:30:13.28 ID:CAP_USER9
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/idg/14/481542/070500390/

2017/07/05 Peter Sayer IDG News Service
 量子コンピューティングの主要な構成要素を、独自のフォトニクスチップと通信機器用の既製部品を使って実現する新たな手法を、カナダの研究チームが考案した。


Credit: IBM Research
 この研究チームが開発したフォトニクスチップは、複数の色を重ね合わせた量子もつれ状態の光子のペアを生成できる。このペアは、2つの「qudit」(量子計算の情報の単位)として操作でき、それぞれが10個の値を取ることができる。

 古典コンピュータは複数の値に対して順番に操作を行う。一方、量子コンピュータは、変数が取り得るすべての値を同時に表すことができ、計算の最後で「正解」に収束する。コンピューティングのすべての問題にこの手法が役立つわけではないが、さまざまな形式の暗号化を解読する際に必要となる、大きな数の因数分解では特に有効だ。

 量子コンピュータの基盤として値を保持する要素は、本質的に不安定で、連携して機能させるためには、もつれ(エンタングルメント)というプロセスで結び付ける必要がある。計算を実行する間、すべてをもつれ状態に維持して機能させるのは、要素の数が増えるほど難しくなる。

http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/idg/14/481542/070500390/?ST=cm-hardware&P=2

 量子計算の要素のうちで最も基本的なのは、2次元の量子ビットで、2個の値(0と1)を同時に取ることができる。6量子ビットの量子コンピューターであれば、64個(2の6乗)の値すべてを取れる。だがそれには、6つの要素の量子状態を維持する必要がある。

 2016年7月に、ロシアの研究チームが、量子ビットを使って量子コンピュータを開発するよりも、もっと少ない数のquditを維持する方が簡単だとする発表を行った。

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翻訳:内山卓則=ニューズフロント
記事原文(英語)はこちら http://www.itworld.com/article/3205451/high-performance-computing/less-is-more-for-canadian-quantum-computing-researchers.html

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引用元: 【技術】量子コンピューティングの新手法、カナダの研究チームが開発 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2017/07/08(土) 16:36:14.60 ID:CAP_USER
http://www.sankeibiz.jp/images/news/170708/cpc1707081605001-p1.jpg
 高い技能、低コストで文句も言わないとなると、まずは労働市場での衝突は避けられない……。人工知能が人間を脅かす日が来るのだろうか。神戸大学名誉教授の松田卓也氏は「家政婦が機械に取って代わられることは、当面ないだろう」と言う。その理由とは--。

 人間よりはるかに高い知能の誕生は2045年?

 2015年初頭、NHKが「NEXT WORLD 私たちの未来」と題して放映した番組に大きな反響があったという。番組の一部は30年後の45年を扱った近未来ドラマだが、米国の未来学者レイ・カーツワイルによれば、この45年という年に、世界は技術的特異点(シンギュラリティ)に達するという。

 技術的特異点(以下、特異点)とは、いう人によって多少のニュアンスの差があるが、人間よりはるかに知能の高い超知能が誕生する時点である。超知能は機械に補助された人間かもしれないし、あるいは機械知能かもしれない。前者の場合は超人類(トランスヒューマン)と呼び、後者なら機械超知能である。超人類は生身の人間ではなく、地頭を人工知能で補強したサイボーグである。

 1人の普通の人間の知的能力を1H(ヒューマン)と定義すると、カーツワイルによれば、人工知能の能力は29年には1Hを突破し、45年には10億~100億Hになるという。この数字は全人類の人口に匹敵する。したがって、特異点では人工知能の能力が、全人類の知的能力の総和に匹敵するということもできる。

 ここで、人工知能を狭い(弱い)人工知能と汎用(強い)人工知能の2種類に分類してみよう。狭い人工知能とは特定目的の人工知能であり、汎用人工知能とは人間のように常識を持ち、なんでも一応はこなせる広い知的能力を持った人工知能である。

2017.7.8 16:05
http://www.sankeibiz.jp/compliance/news/170708/cpc1707081605001-n1.htm
http://www.sankeibiz.jp/compliance/news/170708/cpc1707081605001-n2.htm
http://www.sankeibiz.jp/compliance/news/170708/cpc1707081605001-n3.htm
http://www.sankeibiz.jp/compliance/news/170708/cpc1707081605001-n4.htm
http://www.sankeibiz.jp/compliance/news/170708/cpc1707081605001-n5.htm
http://www.sankeibiz.jp/compliance/news/170708/cpc1707081605001-n6.htm

