理系にゅーす

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アルゴリズム

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1: 2018/11/30(金) 21:22:30.94 ID:CAP_USER
四肢を切断した人の75%が、なくなった手足の存在を感じ、それを動かすような感覚を得ているといいます。そこで、フランス国立科学研究センター(CNRS)とエクス=マルセイユ大学の研究者たちは臨床医と協力し、幻肢の動きを検知して稼働するロボットアームを開発しました。

Frontiers | Phantom-Mobility-Based Prosthesis Control in Transhumeral Amputees Without Surgical Reinnervation: A Preliminary Study | Bioengineering and Biotechnology
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fbioe.2018.00164/full

A prosthetic arm that decodes phantom limb movements | EurekAlert! Science News
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-11/c-apa112618.php

「指でつまむ」「拳を作る」「手首を回す」といった幻肢の動きは、体に残った特定の筋肉の収縮と関係しています。研究者はこのような幻肢による筋肉の動きを検知するアルゴリズムを作成し・・・

続きはソースで

VIDÉO D'EXPÉRIENCE - UNE PROTHÈSE DE BRAS QUI DÉCODE LES MOUVEMENTS DU MEMBRE FANTÔME
https://webcast.in2p3.fr/video/video-dexperience-une-prothese-de-bras-qui-decode-les-mouvements-du-membre-fantome

https://i.gzn.jp/img/2018/11/30/phantom-limb-movements-prosthetic-arm/00_m.jpg


GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20181130-phantom-limb-movements-prosthetic-arm/
ダウンロード (3)


引用元: 手足を失った人が「幻肢」を利用して手術なしで動かせるロボットアームが開発される[11/30]

手足を失った人が「幻肢」を利用して手術なしで動かせるロボットアームが開発されるの続きを読む

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1: 2018/11/23(金) 15:54:12.33 ID:CAP_USER
強化学習は、いわゆる「ビッグ・ベビー問題」に直面している。

強化学習は、設定した目標を達成するために報酬と罰を用いる機械学習の手法の1つだ。だが、強化学習アルゴリズムの効果を測るためのベンチマーク・タスクとなっているアタリのビデオゲームやシミュレーション環境は自然界の複雑性を反映していない。

その結果、強化学習のアルゴリズムは現実世界の問題と向き合うことなく洗練されていき、決定論的で狭義に定義された環境の外で活動するにはあまりに脆弱になってしまう(「ビッグ・ベビー」と呼ばれる意味がお分かりいただけるだろうか)。

これでは、変化し続ける物理環境に適応できるロボットを最終的に開発するという強化学習の目的を達成できない。たとえば、水を注ぐようにロボットを訓練するのであれば、どんな流し台でも水を注げるようにしたいはずだ。だがビデオゲームで強化学習アルゴリズムのベンチマークをすることは、「1つの流し台で訓練、試験、評価をする」ようなものだと、マギル大学の博士課程生であり、フェイスブックのAI研究チームでパートタイム研究者を務めるエイミー・チャンはいう。

続きはソースで

https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2018/11/21184504/animated-gif-source-3.gif

https://www.technologyreview.jp/nl/ai-cant-just-play-video-games-all-day-if-its-ever-going-to-grow-up/
ダウンロード (1)


引用元: 【IT】強化学習の壁「ビッグ・ベビー問題」に挑む新ベンチマーク[11/22]

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1: 2018/08/31(金) 14:39:45.98 ID:CAP_USER
2018年6月18日に発生した大阪府北部地震では震度6弱の揺れが観測されましたが、本震以降に観測された震度1以上の余震はなんと56回で、最大余震は最大震度4のものでした。このように大きな地震が発生した後に何度も起きる余震を、AIを用いて予測するという研究がGoogleによって行われています。
https://i.gzn.jp/img/2018/08/31/forecasting-earthquake-aftershock-ai/00_m.jpg

Deep learning of aftershock patterns following large earthquakes | Nature
https://www.nature.com/articles/s41586-018-0438-y

