理系にゅーす

理系に関する情報を発信! 理系とあるものの文系理系関係なく気になったものを紹介します!

スポンサーリンク

機械

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
1: 2018/01/14(日) 23:13:39.25 ID:CAP_USER
ATR(国際電気通信基礎技術研究所)と京都大学の研究者らは、fMRI(機能的磁気共鳴画像法)によって測定された人間の脳活動のみから機械学習を用いて視覚像を再構成する提案を論文にて発表しました。

本稿は、人間が見ている画像を、fMRIで測定した脳活動パターンのみで知覚内容を視覚化する機械学習を用いた手法を提案します。

提案手法では、画像を見る被験者からfMRIで測定した脳活動から、画像の視覚特徴パターンを予測するよう学習したデコーダを用いてDNN(Deep Neural Network)の信号パターンへ変換します。
そして、DGN(Deep Generator Network)を組み合わせて画像を生成します。

これらのことで、人間が見ている画像に類似した画像を脳活動の情報から高いレベルで生成することを可能にしました。

続きはソースで 

画像:(左が見ている画像、右が再構成された画像)
http://shiropen.com/wp-content/uploads/2018/01/ezgif-4-1082d57d21.gif

図:本提案手法の概要。
http://shiropen.com/wp-content/uploads/2018/01/Deep-image-620x525.png

関連動画
Deep image reconstruction: Natural images https://youtu.be/jsp1KaM-avU


Deep image reconstruction: Visual imagery https://youtu.be/b7kVwoN8Cx4



Seamless
http://shiropen.com/2018/01/14/31458
ダウンロード (4)


引用元: 【京都大学】ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像や心の中でイメージした内容の画像化に成功

ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像や心の中でイメージした内容の画像化に成功の続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
1: 2017/11/20(月) 12:16:52.81 ID:CAP_USER
東京大学(東大)は、機械学習の転移学習という技術を活用して人工知能が繰り返し成長することで、物質の界面の構造を決定するための計算コストを1/3600まで削減することに成功したと発表した。

同成果は、東京大学生産技術研究所の溝口照康 准教授、小田尋美氏、清原慎氏、東京大学大学院新領域創成科学研究科の津田宏治 教授らの研究グループによるもの。
詳細は日本の学術誌「Jounal of the Physical Society of Japan」に掲載された。

界面は、物質の電気伝導性やイオン伝導性、耐久性などの機能に役割を果たしている。
界面の構造は結晶とは異なっており、その構造が界面における機能の起源だ。
つまり、界面の機能を理解するためには、界面固有の構造を明らかにすることが不可欠だ。

一方で、同じ物質でも無数の種類の界面が存在し、それぞれの界面が異なる構造をもっている。
さらに、その中の1種類の界面でも、数千~数万個という候補構造が存在しており、従来はすべての候補構造について理論計算を行い、候補の中から最も安定なものを決める必要があったため、さまざまな種類の界面の構造を網羅的かつ系統的に決定することは困難だとされてきた。

研究グループはこれまで、ある問題を解くための人工知能を作成するクリギングという機械学習の手法を利用して人工知能を作成し、界面構造を探索させる手法を開発してきた。

続きはソースで

関連ソース画像
http://news.mynavi.jp/news/2017/11/17/090/images/001.jpg

マイナビニュース
http://news.mynavi.jp/news/2017/11/17/090/
ダウンロード


引用元: 【テクノロジー】人工知能が膨大な計算を3600分の1に削減 - 東大が転移学習を組み込んで成功

人工知能が膨大な計算を3600分の1に削減 - 東大が転移学習を組み込んで成功の続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
1: 2017/10/26(木) 18:08:14.50 ID:CAP_USER9
http://www.afpbb.com/articles/-/3148175?cx_module=latest_top

【10月26日 AFP】生物の遺伝コードに存在する小さくも致命的な誤りを「継ぎ目なく」修正できる、高精度の制御が可能な新たな分子機械を開発したとの研究結果が25日、発表された。

 この技術は、遺伝子編集の適用範囲を拡大し、精度を向上させるもので、遺伝性の失明、鎌状赤血球貧血、嚢胞(のうほう)性線維症やその他多くの消耗性疾患を引き起こす遺伝子変異の修復に道を開くものだ。

