人工知能開発を行うスタートアップだった「DeepMind」は、Googleに買収された後もイギリス・ロンドンに拠点を置きつつ独自に人工知脳研究を続けています。
DeepMindが開発する人工知能技術は、自己学習してゲームが上達するアルゴリズム「DQN」や囲碁の世界チャンピオンを打ち破るソフトウェア「AlphaGo」などのように時折発表されるとその度に世間を騒がせるのですが、Googleのデータセンターのエネルギー削減にも大きな威力を発揮していることが明らかになりました。

Google DeepMind
https://deepmind.com/blog
http://i.gzn.jp/img/2016/07/21/deepmind-reduce-google-data-center-energy/site_m.png

Google検索、Gmail、YouTubeなどのGoogleのさまざまなサービスを支えているのが、Googleが世界各地に持つデータセンターです。
このデータセンターを効率的にすることは、Googleのサービス品質の向上につながることから、Googleはデータセンターをシステムレベルで絶えず更新し続けています。
例えば、データセンターで使用するサーバーを高効率の物に置き換えたり、再生可能エネルギーで電力をまかなう取り組みが行われているとのこと。

中でもデータセンターの品質を語る上で「冷却効率」は非常に重要です。大量の熱を発生させるデータセンターを適切に冷却することはデータセンターの安定的な稼働に不可欠だからです。
そして、データセンターの冷却に必要なエネルギーは、データセンターで使用されるエネルギーの大部分を占めており、冷却用のエネルギーを削減することは、環境負荷を下げることにつながります。
そのためGoogleは、冷却効率を高めてエネルギーを削減することに長年取り組んでいます。
なお、クラウドサービスなどでGoogleデータセンターを利用する企業にとっても、Googleのデータセンターのエネルギー削減が実現すれば、間接的な地球環境保護に役立つため、Googleはエネルギー削減に注力しているそうです。


しかし、データセンターの冷却システムは、データセンターを構成する機器があまりに複雑で非線形的に相互に影響を与えることから、机上の理論や人間の直感などを適用することが難しいという特性があります。
さらに、世界中の各データセンターは環境やアーキテクチャが独自であるため、あるデータセンターに最適化された冷却モデルを他のデータセンターに適用できないという難しさもあるとのこと。

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http://gigazine.net/news/20160721-deepmind-reduce-google-data-center-energy/

【ワシントン共同】米グーグル傘下の人工知能（ＡＩ）開発ベンチャー「ディープマインド」
（英国）は、開発した囲碁のコンピューターソフト「アルファ碁」がプロ棋士を相手に勝利を収めたと、英科学誌ネイチャーに２７日発表した。プロが公式戦で使うフルサイズの１９路盤でハンディなしで勝ったのは世界初としている。

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画像
http://daily.c.yimg.jp/society/main/2016/01/28/Images/08757716.jpg
http://www.daily.co.jp/society/main/2016/01/28/0008757711.shtml

Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
Silver, D. et al. Nature 529, 484-489 (2016).
http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html

Google AI algorithm masters ancient game of Go
Deep-learning software defeats human professional for first time.
http://www.nature.com/news/google-ai-algorithm-masters-ancient-game-of-go-1.19234

http://zasshi.news.yahoo.co.jp/article?a=20160110-00000000-sasahi-sci

近年、技術の進歩が著しい人工知能（AI）。技術がさらに進めば、人はAIと恋に落ちることも可能になるのでは……？　そんな疑問を専門家にぶつけてみた。

「AI元年」とも呼ばれた2015年。それなら将来は、「人間とAIの恋愛」もできるようになってもいいのではないか。東京大学大学院准教授の松尾豊さん（40）にぶつけると、こう返ってきた。

「部分的には実現していると思うのですが」

例えば、LINEなどに投入されるAI「りんな」（マイクロソフト）。「彼女」とまでは言えないが、「一緒に晩ご飯食べに行こう」と打てば、「やったー！　行く！」などと、極めて親密な連続対話を体験できる。しかし、「言葉として理解しているわけではありません」と松尾さん。

なぜなら、AIにとって言語は単なる文字の羅列にしか過ぎないから。入力された記号（言語）に対し、「ふさわしい」と判断した記号をパターン化して返しているだけ。

それでも人間というものは、親近感を持ってしまう。

「相手の言葉に『なぜ？』と続けて応答するだけでもいい。1960年代に開発されたソフト“イライザ”が古典的な例です」（松尾さん）

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壁の向こうにいる人物の輪郭を高周波信号で画像化 （ニュースイッチ） - Yahoo!ニュース
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20151224-00010001-newswitch-sctch


MITがソフト開発。高齢者ケアやスマートホーム用センサーなどで実用化へ

　壁を通して、その向こうにいる人物の大まかな輪郭やその動作まで、画像として見ることができるソフトウエアを米マサチューセッツ工科大学（MIT）が開発した。見られる人間の方はセンサーを装着したりする必要が全くなく、壁越しに無線の高周波を照射し、反射してきた信号から人の輪郭画像を作り出す。まずエメラルドホームというスタートアップ企業を通じて、高齢者ケアなどの分野で実用化を狙う。

　MITコンピューター科学人工知能研究所（CSAIL）の大学院生の「もし、無線LANに使うWiFiの電波で壁を通して見ることができたら」というユニークな発想から開発された。人間に当たって反射してきた信号から、赤、オレンジ、黄色、緑で色分けされたヒートマップのような画像を得ることができる。はっきりした画像ではないものの、頭や胸など体の部位も大まかにわかり、時系列で動いている画像を融合させれば、より精度の高い人体画像を得ることができる。

　これによって、壁の向こうにいる人が今どういう動きをしているか、あるいは姿勢をしているかまで検出できる。例えば、空中に指で文字を書いたりする場合も、指の動きを高い精度で読み取ることができ、マイクロソフトのジェスチャー信号入力装置であるキネクト（Kinect）の読み取り結果と比較しても、2cm程度の違いしかなかったという。

　複数の人間がいた場合には、体の部位ごとの特徴でそれぞれの人間を判別できるという。実験によれば、5人の場合で95%、15人の時には88%の正確性でそれぞれの画像の人物を見分けることができた。子供や老人のケアのほか、テレビゲームや、警察、軍事関係などへの応用も見込んでいる。