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信号

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1: 2019/06/14(金) 02:23:01.76 ID:CAP_USER
「踏み間違えた可能性も」飯塚容疑者が供述
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190613-00050330-yom-soci
2019/6/14(金) 0:03配信
YAHOO!JAPAN NEWS,読売新聞オンライン

 東京・池袋で起きた高齢ドライバーによる暴走事故で、車を運転していた旧通産省工業技術院の元院長・飯塚幸三容疑者(88)が警視庁の事情聴取に
  「アクセルとブレーキを踏み間違えた可能性もある」
 と供述していたことが捜査関係者への取材でわかった。
 警視庁は、運転操作ミスが事故原因とみており、自動車運転死傷行為処罰法違反(過失運転致死傷)容疑で飯塚容疑者を書類送検する方針。

 飯塚容疑者の車は現場手前の縁石に接触した後、直線で加速し、赤信号を無視して横断歩道に突っ込んだ。

続きはソースで
ダウンロード


引用元: 【交通工学】「踏み間違えた可能性も」池袋で起きた高齢ドライバーによる暴走事故【科学でお願いします by科学ニュース+】[06/14]

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1: 2019/06/07(金) 07:25:16.29 ID:CAP_USER
複数人対戦ゲームでもAIが人間に勝利、グーグル親会社傘下企業が開発

https://www.afpbb.com/articles/-/3228148
https://www.afpbb.com/articles/-/3228148?page=2
2019年6月4日 11:25 AFPBB News

 【6月4日 AFP】人工知能(AI)はこれまでチェスや囲碁など1対1で対戦するゲームで人間に勝ってきたが、チームワークが求められる複数人が対戦するゲームでも人間を負かすことができたとの研究結果が5月30日、
 米科学誌サイエンス(Science)で発表された。

 このAIの開発を手掛けたのは米IT大手グーグル(Google)の親会社アルファベット(Alphabet)傘下のAI開発企業ディープマインド(DeepMind)で、
 AIの「エージェント」らにマルチプレーヤー型ファーストパーソン・シューティングゲーム(FPS、本人の視点で戦うゲーム)を自習させ、人間と対戦させた。

 コンピューターはこれまでにも、1対1の対戦ゲームでは人間を打ち負かしたことがある。
 例えば、1997年には米IBMが開発したディープ・ブルー(Deep Blue)が、チェスの王者ガルリ・カスパロフ(Gary Kasparov)氏を破った。
 また、2017年には、グーグルが開発したAIが世界トップレベルの棋士に勝利している。

 だが、複雑な状況下で、チームワークと意思疎通が求められるマルチプレーヤーゲームについては、人間に勝てていなかった。

 マックス・ジェイダーバーグ(Max Jaderberg)氏率いるチームは開発に当たり、「クエイクIIIアリーナ(Quake III Arena)」の修正版を使用した。
 このゲームは1999年にリリースされたFPSで、現在もeスポーツ界で人気を保っている。

 また、ゲームモードは「キャプチャー・ザ・フラッグ(CTF)」と呼ばれる旗取りゲームを選択した。
 チームメートと連携し、防御しながら相手チームの旗を奪うもので、プレーヤーは攻撃と防御を組み合わせた複雑な戦略を練る必要がある。

 研究ではエージェントに自己学習させ、人間のプロのゲームテスターと対戦できるまで能力を高めた。

 研究チームによると「12時間練習をした後でも、人間のプロゲームテスターらのエージェントチームに対する勝率は25%にとどまった」。
 一方エージェントは、反応時間を人為的に低下させ人間の水準に合わせても、人間の能力を上回っていたという。


 ■「ファスト&スロー」

 研究チームはエージェントの学習にいわゆる「強化学習(RL)」を用いた。
 エージェントは旗を奪うと報酬が得られることを教えられるが、研究チームは強化学習の可能性をさらに広げる革新的方法を考案した。

 「各エージェントが自身の内部報酬信号を学習したことが今回の研究結果の成果の一つだ」とジェイダーバーグ氏は指摘する。
 これは、旗を奪ったり、相手を撃ったりといったさまざまなタスクを達成すると、AIプレーヤーはその重要度に応じて自身に報酬を与えるということを意味する。

 研究チームはまた、エージェントを個別に訓練するよりも、まとめて訓練した方がチーム全体としてはるかに速く学習できることも発見した。

 さらに「二つの時間スケール」学習と呼ぶ新たな構造も考案した。
 ジェイダーバーグ氏はこれをダニエル・カーネマン(Daniel Kahneman)の著作「ファスト&スロー(Thinking Fast and Slow)」に例えている。

 「素早く考えて素早く考えを更新するエージェントと、ゆっくり考えてゆっくり考えを更新するエージェントに分けると、2種類の考えが互いに影響し合い、エージェントが世界について学習する方法を構築する手助けとなる」と
 ジェイダーバーグ氏は説明した。

続きはソースで

ダウンロード (2)

引用元: 【IT】複数人対戦ゲームでもAIが人間に勝利、グーグル親会社傘下企業が開発

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1: 2019/04/25(木) 11:37:50.70 ID:CAP_USER
脳の中の電気信号を読み取り、話しことばに変換することにアメリカの研究グループが成功し、脳の障害などによってことばが出ない人とのスムーズな意思の疎通につながる技術として注目されています。

この研究成果はカリフォルニア大学のグループが24日、イギリスの科学雑誌「ネイチャー」に発表しました。

研究グループは、脳内で出される電気信号を検知する装置を人に取り付け、数百の文章を声に出して読んでもらうことで、声に出す際に唇や舌、あごやのどを動かすのにどのような信号が関わっているかをAI=人工知能を使って詳しく解析しました。

