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ディープラーニング

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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: 2018/05/29(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
ダウンロード


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/
ダウンロード


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/
ダウンロード


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

東大、2次元画像から3次元の形を認識 AIで高精度にの続きを読む
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