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予測

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1: 2019/06/09(日) 05:15:58.79 ID:CAP_USER
赤ちゃんの泣き声の意味をAIで聞き分けることが可能に
https://gigazine.net/amp/20190607-ai-understand-baby-different-cries
2019年06月07日 14時00分00秒
GigaZiNE

 赤ちゃんの泣き声は親を心配にさせたり、イライラさせたりするものです。
 そんな赤ちゃんの泣き声を人工知能(AI)を用いて聞き分けることで、「正常な泣き声」と「異常な泣き声」を区別するという研究が進められています。

 Infant cry language analysis and recognition: an experimental approach - IEEE Journals & Magazine
 https://ieeexplore.ieee.org/document/8657383

 Artificial intelligence that can understand meaning of a baby’s different cries- Technology News, Firstpost
 https://www.firstpost.com/tech/science/artificial-intelligence-to-understand-meaning-behind-the-different-babies-cries-6766841.html

 赤ちゃんはお腹が減ったり、病気で体調が悪くなったりすると泣きますが、それだけでなく親の気を引くために泣くこともあります。
 熟練の親や専門家であれば乳児の泣き声の意味をある程度理解することができるため、泣き声の意味を正確に認識することは可能であると考えられてきました。

 そこで、さまざまな意味合いを持つ幼児の泣き声の「周波数的領域における音声特徴」を分析し、「乳児が泣いている理由」を認識しようとしたのが、
 ノーザン・イリノイ・ユニバーシティの電気工学科で准教授を務めるLichuan Liu氏が率いる研究チーム。

 研究チームは線形予測符号を用いて乳児の泣き声から線形予測ケプストラム係数(LPCC)、バーク周波数ケプストラム係数(BFCC)、メル周波数ケプストラム係数(MFCC)といった形で音の特徴を抽出。

続きはソースで

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引用元: 【情報処理工学/AI】赤ちゃんの泣き声の意味をAIで聞き分けることが可能に[06/07]

【情報処理工学/AI】赤ちゃんの泣き声の意味をAIで聞き分けることが可能にの続きを読む

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1: 2019/05/08(水) 20:02:26.64 ID:CAP_USER
MITコンピュータ科学・人工知能研究所はディープラーニングにより乳がんの発生を予知する手法を開発したと発表しました。これにより、乳がんになりやすい人を従来よりもはるかに高い精度で発見することができるほか、将来的には乳がん以外のがんや心筋梗塞などの早期発見にも役立つと期待されています。
https://i.gzn.jp/img/2019/05/08/mit-ai-breast-cancer/00.jpg

A Deep Learning Mammography-based Model for Improved Breast Cancer Risk Prediction | Radiology
https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2019182716

MIT CSAIL's AI can predict the onset of breast cancer 5 years in advance | VentureBeat
https://venturebeat.com/2019/05/07/mit-csails-ai-can-predict-the-onset-of-breast-cancer-5-years-in-advance/

アメリカでは乳がんが、がん関連の死亡原因の第2位で、2015年だけでも約23万2000人の人が乳がんだと診断され、約4万人が乳がんで亡くなっています。また、世界のがん患者のうち、乳がんの患者数が最も多いという調査結果もあります。このため、世界中で乳がんを早期に発見する研究が盛んに行われていて、最近の例ではGoogleのAIが99%の精度で転移性の乳がんを発見することができたと発表されました。
https://i.gzn.jp/img/2018/10/15/google-ai-detect-breast-cancer/00_m.jpg

既に発生してしまったがんを早期に発見することはもちろん重要なことですが、もし将来がんが発生するかどうかがあらかじめ分かっていれば、緊密ながん検査などを通してより効果的にがんの予防と治療が可能になります。そこで、乳がんの発生を予想するため、乳腺の密度や家族のがん既往歴などから統計的にがんの発生を予測する「Tyrer-Cuzick(TC)法」などの手法がこれまで用いられてきましたが、必ずしも精度が高いとはいえないものでした。

そこで今回、ディープラーニングにより高い精度で乳がんの発生を予見できる手法を開発したのが、MITコンピュータ科学・人工知能研究所でAIを研究しているレジーナ・バージレイ氏らの研究グループです。研究グループは、3万9571人の女性を対象としたマンモグラフィー検査により撮影された8万8994件の画像と、検査後5年間のがんの診断状況の統計データを使用して、深層学習によりAIをトレーニングしました。

その後、6万886人分のマンモグラフィー検査の画像と診断状況の統計データを、「従来のTC法」「ディープラーニングによる診断(DL)法」「TC法とDL法を組み合わせたハイブリッドDL法」の3種の手法ごとに分析して乳がんの予測精度を検証しました。その結果、ディープラーニングを用いたDL法とハイブリッドDL法は、従来から乳がんの予測に使用されてきたTC法のみの手法に比べて高い精度で乳がんの発生を予測できたとのことです。
以下の画像は、従来のTC法とハイブリッドDL法によるリスク評価と実際のがん発生率を比較したものです。リスク評価は「低・中・高」の3段階で、縦軸が上から「TC法の低・中・高リスク」で、横軸が左から「ハイブリッドDL法の低・中・高リスク」を表しています。
https://i.gzn.jp/img/2019/05/08/mit-ai-breast-cancer/a01.png