 米ハーバード大学(Harvard University)のデービッド・リュー(David Liu)氏率いる研究チームが開発した「一塩基編集」と呼ばれる手法では、DNAに直接「化学的な手術」を実行し、DNAのはしご型構造を切断することなく、問題のある部分を恒久的に修正する。

 英科学誌ネイチャー(Nature)に掲載された論文によると、病気のヒト細胞を用いた実験では、この技術が有効に機能することが示されたという。

 DNAは、個々の細胞がそれぞれに特化した仕事をどのように行うかに関する詳細な指示を細胞に与える。DNAを構成する「塩基」と呼ばれる4種類の化学物質はそれぞれ「A」「T」「G」「C」の文字で表され、必ずAとT、GとCがペア(塩基対)になるように配列されている。

 この中に1つの塩基対が誤った場所にある「遺伝子変異」が存在するだけで、物事は極めて悪い方向に進むことになる。

 すでに広く利用されているもう一つの遺伝子編集技術「CRISPR-Cas9」は通常、DNAの1つの塩基対を挿入したり削除したりするためにDNAのらせん状の鎖を切断する。

 だが、リュー氏の編集技術は、DNAの鎖を切らずに修正を行うことができる。「例えるなら、CRISPR-cas9ははさみで、一塩基編集は鉛筆のようなものだ」と説明し、それそれ向いている用途が異なると主張した。

 リュー氏のチームは2016年の画期的研究で、C-Gの塩基対をT-Aと交換する方法を示した。

 その後、バクテリアやトウモロコシ、マウスやヒトの胚に至るまでの生命体におけるいわゆる「点変異(1塩基置換)」を修正するため、この方法を用いた実験が世界中の研究所で実施され、好ましい結果が得られている。

続きはソースで

(c)AFP/Marlowe HOOD

2017年10月26日 14:18 発信地:パリ/フランス
ダウンロード (1)


引用元: 【研究】高精度「塩基エディター」、遺伝子治療の大きな一歩に

高精度「塩基エディター」、遺伝子治療の大きな一歩にの続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
1: 2017/08/23(水) 13:12:59.67 ID:CAP_USER9
■シンギュラリティは来ない

――2045年にシンギュラリティ(技術特異点、コンピュータが人間の知能を上回る時点)が来るという予測について、どう思いますか?

脳科学の人はシンギュラリティについて、「そんなバカなことを言うな」って考えています。人間の脳はものすごく複雑で、本当はどう動いているのか全然分かっていない。脳型コンピュータの専門家ですら、「今はまだごく表層的な脳の模倣に過ぎない」と言っています。そんな現状で、脳、つまり人間のインテリジェンスを超えるなんて、おこがましい。

ただ自動化や機械の自律化は確実に進む。その中で、人間が思いもよらなかった事態が起きるというのは、十分ありうる。バカなAIが危険な事態を起こす可能性は十分ある。

――雇用に対する影響は、バカなAIでも十分起こるわけですね。

そうだし、それより制御できないという事態が怖い。原発事故がそうですが、人間が想定していなかったいろんな事態が連鎖し大事故が起きる、というのは機械では十分にありうるわけです。特にAIみたいな複雑な判断をする機械だと、やっぱり「ヒューマン・イン・ザ・ループ」じゃないといけない。

――人間が輪の中に入る?

続きはソースで

(撮影:今井 康一)

http://toyokeizai.net/articles/-/185506?page=3
ダウンロード (1)


引用元: 【AI】「シンギュラリティは来ない。しかしバカなAIが危険な事態を引き起こす可能性は十分にある」=東工大・松岡聡教授 ©2ch.net

「シンギュラリティは来ない。しかしバカなAIが危険な事態を引き起こす可能性は十分にある」=東工大・松岡聡教授の続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
1: 2017/08/05(土) 09:30:48.82 ID:CAP_USER
人間と
ロボットに
境界はない!?
~「人間とは何か」を考えるロボット研究~
ロボット工学者・石黒浩 さん

世界的なロボット工学者の石黒浩さんが生み出したアンドロイドは、もはや人間との見分けがつかないほどだった。間近で見ると、そのリアルさに驚かされる。現代のロボット工学は、こんなにも人間に近いところまで到達している。
けれども石黒さんは、さまざまなロボットを開発しながら、「“人間とは何か”を考えるためにロボットをつくっています」と話す。
人間そっくりのロボットは、鏡みたいにわたしたちのことを映し出しているのかもしれない。ロボットを見つめることで見えてくる「人間」とは一体何なのか。
取材・文:国木田芳/写真:黒田光一/編集:川村庸子

「人間を理解する」ためにロボットを生み出す

石黒さんは、ロボットをつくることで「人間とは何か」という問題を考えていらっしゃいますよね。一体どういうことなのでしょうか?

