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機械

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1: 2017/02/12(日) 02:38:39.12 ID:CAP_USER
宇宙天気予報の精度を上げる技術の開発
~機械学習とビッグデータで、太陽フレアの発生予測を8割へアップ~

2017年1月26日
国立研究開発法人情報通信研究機構

ポイント
・機械学習とビッグデータを用いた手法が、太陽フレアの予測にも有効であることを実証
・いまだに解明されていない太陽フレアの発生メカニズムを解明する鍵が得られた
・従来よりも早い予報が可能になり、宇宙天気の影響による災害の早期対策へ貢献

NICTは、電磁波研究所及び先進的音声翻訳研究開発推進センターにおいて、機械学習とビッグデータを用いた予測モデル開発により、宇宙天気予報の精度を格段に上げることに成功しました。

NICTでは宇宙天気予報を毎日配信していますが、予報精度の向上が長年の課題でした。
今回、複数の機械学習の手法を太陽観測データ解析に応用することで、大量の情報処理による統計的な太陽フレアの予測を可能にしました。
その結果、従来の人の手による5割程度の手法に比べると、8割を超える世界トップクラスの精度まで予測精度を上げることができました。
また、太陽フレア発生前に現れる特徴を、統合的に機械学習によるデータ分析から明らかにしました。
そのことにより、太陽フレアの謎を解く鍵が得られたとともに、従来の一日一回の予報からリアルタイム予報への道が拓け、宇宙天気の影響による災害に対して、より早期の対策準備ができるように実用化を進めます。

この成果は、米国の専門誌「The Astrophysical Journal」に、1月25日(水)(日本時間1月26日(木)午前2時)に掲載されます。なお、本研究の一部は、JSPS科研費(JP15K17620)の助成により実施されました。

続きはソースで

▽引用元:国立研究開発法人情報通信研究機構 2017年1月26日
https://www.nict.go.jp/press/2017/01/26-1.html

▽関連
swc宇宙天気情報センター
http://swc.nict.go.jp/contents/index.php
no title


引用元: 【宇宙】太陽フレアの発生予測を8割へアップ 宇宙天気予報の精度を上げる技術の開発/情報通信研究機構©2ch.net

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1: 2017/01/30(月) 08:18:42.28 ID:CAP_USER9
世の中の変化の流れは年々加速している。特にITの進歩は目を見張るものがある。
近年、その潮流のひとつとして挙げられるAI(人工知能)が、さまざまな分野で実用化され始めている。

その背景にあるのが、IoT(モノのインターネット)機器の拡大である。
コンピュータが組み込まれたIoT機器はセンサーによりビッグデータを取り込み、AIがインターネットを介して外部環境を分析する。
機械学習による分析から、音声認識や自動運転、さらにはあらゆる分野で活躍するロボットなどが、付加価値として生まれている。

そのひとつとして注目されているのが、「オルタナティブレンダー(Alternative Lender(AL):従来とは異なる貸し手)」である。
ALは、ビッグデータを活用してオンライン融資を行う新しいタイプの企業のことで、米国を中心に増加している。

ALは、高度な与信判断を驚くほどの速さで行う。
融資の申し込みをオンラインで受け付けると、インターネットからさまざまな関連情報を取得して、AIを活用した独自のアルゴリズムにより融資申し込み企業の信用力や返済能力を調査して融資の可否を判断する。

融資の審査完了までにかかる時間は平均で5分という短時間で、翌日には融資申し込み企業の銀行口座にお金を振り込み、融資に関するプロセスがすべてオンラインで完了する。
融資審査を独自開発したアルゴリズムに一元的に委ねることで、短時間での融資判断を行う革新的なバリューチェーンの創出を可能にした。

続きはソースで

http://biz-journal.jp/2017/01/post_17861.html
http://biz-journal.jp/2017/01/post_17861_2.html
ダウンロード


引用元: 【経済】ついにAI(人工知能)が銀行の牙城を破壊…5分で融資審査完了→翌日振込み、高度な情報収集 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2017/01/20(金) 16:58:37.55 ID:CAP_USER9
プログラムをプログラムするのは誰か? 近々、人間ではなく別の人工知能プログラムが高度な人工知能プログラムを書けるようになるという。
MITのレポートによれば、Google Brain始め機械学習ソフトを開発している多くの組織でこのことが確認された。人工知能によって作成された人工知能プログラムの性能が人間が開発したプロダクトと同等であるか、場合によっては上回わっていたという。