続きはソースで

ダウンロード (2)

引用元: 【医療】AIで乳がんの発生を予知できる技術が開発される[05/06]

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1: 2019/05/13(月) 15:49:18.12 ID:CAP_USER
 人工知能(AI)を使って竜巻の進路を予測し、鉄道などの安全運行につなげるシステムの開発に、気象庁気象研究所とJR東日本などが乗り出す。発生した竜巻の形を大量にAIに学ばせることで、現行の気象レーダーに基づく予測より精度の向上が見込めるという。15日に始まる日本気象学会で発表する。

 2005年12月、山形県でJR羽越線の特急列車が脱線・転覆し38人が死傷した事故は、局所的な突風が原因だと認定された。事故を受け、同研究所とJR東は、雨粒の動きから風の強さや方向を観測できる「ドップラーレーダー」を使って竜巻などの進路を予測するシステムを開発。

続きはソースで

https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20190512002297_comm.jpg

朝日新聞デジタル
https://www.asahi.com/articles/ASM5B6QZ0M5BULBJ01C.html
images


引用元: 【AI】AIで竜巻進路を予測 気象庁とJR東などが開発へ[05/13]

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1: 2019/05/11(土) 20:12:15.64 ID:CAP_USER
 京都大学フィールド科学教育研究センターの伊勢武史准教授と大庭ゆりか特定助教は、ディープラーニングを用いて10年間の平均気温の上下を最大精度97%で推定する手法を開発した。

 気候変動予測は従来、スーパーコンピュータを用いた物理計算が主流だ。しかし、既知の物理学の知見を積み重ね、モデル化して全体を理解する「ボトムアップ型」の従来手法では、細かく計算しようとすればするほど精細なシミュレーションモデルとより大きなスパコンが必要となり、予算とマンパワーを膨張させてしまう問題があった。

 対して本研究では、統計的に傾向を分析する「トップダウン型」の思考を取り入れた。まず、過去の全世界の気温データから連続した30年分を抜き出し、縦に1月から12月の各月の温度、横に30年の年ごとの温度を配置し、温度の高低を色で表した疑似カラー画像を生成した。画像にするのは、人工知能がその特徴を学習しやすくするためだ。

続きはソースで

論文情報:【Frontiers in Robotics and AI】Forecasting Climatic Trends Using Neural Networks: An Experimental Study Using Global Historical Data
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2019.00032/full

https://univ-journal.jp/25854/
images


引用元: 【気候変動】ディープラーニングで将来気温の上下を推定 京都大学が提案する新発想の気候予測[05/11]

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1: 2019/05/03(金) 00:05:43.86 ID:CAP_USER
(CNN) 米航空宇宙局(NASA)によると、「死の神」の名を持つ巨大小惑星が、2029年に地球に接近する。

この小惑星「99942アポフィス」は直径約335メートル。アポフィスの名は、太陽をのみ込もうとするエジプト神話のヘビ神のギリシャ名に由来する。

ただし2029年にアポフィスが地球に衝突する心配はなく、地球から約3万キロの距離を通過する見通し。

NASAの専門家によると、これほど大きな天体が地球の近くを通過することは比較的珍しく、研究者にとっては絶好の観測の機会になる。NASAでは光学望遠鏡とレーダー望遠鏡を使って観測する予定。

続きはソースで

https://www.cnn.co.jp/storage/2019/05/02/50c256cb6ddcb7f914cdbb6592ef235d/t/768/432/d/asteroid-1-super-169.jpg

https://www.cnn.co.jp/fringe/35136488.html
ダウンロード (5)


引用元: 【宇宙】「死の神」の小惑星アポフィス、2029年に地球に接近[05/02]

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1: 2019/04/25(木) 11:31:48.72 ID:CAP_USER
東京工業大学による研究チームは、0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測し格闘の訓練ができるdeep learningを用いたシステム「FuturePose」を発表しました。

論文:FuturePose – Mixed Reality Martial Arts Training Using Real-Time 3D Human Pose Forecasting With a RGB Camera
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8658594

https://shiropen.com/wp-content/uploads/2019/03/gif-1-3.gif
本論文は、1台のRGBカメラによる画像から0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測するdeep learningを用いた格闘訓練システムを提案します。本提案は、RGB画像の入力から相手の未来の姿勢を推定し提示することで格闘を訓練するシステムです。

具体的には、最初にResidual Networkを用いてRGB画像から相手の2D関節位置を推定します。続けて、推定した2D関節位置をLSTMネットワークの入力として時間的特徴を学習するために使用し、未来の2D関節位置を予測します。正確な動き予測を得るためにオプティカルフローを使用、中でも計算コストを下げるためにlattice オプティカルフローを使用します。
https://shiropen.com/wp-content/uploads/2019/03/unnamed.png

最後に、予測した2D関節位置を可視化するために3Dスケルトンモデルを構築しユーザに提示します。

続きはソースで

FuturePose https://youtu.be/W6JqYF2e7HM



https://shiropen.com/seamless/futurepose
ダウンロード (4)


引用元: 東工大、0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測するdeep learningを用いた格闘訓練システム「FuturePose」発表[04/23]

東工大、0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測するdeep learningを用いた格闘訓練システム「FuturePose」発表の続きを読む
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