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ディープラーニング

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1: 2018/05/29(火) 21:56:51.48 ID:CAP_USER
【5月29日 AFP】人工知能(AI)と皮膚科医が正確かつ迅速に皮膚がんを発見する対決を行ったところ、AIに軍配が上がったとする研究論文が29日、英医学誌「Annals of Oncology(腫瘍学年報)」に掲載された。

 ドイツ、米国、フランスの研究チームはディープラーニング(深層学習)の一種である畳み込みニューラルネットワークというAIを使ったシステムに10万枚以上の画像を示し、皮膚の病変が良性か悪性か識別できるよう学習させ、17か国の皮膚科医58人と競い合う形でメラノーマ(悪性黒色腫)か良性のほくろかを識別する画像テストを実施した。

 結果、画像から正確に皮膚がんと診断できた割合は皮膚科医が平均で86.6%だったのに対し、AIのシステムは95%に達し、研究チームによると「畳み込みニューラルネットワークがほとんどの皮膚科医をしのいだ」という。

続きはソースで

(c)AFP

AFP
http://www.afpbb.com/articles/-/3176420
ダウンロード


引用元: 【人工知能】AI、ディープラーニングで医師より正確に皮膚がん発見 研究[05/29]

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1: 2018/03/21(水) 11:14:18.68 ID:CAP_USER
静止画なのに回っているように見える「錯視」について、
深層学習(ディープラーニング)で自ら学習する人工知能(AI)も、人間と同様に「回っている」と誤って判断し、錯視が起きていることを、基礎生物学研究所(愛知県岡崎市)と立命館大学(京都市)などの共同研究グループが発見し、国際学術誌で発表した。

AIの深層学習は、世界のトップ棋士を次々と破った「アルファ碁」で注目を集めた新技術。
画像など膨大なデータを読み込み、判断や予測能力を自ら磨く。画像診断などにも活用されている。

 研究グループは、人の脳と同様に目で見る情報で予測を修正しながら学習するソフトを導入。

続きはソースで

画像:円が回転して見える「蛇の回転錯視」
https://cdn.mainichi.jp/vol1/2018/03/21/20180321k0000e040220000p/6.jpg

毎日新聞
https://mainichi.jp/articles/20180321/k00/00m/040/191000c
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引用元: 【人工知能】AI誤って「回転」と錯視…人間同様に 立命大など発見「AIが錯視というエラーを起こす可能性が分かった」[03/21]

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1: 2018/02/18(日) 02:17:13.38 ID:CAP_USER
 アメリカの研究チームは人工知能(AI)を使って地震の検出と位置特定をするシステム「ConvNetQuake」を開発しました。
従来のシステムは体感できないほど小さな地震を検知することを苦手としていましたが、「ConvNetQuake」はAIを使用することで、大小さまざまな地震を検知することが可能になったと、海外メディアのFuturismが報じています。

A New AI Detected Seventeen Times More Earthquakes Than Traditional Methods
https://futurism.com/ai-earthquakes-traditional-methods/

日本だけでなく、アメリカにおいても地震が数多く発生しており、南カリフォルニアだけでも毎年約1万回の地震が発生しているとのことです。
しかし、その地震の多くは体感できるものでもなければ、自然発生したものでもないそうで、石油・ガス業界の企業により、産業排水を地下深くに注入していることを原因としています。


「ConvNetQuake」はディープラーニングによる地震の検出と位置特定を行うシステムです。
特殊なアルゴリズムを用い、揺れが自然発生によるものか人為的なものかを地震動の測定値から区別するものとなっています。

続きはソースで

関連ソース画像
https://i.gzn.jp/img/2018/02/16/convnetquake/01_m.png

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180216-convnetquake/
ダウンロード (5)


引用元: 【地震】AIを使用した地震検知が従来方式の17倍以上の地震を検出することに成功[02/16]