Forecasting earthquake aftershock locations with AI-assisted science
https://www.blog.google/technology/ai/forecasting-earthquake-aftershock-locations-ai-assisted-science/
https://i.gzn.jp/img/2018/08/31/forecasting-earthquake-aftershock-ai/01.png

地震は最初に「本震」が起き、その後「余震」が複数回にわたって続きます。通常、余震は本震よりも震度が小さなものとなりますが、タイミングによっては復興に向けた活動を著しく阻害することがあります。しかし、余震が発生するタイミングとその規模を正確に予測するのは困難です。

そこで、ハーバード大学の卒業生であるPhoebe DeVries氏は、Googleで働く機械学習の専門家たちとチームを組み、余震の発生場所をディープラーニングを用いて予測することに挑戦しています。まだ研究は途中の段階にあるそうですが、DeVries氏はこれまでの研究結果を科学誌のNatureで公表しています。

DeVries氏ら研究チームは世界中でこれまでに発生した主要な地震118件に関するデータを集めるところからスタート。データはまとめてAI学習用のデータセットとしています。収集したデータは視覚化されており、例えば1992年にアメリカ・カリフォルニア州で発生したランダース地震(マグニチュード7.3)の場合は以下のように表されます。青・赤・黄などの色が並んだ平面が本震、その周辺に浮かぶ半透明の赤いキューブが余震を示しているそうです。
https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/original_images/aftershocks_3d.gif

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2018/08/31/forecasting-earthquake-aftershock-ai/s01_m.png

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180831-forecasting-earthquake-aftershock-ai/
ダウンロード (3)


引用元: 【AI】AIを用いて地震後に起きる余震を正確に予測するGoogleの研究[08/31]

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1: 2018/08/17(金) 15:48:02.55 ID:CAP_USER
脳波を読み取るセンサーを用いることで人間の「心」を読み取る装置を開発するNeurableが、HTC製VRヘッドセット「Vive」向けの開発キットを発表しました。
この装置を使えば、まるで映画「スター・ウォーズ」でルーク・スカイウォーカーがフォースを使ってライトセーバーを手に取ったように、頭で考えるだけで画面内のメニューを操作することが可能になり、ゲームをはじめとするコンテンツの在り方に新しい可能性を広げることになりそうです。

Developers | Neurable INC
http://www.neurable.com/developers

Announcing the world’s first brain-computer interface for virtual reality
https://medium.com/neurable/announcing-the-worlds-first-brain-computer-interface-for-virtual-reality-a3110db62607

Neurableが発表したのは、HTC Viveのヘッドストラップと交換することで脳波センサーを装着できるハードウェアと、ゲーム開発に使うことができるSDK(ソフトウェア開発キット)です。

センサーは頭部全体をぐるっと覆うように配置されています。

それぞれのセンサーには電極が取り付けられており、これらを頭皮に接触させて微弱な脳波信号を読み取るようになっています。

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2017/08/08/neurable-bci-headset-htc-vive/00_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2017/08/08/neurable-bci-headset-htc-vive/04_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2017/08/08/neurable-bci-headset-htc-vive/01_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2017/08/08/neurable-bci-headset-htc-vive/02_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2017/08/08/neurable-bci-headset-htc-vive/03_m.jpg
https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*Qe_x4jwyEwWcrfM0v6-_NA.gif

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20170808-neurable-bci-headset-htc-vive/
ダウンロード (3)


引用元: 【脳波】頭で考えるだけで操作することが可能になるVRヘッドセット「Vive」向け開発キットをNeurableが発表[08/08]

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1: 2018/08/03(金) 13:03:08.35 ID:CAP_USER
人間とコミュニケーションを取ることができるロボットがますます一般的になりつつあり、ツアーガイドや警備員、守衛などの仕事をロボットが受け持つ事例が増えています。しかし、人間のようにコミュニケーションを取ることができるロボットを「ロボットとして扱うこと」はとても難しいことが、最新の研究で明らかになっています。

