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開発

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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: 2019/04/28(日) 21:41:58.14 ID:CAP_USER
専門雑誌に掲載された難解な論文を読み込み、科学的背景を持たない読者にもわかりやすいようにかみ砕いて文章として伝える「サイエンスライター」と同じように機能するAIをマサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者らが発表しました。

Rotational Unit of Memory: A Novel Representation Unit for RNNs with Scalable Applications | Transactions of the Association for Computational Linguistics | MIT Press Journals
https://www.mitpressjournals.org/doi/full/10.1162/tacl_a_00258

Rotational Unit of Memory
http://super-ms.mit.edu/rum.html

Can science writing be automated? | MIT News
http://news.mit.edu/2019/can-science-writing-be-automated-ai-0418

MITの大学院生であるRumen Dangovski氏とLi Jing氏、物理学教授のMarin Soljačić氏らの研究チームは、専門的な論文を1、2文程度に要約するAIを開発しました。AIが生成できる文章は非常に短いため、2019年4月時点では実際のサイエンスライターが作成するような記事を作り出すことはできないとのことですが、大量の論文を読む際に軽くチェックして内容を予備的に把握するのに役立つ可能性があります。

もともと、研究チームは物理学的な問題に対処することを目的としてAIでのアプローチを試みていたそうで、論文の要約などの処理に焦点を当てていなかったそうです。ところが、研究チームは自身が開発したアプローチが物理学の分野だけでなく、自然言語処理を含むほかの分野にも同じアプローチが適用できることに気づいたとのこと。

一般的なニューラルネットワークは、コンピューターが非常に多くの事例についてのパターンを「学習」して進歩します。たとえば写真に写っているオブジェクトを識別したり、写真や音声から特定のものを抜き出したりするシステムに、ニューラルネットワークは広く活用されています。

その一方で、ニューラルネットワークは長い一連のデータから情報をピックアップし、関連付けることが困難だとのこと。この能力は長い論文から必要な情報を見つけ出して要約する、サイエンスライターのような仕事に求められる技術の一つです。長距離の依存関係をモデル化する長期短期記憶(LSTM)ネットワークなどの手法がこの問題を解決するために使用されていますが、自然言語処理を実用的なものに近づけるには至っていません。

研究チームは従来のニューラルネットワークに使われてきた行列の乗算に基づくシステムではなく、多次元空間で回転するベクトルに基づく代替システムを考案しました。このシステムは「記憶回転単位(rotational unit of memory)」と名付けられており、研究チームは「RUM」と呼んでいます。RUMはニューラルネットワークが要素を記憶するのを助け、より正確に要素を思い出すことにも有効とのこと。RUMはもともと光の振る舞いのような複雑な物理学的問題を解決するために考案されたアプローチでしたが、やがて研究チームはRUMが自然言語処理のような他分野でも有用である可能性に気づきました。
https://i.gzn.jp/img/2019/04/27/science-writing-be-automated/03_m.png

続きはソースで
ダウンロード (3)


引用元: 【AI】「難解な論文をわかりやすく要約してくれるAI」が開発される[04/27]

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1: 2019/05/04(土) 12:13:36.98 ID:CAP_USER
元ライブドア社長で実業家の堀江貴文さんが出資する宇宙ベンチャー、インターステラテクノロジズ(IST)の小型ロケット「MO(モ)MO(モ)」3号機が4日午前5時45分、北海道大樹町から打ち上げられた。ロケットは数分後、民間単独のロケットとして国内で初めて高度100キロの宇宙空間に到達。打ち上げは成功した。機体は太平洋上に着水した。

 堀江さんはツイッターに「宇宙は遠かったけど、なんとか到達しました。高度約113km」と投稿した。

 MOMO3号機は全長9・9メートル、直径50センチ、重さ1150キロの液体燃料ロケット。市販の部品を使うなど低コストで開発した。今回の打ち上げ費用は数千万円。当初4月30日に打ち上げる予定だったが、燃料の液体酸素漏れが直前に分かった。部品の交換や発射場近くの強風のため、3度延期していた。

 ISTは、前身企業が始めた宇宙事業を継承して2013年に設立。MOMOで高度100キロ超の宇宙空間への到達を経て、高度500キロに重さ100キロ程度の小型衛星を打ち上げる新型ロケット「ZERO(ゼロ)」の開発をめざしている。

続きはソースで

https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20190504000385_comm.jpg

https://www.asahi.com/articles/ASM521W3BM52ULBJ007.html
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引用元: 【宇宙開発】ホリエモンロケットMOMO3号機、打ち上げ成功 民間単独で国内初[05/04]

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1: 2019/04/18(木) 16:18:47.03 ID:CAP_USER
世界最強の囲碁AI(人工知能)開発と若手棋士育成を目標にする「GLOBISーAQZ」プロジェクトが、4月18日に発表された。ビジネススクールを展開するグロービス、囲碁AI「AQ」開発者の山口祐さん、日本のプロ棋士を統括する団体の日本棋院、囲碁AI「Raynz」を開発したベンチャー企業のトリプルアイズの4者が共同で進める。プロ棋士の大橋拓文六段がテクニカル・アドバイザーを務める。

 囲碁の若手棋士育成と、AIの研究開発を発展させるため、2018年9月に発足したプロジェクト。山口さんが開発した「AQ」をベースに、囲碁AIの思考アルゴリズムとAIの強化学習の手法を開発。試行錯誤を通じて最大限の結果を出せるようにする。産業技術総合研究所や、AIの研究開発で知られる東京大学・松尾研究室も技術面で支援する。