すると機械学習プログラムを書けるデベロッパーでさえ失業の危険にさらされるのだろうか? 早まってはならないが、そういうことではない。
まず現状では人工知能に人間に役立つ機械学習プログラムを書かせるためには膨大なコンピューター処理能力を必要とする。
Google Brainにおける「人間以上のプログラム」を書かせる実験では人工知能に画像認識プログラムを書かせるために画像処理能力があるプロセッサを―なんと!―800台も協調作動させる必要があったという。これは安くつく話ではない。

しかしこうした手法の優位な点もはっきりしている。必要なコンピューター・リソースを減少させるための開発も進んでいる。
機械学習の開発を機械まかせにできるとなれば、この分野における人的資源の不足という問題を根本的に解決できるだろう。
現在スタートアップや大学は少しでも機械学習分野の知識がある人材を獲得しようと激しく争っている。

続きはソースで

http://jp.techcrunch.com/2017/01/20/20170119ai-software-is-figuring-out-how-to-best-humans-at-designing-new-ai-software/
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引用元: 【人工知能】AIが作成したAIプログラムの性能が人間が開発した製品を上回る…AIがAIをプログラムする時代が到来 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2016/12/04(日) 22:46:25.58 ID:CAP_USER
機械学習で作った簡易的な人工知能で界面の構造を予測
~22年かかる計算を3時間で~

ポイント

・界面は表面と同じく結晶の欠陥であり、電気的、機械的物性と密接に関わっています。しかし、物理学者のヴォルフガング・パウリ(ノーベル物理学賞1945年)が「結晶は神がつくり、表面は悪魔がつくった」と表現するほどに欠陥の構造が複雑で、予測は困難でした。今回、機械学習によりその欠陥構造を予測することに成功しました。

・機械学習により、物質の界面構造を予測する「回帰器」という簡易的な人工知能を作製しました。この「回帰器」を用いることにより、従来の手法では22年かかる計算を3時間程度で終えることができました。

・今回開発した手法を利用することで、優れた物質の開発が加速されることが期待されます。

東京大学 生産技術研究所の溝口 照康 准教授、大学院生の清原 慎らの研究グループは、機械学習注1)の技術を活用して、物質の界面注2)の構造を高速に予測することに成功しました。
界面は結晶に現れる欠陥で、その界面の構造はその物質の電気的、機械的物性と密接に関係しています。
しかし、界面には無数の種類が存在し、さらにその一種類の界面だけでも、数千~数万個という膨大な数の候補構造が存在しています。
従来はそれらの候補構造をすべて計算注3)し、その中から最も安定な界面構造を決定するため膨大な量の計算が必要でした。

本研究グループは、機械学習の分野で用いられている仮想スクリーニング注4)という手法を利用しました。
仮想スクリーニングでは、コンピューターがデータを学習して「回帰器:Predictor」注5)という「器」を作製します。
この回帰器は簡易的な人工知能であり、一度作製すれば結晶構造データから界面構造を予測することができます(図)。
つまり、膨大な計算を行うことなく、この「器」を通すだけで安定な界面構造を予測することができます。
この手法を用いることで、単純計算では22年かかるような計算を、わずか3時間で終えることに成功しました。

界面は表面と同じく結晶の欠陥であり、1945年にノーベル物理学賞を受賞した物理学者のヴォルフガング・パウリ(Wolfgang Pauli)は、「"God made the bulk, surfaces were invented by the devil."~結晶は神がつくり、表面は悪魔がつくった~」と欠陥構造の複雑さを表現しました。
今回の研究では、機械学習の手法を利用することで「回帰器」を作製し、界面構造を短時間で作ることができることを実証しました。

本研究成果は平成28年11月25日午後2時(米国東部時間)に、米国サイエンス誌「Science advances」オンライン版に掲載されます。

続きはソースで

▽引用元:科学技術振興機構(JST) 平成28年11月26日
http://www.jst.go.jp/pr/announce/20161126/

ダウンロード (2)

引用元: 【計算科学】機械学習で作った簡易的な人工知能で界面の構造を予測 22かかる計算を3時間で/東京大生産技術研究所 ©2ch.net

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1: 2016/10/23(日) 17:40:52.61 ID:CAP_USER
会話音声からお客様の満足や不満を特定する技術を開発 : 富士通
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/10/17.html
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/10/17b.jpg