New study finds it’s harder to turn off a robot when it’s begging for its life - The Verge
https://www.theverge.com/2018/8/2/17642868/robots-turn-off-beg-not-to-empathy-media-equation

ドイツの研究者たちがオープンアクセスジャーナルのPLOS ONEに掲載した論文では、89人のボランティアを集め、小さなヒューマノイドロボット「NAO」の助けを借りながら1対1で指定の作業を行ってもらうという実験が行われています。作業中、NAOは「パスタとピザのどちらが好き?」などの質問を被験者たちに投げかけたそうです。

被験者には「NAOの学習アルゴリズムを改善するための実験」と伝えられていたそうですが、実際は別の目的がありました。それは、作業が終了した後に被験者へ「ロボットの電源を切ってください」と頼み、どれだけの被験者が電源を切ることができるかを調べるというもの。

被験者がロボットの電源を切ることができるかをただ調査するだけでなく、89人の被験者の半分に対しては、NAOが「ノー!どうか僕の電源を切らないで!」と懇願するように条件を設定したそうです。すると、NAOの言葉を聞いた43人の被験者のうち13人は、最後まで電源を切ることができませんでした。また、残りの30人もNAOの訴えを聞かなかった人と比べると、平均で2倍も電源をオフにするのにかかった時間が長くなったそうです。

ロボットの電源をオフにすることを拒否した被験者は、「ロボットがお願いしてきたことに驚いたから」や「電源を消さないでとお願いしてきたから」とその理由を記しています。被験者たちの反応を受け、研究チームは「人々はロボットを機械としてではなく現実の人間として扱う傾向があり、(嘆願により)電源を消すことをやめるか、少なくともその行動について深く考えるようになる」と記しています。

これは1996年に心理学者のバイロン・リーブス氏とクリフォード・ナス氏が書いた著書で初めて登場した「メディアの方程式」と呼ばれる理論に基づいていると考えられています。メディアの方程式というのは、人間以外のメディア(TV、映画、コンピューター、ロボットなど)を人間であるかのように扱う傾向を理論化したものです。

2人の心理学者がメディアの方程式を提唱して以降、多くの研究で「人間の行動がメディアの方程式にどのような影響を受けているか?」が調べられてきました。特にロボットとのやり取りは顕著で、人間は人間と同じような人格を持つボットとのやり取りを楽しむ傾向があることなどが研究から明らかになっています。

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2018/08/03/harder-to-turn-off-robot/00_m.jpg

■動画
Switching off a robot https://youtu.be/7Kf9coMuVuI



GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180803-harder-to-turn-off-robot/
ダウンロード


引用元: 【心理学】「命乞いするロボットの電源を切るのは難しい」ことが最新の研究から明らかに[08/03]

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1: 2018/06/25(月) 17:07:12.87 ID:CAP_USER
街頭犯罪の発生日時や場所といったビッグデータを人工知能(AI)で分析する犯罪発生予測システムの導入に向け、国や各地の警察が検討を始めた。予測を基に効果的な防犯活動が望めることから、システム開発に期待が掛かっている。
 「欧米では既に犯罪抑止に効果を挙げています」。データ分析会社代表の梶田真実さん(35)は力を込めて語る。
AI予測で犯行可能性が高い地域を警察が重点的にパトロールした米国の複数の都市では、犯罪件数が平均で約2割も減少したという。梶田さんはこの日本版を作るべく昨年、会社を設立した。
 大学で理論物理学を研究していた梶田さん。

同じく研究者の夫の転勤に伴い暮らしたイタリアで、すり被害にたびたび遭い、「地域の事情が分からないと犯罪に巻き込まれやすい」と実感した。自然現象を数式で説明する自身の研究手法を、防犯に生かせないかと考えた。

続きはソースで

(2018/06/23-14:50)

https://www.jiji.com/news/kiji_photos/0180623at35_t.jpg

時事ドットコム
https://www.jiji.com/jc/article?k=2018062300342&g=soc
images


引用元: 【AI】「犯罪発生予測」に挑む=ビッグデータをAI分析-巡回に活用、治安向上へ[06/23]

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