石黒 すべてのロボットは、人間の活動に関わっています。人間は、人間の能力を機械に置き換えてきたわけですから、当然ですよね。見本は「人」にあるわけです。だから、ロボットの研究をすることは、「人間とは何か」という問題を考えることと切り離せない。僕は、「人間を理解する」ためにロボットを研究しているわけです。

これまでのロボット研究は、動きを重視するばかりで、人間らしい「見かけ」にあまり重点を置いてこなかった。でも、「人との関わり」においてロボットを考えるならば、見かけの問題は非常に重要です。
だから、ロボットにおいて「人間らしさ」を追求するならば、動きだけではなく「見かけ」を考えなければならない。
僕たちは、観察に基づいて人を人として認識しています。ロボットが人間に近づいていくと、人は親近感を感じますが、人に非常に近づく一歩手前で「不気味の谷」に落ちるんです。話し方や動き方をひとつひとつ見て、一箇所でもおかしいところがあると、不気味だと感じてしまう。ゾンビみたいなものですね。ゾンビはほとんど人間だけれど、少しだけ非人間的なところがあって、気持ち悪いと感じる。これは、人が人とそれ以外のものを瞬時に区別するための基本的な脳の機能です。

2006年に、僕自身をモデルにした、自分そっくりのジェミノイドという遠隔操作型のアンドロイドをつくりました。見た目は、モデル本人そのもの。遠隔操作型で、マイクとスピーカーが内蔵されており、離れた場所にいるオペレーターと普通に会話ができます。対話した人は、僕本人と話しているように感じます。
「人間らしさ」を再現していくなかで、僕自身の無意識の動きまでをプログラムしていきました。自分の意識していない部分までを、そうやって考えていく。だから、ロボットをつくることは人間を理解すること。「人間を映し出す鏡」でもあるんです。

続きはソースで 

http://toshin-sekai.com/interview/21/
ダウンロード


引用元: 【インタビュー】 人間と ロボットに 境界はない!? ~「人間とは何か」を考えるロボット研究~ ロボット工学者・石黒浩 さん [無断転載禁止]©2ch.net

人間と ロボットに 境界はない!? ~「人間とは何か」を考えるロボット研究~ ロボット工学者・石黒浩 さんの続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
1: 2017/06/15(木) 14:50:03.75 ID:CAP_USER9
入院している患者のうち誰が自◯しようと試みるか予測することはそう簡単なことではありません。
しかし、ヴァンダービルト大学のコリン・G・ウォルシュ准教授らはこの問題に対する機械学習アルゴリズムを開発、人工知能によって自◯企図を高い精度で予測することに成功しました。

Predicting Risk of Suicide Attempts Over Time Through Machine LearningClinical Psychological Science - Colin G. Walsh, Jessica D. Ribeiro, Joseph C. Franklin, 2017
http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/2167702617691560

http://i.gzn.jp/img/2017/06/14/ai-predict-suicide-risk/snap2931.png

Artificial intelligence to predict suicide risk proved accurate in initial tests ? Quartz
https://qz.com/1001968/artificial-intelligence-can-now-predict-suicide-with-remarkable-accuracy/

従来の「自◯予測」は精度に限界があったため、ウォルシュ准教授らはこの壁を機械学習を応用して超えることを目指しました。
用いられたのはヴァンダービルト大学医学センターで「自傷や自◯のおそれがある」とされた5167人の電子カルテと、自◯未遂の既往例がない患者の中からランダムに選ばれた1万2695人の電子カルテ。

続きはソースで

http://i.gzn.jp/img/2017/06/14/ai-predict-suicide-risk/00.jpg
http://gigazine.net/news/20170614-ai-predict-suicide-risk/
ダウンロード (3)


引用元: 【医療】自殺を試みる可能性がある患者を人工知能が9割の精度で予測(米ヴァンダービルト大学の研究) [無断転載禁止]©2ch.net

自◯を試みる可能性がある患者を人工知能が9割の精度で予測(米ヴァンダービルト大学の研究)の続きを読む
スポンサーリンク

このページのトップヘ