株式会社富士通研究所(注1)(以下、富士通研究所)は、お客様と応対者の会話から、自動的にお客様が満足や不満を感じる箇所を特定する音声分析技術を開発しました。

コールセンターや銀行窓口などの顧客対応現場では、応対者の対応が企業イメージに直結するため、応対者への教育が重要視されています。そのため、従来、音声認識技術によりお客様との会話音声を文字に変換してお客様の満足感を把握する取り組みが行われてきましたが、同じ言葉でも話し方によって満足と不満のどちらも表現される場合があり、言葉の内容だけでは満足感を十分に把握できませんでした。今回、声の高さの平均や変化量だけでなく、話し始めや話し終わりといった複数の言葉をまたぐ音声データ中の相対的な位置における特有の変化を捉える手法によって、声の明るさを高精度に定量化することに成功し、これを応対評価と併せて機械学習を行うことで、会話中の満足や不満の箇所を人が聞いて判断した結果と比較して約70%の精度で自動的に特定する技術を開発しました。

本技術を活用した富士通株式会社(以下、富士通)および株式会社富士通エフサス(注2)(以下、エフサス)のコールセンターでの実証実験により、応対者のモニタリング評価やその結果のフィードバックなどの教育にかかる期間を約30%減と効率化できるほか、評価の客観性が高まるため評価者と被評価者双方の納得性が向上することを確認しました。

富士通研究所では今後、本技術を、富士通のAI技術「Human Centric AI Zinrai(ジンライ)」に組み込み、銀行窓口や小売店舗などコミュニケーションが重視される様々な現場での応対評価および応対者教育に活用できるよう、製品化を目指します。

続きはソースで

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引用元: 【情報技術】会話音声からお客様の満足や不満を特定する技術を開発 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2016/10/05(水) 21:44:24.49 ID:CAP_USER
ノーベル化学賞、ソバージュ氏ら3氏に 分子機械に関する研究で (AFP=時事) - Yahoo!ニュース
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20161005-00000038-jij_afp-sctch
http://amd.c.yimg.jp/im_siggw2svit4GcuwBzc_DgrfYrA---x900-y512-q90/amd/20161005-00000038-jij_afp-000-5-view.jpg


【AFP=時事】(写真追加、更新)スウェーデン王立科学アカデミー(Royal Swedish Academy of Sciences)は5日、2016年のノーベル化学賞(Nobel Prize in Chemistry)を、フランスのジャンピエール・ソバージュ(Jean-Pierre Sauvage)、英国のJ・フレーザー・ストッダート(J Fraser Stoddart)、オランダのバーナード・フェリンガ(Bernard Feringa)の3氏に授与すると発表した。授賞理由は分子機械に関する研究。

 王立科学アカデミーは3氏について「エネルギーを与えると仕事を行うことができる、制御可能な運動をする分子複合体を開発した」と述べた。

「分子モーターは、科学者たちがさまざまな回転するクランクや車輪を披露した1830年代の電気モーターと、同じ段階にある。(当時の科学者たちは)それらが電車や洗濯機、ファン、フードプロセッサーなどにつながることに気付いていなかった」と王立科学アカデミーは述べ、「(分子機械は)新素材やセンサー、エネルギー保存システムなどの開発に使用される可能性が最も高い」と付け加えた。

 3氏は賞金800万クローナ(約9600万円)を均等に分割する。

■分子リング、分子リフト、ナノ自動車

 分子機械の第一歩は1983年。ソバージュ氏が、輪の形をした分子を2つ組み合わせて鎖を作ることに成功した。通常、分子は原子同士が電子を共有する形で強く結合する。だがこの鎖は、より自由な機械的な結合を実現した。

「機械が仕事を行うためには、互いに対して相対的に移動が可能なパーツで構成されている必要がある。組み合わさった2つの輪は、まさにこの要求を満たすものだった」と王立科学アカデミーは述べた。

 第2のステップは1991年。ストッダート氏が、分子の細い軸に輪状の分子を通し、輪が軸に沿って移動可能なことを示した。「(他にストッダート氏の)開発したものの中には、分子リフトや分子筋肉、分子ベースのコンピューターチップなどがある」

 フェリンガ氏は、史上初めての分子モーターを開発した。1999年、フェリンガ氏は同じ方向に継続的に回転する分子で作られた回転翼の開発に成功。さらに、分子モーターを使ってナノ自動車をデザインした。【翻訳編集】 AFPBB News

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引用元: 【受賞】ノーベル化学賞、ソバージュ氏ら3氏に 分子機械に関する研究で [無断転載禁止]©2ch.net

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