 現在、世界に普及している人工知能はすべて狭い人工知能である。たとえばチェスの世界チャンピオンを破ったIBMのディープ・ブルー、ジョパディ! というクイズで人間のチャンピオンを破ったIBMのワトソン、iPhoneに搭載されているバーチャル・アシスタントのSiriなど。グーグル検索でも、アマゾンでの買い物でも、背後にはこの狭い人工知能が働いている。狭い人工知能は人間のような意識を持っておらず、哲学的な観点から弱い人工知能と呼ぶこともあるが、特定分野では人間よりはるかに強力なのだ。 

 現在のコンピュータは、ある分野では人間をはるかに凌駕する。たとえば計算能力を取ると、10ペタフロップスの能力を持つ京コンピュータは1秒間に1京回の浮動小数点演算(小数点を含む計算)をこなす(1京とは1の後ろに0が16個並んだ数字)。人間なら1秒に1回も計算できないだろう。つまり計算能力では、コンピュータの能力は人間の1京倍以上あるといえる。

 またビッグデータの解析でも、コンピュータは人間の能力をはるかに上回っている。コンピュータは何千万ものデータを解析して、人間には気づかない傾向を見つけたりする。

 子供は人工知能よりはるかに優れている

 ところが二足歩行を考えると、ロボットの歩き方はヨチヨチ歩きであり、子供程度の能力しか持っていない。パターン認識の能力を取っても、人工知能は人間に敵わない。たとえば、犬と猫の区別は3歳の幼児でも簡単にできるが、コンピュータには難しい。12年にグーグルの人工知能が猫を認識したと話題になった。グーグルは1000台のコンピュータに、動画投稿サイトYouTubeから取った1000万の静止画像を見せて、3日間学習させた。手法は教師なし深層学習(Deep Learning)というものである。

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引用元: 【人工知能】ルンバは家政婦にはなれない…AIの発達で“消える”職業とロボにはできない仕事 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2017/07/06(木) 21:53:44.11 ID:CAP_USER9
米欧中では過熱する量子コンピュータ投資、見劣りする日本
広田 望=日経コンピュータ 2017/07/05

 米国で量子コンピュータの研究に多額の投資が集まり始めた。量子コンピュータのスタートアップ企業である米リゲッティ・コンピューティングは2017年3月に6400万ドル(約70億円)の資金調達に成功した。

 「米国の活発な投資に続けとばかりに、世界中で量子情報分野の研究が加速している」と、スピン量子ビットを使った量子コンピュータを研究する東京大学の樽茶清悟教授は話す。産業応用について不確実性を抱えながらも、世界は投資競争を過熱させている。


 欧州で特に資金を獲得しているのが、インテルから出資を受けているオランダの研究グループ「QuTech」だ。同社はオランダ政府からも2015年に10年間で1億3500万ユーロ(約162億円)の研究費を得ている。

 このほか英国は2013年に英国工学・物理科学研究会議(EPSRC)に5年間で2億7000万ポンド(約378億円)を量子コンピュータ関連の研究費として出資。欧州連合(EU)欧州委員会の研究プロジェクト「量子情報フラッグシップ」は10年間で10億ユーロ(約1200億円)を量子コンピュータ関連に拠出する。

 ダイヤモンド基板を使ったスピン量子ビットを研究する横浜国立大学の小坂英男教授は「最も活発なのは中国だ」と話す。中国は量子情報を国の4大重点科学技術の一つに位置付け、2015年に中国科学院に量子計算実験室を設置している。

 日本の研究プロジェクトである内閣府による革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)では、山本喜久プログラム・マネージャーらのグループがレーザーネットワーク型の新型量子コンピュータ「量子人工脳」を開発している。ただし、プロジェクト資金は5年間で30億円ほどで、米欧中と比べ一桁以上少ないのが現状だ。

続きはソースで

以下ソース
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/062900267/062900002/

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引用元: 【技術】加熱する量子コンピュータ投資……オランダ162億円、イギリス378億円、EU1200億円、日本31億円! [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2017/07/10(月) 18:18:19.04 ID:CAP_USER9
大腸がんの内視鏡検査を行う際に、人工知能ががんを見つけて医師に知らせるシステムを国立がん研究センターなどが開発し、人による見落としを防ぐ技術として注目されています。

国立がん研究センターと大手電機メーカーのNECは、医師が内視鏡の画像を見ながら大腸がんの検査を行う際に、人工知能が画像を解析し、がんになる前のポリープやがんを見つけて即座に知らせるシステムを開発しました。

このシステムでは、人工知能が異常を見つけるとチャイムが鳴り、画面上に緑色の丸印で位置を医師に知らせます。

続きはソースで

7月10日 17時56分 (動画あり)
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20170710/k10011052571000.html?utm_int=news-culture_contents_list-items_001
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引用元: 【医療】大腸がん見落とし防止で人工知能使うシステム [無断転載禁止]©2ch.net

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