AIを使用した地震検知が従来方式の17倍以上の地震を検出することに成功の続きを読む

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1: 2018/01/30(火) 15:07:10.10 ID:CAP_USER
人工知能(AI)を活用し、内視鏡画像から胃がんを高い精度で検出するシステムを開発したと、公益財団法人がん研究会(東京都)などが発表した。

 熟練した医師に匹敵するレベルといい、早期発見や正確な診断につなげたい考え。

 同会が運営するがん研有明病院などで診断した1万2000枚以上の胃がん画像のデータを、コンピューターが自ら規則性などを探し出す先端技術「ディープ・ラーニング(深層学習)」でAIに学ばせ、病変を見つけられるようにした。

 学習用とは別の画像2296枚を使って能力を検証したところ、77病変のうち71病変を検出(検出率92・2%)。

続きはソースで

yomiDr. / ヨミドクター(読売新聞)
https://yomidr.yomiuri.co.jp/article/20180129-OYTET50000/
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引用元: 【医学/テクノロジー】胃がん、AIで高精度検出「熟練医に匹敵するレベル」…がん研がシステム開発[18/01/29]

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1: 2018/01/18(木) 02:58:09.92 ID:CAP_USER
東京大学の原田達也教授らは人工知能(AI)を使って2次元の画像から3次元の物の形を高精度で認識する技術を開発した。
深層学習(ディープラーニング)で多くの画像を学ばせると、1枚の画像から物の形を推測できるようになり、実物との表面の一致率が6割と世界最高水準になった。空間を認識できるロボットなどに応用し、
作業の精度を高める用途を想定する。

 原田教授らは様々な角度から表示した飛行機やイスなど13種類の被写体の画像約3万枚を学習データに使った。
画像が推測した形と本当の形との差が小さくなるように、人の脳をまねたニューラルネットワーク(神経回路網)の計算モデルを構築した。

 2次元画像から3次元に落とし込む際は、これまで「ボクセル」と呼ばれる多くの立方体を積み重ねる手法が多く使われていた。
深層学習を使うのは比較的簡単にできるが、立方体にでこぼこがある分、精度を上げるのが難しい。

続きはソースで

画像:絵画の画風をティーポットの3Dの物体に加えた
https://www.nikkei.com/content/pic/20180117/96958A9F889DE0E7E5E7E7E5E3E2E3E4E2E3E0E2E3EA8AE3E3E2E2E2-DSXMZO2575569016012018X11001-PB1-2.jpg

日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO25755710W8A110C1X11000/
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引用元: 【テクノロジー】東大、2次元画像から3次元の形を認識 AIで高精度に

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1: 2017/12/27(水) 05:40:22.00 ID:CAP_USER
【12月25日 CNS】
中国のIT大手「捜狗(Sogou)」が業界初となる口唇形状認識の開発に成功した。
音声認識に頼らず、話す人の唇の動きを画像認識することによって会話の内容を解読する。

 口唇形状認識は画像認識と自然言語処理が一体となった技術。ディープラーニング(深層学習)を応用し、中国語の口の動きを数千時間かけて学習させた。認識の正確率は60%以上で、米グーグル(Google)による英語の口唇形状認識システムの正確率50%を上回った。
12月上旬に中国・浙江省(Zhejiang)で行われた「世界インターネット会議(World Internet Conference)烏鎮サミット」で捜狗の口唇形状認識が初めて公開され、注目を集めた。

続きはソースで

(c)CNS/JCM/AFPBB News

画像:「世界インターネット会議・烏鎮サミット」で展示されていた口唇形状認識システムを試す来場者
http://afpbb.ismcdn.jp/mwimgs/7/0/700x460/img_703df7a4a35647bada937fc2d8793b7f216762.jpg

AFP
http://www.afpbb.com/articles/-/3156363?pid=19657948
images (1)


引用元: 【テクノロジー】唇の動きを画像認識、会話を解読 中国のIT企業が開発

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