そしてこの解析を基に脳内の信号を解読して音声に変換するコンピューターのシステムを作り試したところ・・・

続きはソースで

NHKニュース
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20190425/k10011895801000.html
ダウンロード (1)


引用元: 【AI】脳内を読み取りことばに変換 米研究グループが成功[04/25]

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1: 2019/03/11(月) 15:52:15.64 ID:CAP_USER
中国の研究チームは、赤外光を可視光に変換するナノ粒子をマウスの目の中に注入することで、裸眼で暗視ができるようにした。

目に注入されたナノ粒子は、光を電気信号に変換する網膜細胞に付着し、マウスの目には見えない赤外光を、目に見える緑色光に変換する。

マウスをしゃべらせる技術はまだ開発されていないので、ナノ粒子が目論見通りに機能したかどうかを確認するために、研究チームはマウスの目を赤外光で照らした。ナノ粒子を注入したマウスの瞳孔は縮小したが、対照群のマウスの瞳孔は縮小しなかった。別の実験では、マウスに2つの部屋を行き来させた。一方は暗い部屋で、もう一方は赤外光で照らされた部屋だ。

続きはソースで

https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2019/03/02060407/mice-uriel-sinai-stringer-getty-1181x787.jpg

https://www.technologyreview.jp/nl/mice-have-been-given-night-vision-with-a-nanoparticle-eye-injection/
ダウンロード (1)


引用元: 【ナノ粒子】暗視ゴーグル不要に?裸眼で暗視できる技術を中国が開発[03/05]

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1: 2018/11/20(火) 12:17:00.68 ID:CAP_USER
 松浦理史 iPS細胞研究所博士課程学生、齊藤博英 同教授らの研究グループは、合成RNAを細胞に導入することで細胞の運命を精密に制御できる人工論理回路を開発しました。

 今回開発した人工論理回路では、細胞内の複数種のmiRNAを検知して入力信号とし、それぞれの論理回路(AND、OR、NAND、NOR、XOR回路)に応じ・・・

続きはソースで

図:本研究で開発した人工論理回路の概略
http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research/research_results/2018/images/181119_1/01.jpg

http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research/research_results/2018/181119_1.html
ダウンロード (5)


引用元: 細胞の運命を制御する人工RNA論理回路の構築に成功 癌細胞の死滅などに利用 京大[11/20]

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1: 2019/01/30(水) 20:09:45.43 ID:CAP_USER
コロンビア大学でニューロエンジニアリングについて研究するニマ・メスガラニ准教授が、脳の信号を「耳で聞いて理解可能な会話音声」に変換するシステムを作成しました。このシステムを用いれば口に出さなくても脳の信号を読み取るだけで、何を考え話そうとしているかが理解できるようになります。

Towards reconstructing intelligible speech from the human auditory cortex | Scientific Reports
https://www.nature.com/articles/s41598-018-37359-z

Columbia Engineers Translate Brain Signals Directly into Speech | Zuckerman Institute
https://zuckermaninstitute.columbia.edu/columbia-engineers-translate-brain-signals-directly-speech

メスガラニ准教授がコンピューターを用いて脳波を直接理解可能な会話音声に変換するシステムを開発しました。このシステムは、これまでに前例のないレベルで脳波から人の話し言葉を生成することが可能です。システムは音声合成器と人工知能を活用したものとなっており、コンピューターが脳と直接通信するための新しい方法につながる技術として期待が集まっています。

メスガラニ准教授のシステムは、筋萎縮性側索硬化症(ALS)患者や脳卒中から回復した人など、脳は機能しているものの上手く話すことができない人が外界とのコミュニケーション能力を取り戻すための大きな助けとなる可能性があります。なお、メスガラニ准教授の研究結果は科学誌のScientific Reportsで公開されています。

脳波を直接理解可能な会話音声に変換するための研究でリーダーを務めたメスガラニ准教授は、「我々の声は、周囲の友人や家族および世界中の人々とつながるための役に立つものです。よって、怪我や病気で自分の声が出せなくなってしまうということは、とても悲しいことです。しかし今回の研究により、我々はその力(声を出すということ)を取り戻すための方法を見つけたということになります。正しい技術を使えば、1度声が出せなくなってしまった人であっても、再び聞き手に理解してもらうことが可能な会話が行えるようになるということを示すことができました」と、研究の意義について語っています。

過去数十年にわたる研究から、人間が言葉を発する際、もしくは何か話すことをイメージする時でさえ、人間の脳には明らかな活動パターンが現れることが明らかになっています。また、反対に誰かの話を聞く時、もしくは聞くことを想像する時にも、脳でははっきりと認識可能な信号パターンが現れます。これらのパターンを記録し、その内容を解読するという研究はこれまでにも行われてきました。

メスガラニ准教授も同じように脳の信号から話そうとしていた内容を解読するという研究を行ってきた人物で、同分野における初期の研究では脳の一次聴覚野から記録した信号を分析して会話内容を再構成しようとするコンピューターモデルの作成を行っています。しかし、このアプローチでは理解しやすい会話音声を生成することが困難であったため、メスガラニ准教授ら研究チームは別の手法に挑戦することとなります。

以下の画像をクリックすると、メスガラニ准教授らが開発したシステムによる、「脳の活動パターンを分析して生成した音声」が再生できます。少し聞き取りづらいものの、英語で0から9までの数字を読み上げていることがわかります。
https://zuckermaninstitute.columbia.edu/sites/default/files/m5_dnn_vocoder.mp3

続きはソースで

https://gigazine.net/news/20190130-translate-brain-signals-speech/
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引用元: 脳の信号を読み取り「耳で聞いて理解可能な会話音声」に変換するシステムが誕生[01/30]

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