 トリプルアイズは強化学習におけるレーティング結果の計測と可視化を、グロービスはAIの強化学習に向けた大規模演算のためのインフラ構築と最適化を担う。

続きはソースで

https://image.itmedia.co.jp/news/articles/1904/18/mm_igoai01.jpg
https://image.itmedia.co.jp/news/articles/1904/18/mm_igoai02.jpg

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1904/18/news064.html
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引用元: 【AI】「囲碁AIの世界一目指す」 日本棋院、AIベンチャーらが共同プロジェクト「GLOBIS-AQZ」発表[04/18]

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1: 2019/04/19(金) 20:22:46.00 ID:CAP_USER
 がん免疫治療薬「オプジーボ」につながる研究で2018年にノーベル医学生理学賞を受賞した本庶佑(ほんじょたすく)・京都大特別教授と、薬を販売する小野薬品工業が、特許の対価をめぐって対立している。隔たりはなぜ生まれたのか。

 本庶さんは10日、京都大で会見を開き、対価をめぐる交渉の詳細を初めて明らかにした。「公正な産学連携のモデルをつくらないと日本のライフサイエンスがだめになる。若い研究者がやる気を失ってしまう」

 本庶さんは1992年、免疫のブレーキ役となる分子「PD―1」を突き止め、その後、がん免疫治療に応用できる可能性を示した。この成果を元に03年、小野薬品と共同で特許出願した。

 その後、同社は米製薬大手ブリストル・マイヤーズスクイブとオプジーボを共同開発。米調査会社によると、同様の薬も含めた市場規模は世界で17年に1・2兆円まで成長。24年に4・5兆円と予測されるほど、がん治療を大きく変えた。

 だが、本庶さんは当初の契約の説明が不十分だったとし、対価を受け取っていない。代理人弁護士によると、小野薬品は06年の契約に基づき、本庶さんへの対価約26億円を法務局に供託したが、宙に浮いたままだ。

 代理人は①小野薬品の売り上げ②ブリストルから入る権利使用料③同様の薬を開発した別企業から入る使用料、の3種類のお金の一部を本庶さんが受け取るべきだと主張。本庶さんへの対価を仮に試算すると、現時点で約830億円になるとし、「今後さらに増える」と強調する。

続きはソースで

https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20190415001569_commL.jpg

朝日新聞デジタル
https://www.asahi.com/articles/ASM4F0BRCM4DPLBJ00M.html
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引用元: 【話題】ノーベル賞の本庶さん、対価めぐり小野薬品工業と対立 がん免疫治療薬「オプジーボ」[04/18]

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1: 2019/03/14(木) 01:03:47.77 ID:CAP_USER
1969年7月20日、ニール・アームストロング船長とバズ・オルドリン操縦士の2人が、アポロ11号を月に着陸させ、人類史上初めて月面に降り立った。それから、今年でちょうど50年となる。

アポロ宇宙船はその後、1972年のアポロ17号まで5回、月に着陸し、12人の宇宙飛行士が月面に降り立った。アポロ計画以後、人間は月の上に立っていない。

アポロ11号が月面に着陸して50年目の2019年は、“宇宙開発元年”になると言われている。今年、世界の民間企業がいっせいに月で“資源開発競争”を始めることはあまり知られていない。

■イスラエルを皮切りに各国企業が月探査を開始

2019年1月、中国の国産ロケット「長征3号乙」によって打ち上げられた中国製の無人探査機「嫦娥4号(じょうが4号)」が月の裏側への着陸に成功した。探査機が月の裏側に着陸したのは世界初。JAXAはおろかNASAやロシアですら成し遂げていなかった快挙だ。月の裏側は地球からの距離が遠く、いくつもの課題をクリアしたことになる。今、中国製のローバー(小型車)が、月の裏側を探査している。

そして2月22日には、イスラエルの民間会社「スペースIL(アイエル)」が開発した月探査ローバーが、米国のスペースXのロケットに載って打ち上げられた。4月には民間として初のローバーが月に着陸することになる。この3月にはインド宇宙当局ISROが続き、その後2020年にかけ民間企業の月探査ローバーが続々と打ち上がる予定になっている。

■月面は巨大なビジネス市場

宇宙開発と言うと、どんなイメージを持つだろうか。堀江貴文さんのロケット計画には、「現実離れしている」と感じるかもしれない。また、ZOZOの前澤友作さんが月旅行の話には、「桁外れなドリーマー」のようなイメージを抱くかもしれない。

その思考の背景には、きっと、宇宙は「とんでもなく遠い世界の話」と思いたくなる感覚があるのだと思う。宇宙の話は、かっこいいけれど、どこか空想ように思えるし、宇宙開発はアニメやマンガ、さらには中二病的な香りがしなくもない。NASAが火星に着陸したとか、JAXAがリュウグウの画像を送ってきたとか、そんなニュースを聞いても、政府や科学者が壮大な実験に巨額を費やしているとしか感じられないかもしれない。

しかし、そう感じているとしたら、その感覚は現実からすでに一回り遅れていることになる。世界中の国と民間企業がこぞって宇宙開発に挑んでいるのは、アニメの延長や科学者の夢のためだけではなくなってきているからだ。今、まさに宇宙はビジネス市場になろうとしている。

宇宙ビジネスの現在の市場規模は38兆円。バンク・オブ・アメリカの試算によると、それが2040年には少なくとも300兆円に膨れ上がる。「少なくとも」の理由は後で述べるが、この巨大市場に、アメリカ、ロシア、EU、中国、インド、イスラエル等々、世界各国の企業が参入を図っている。

https://d1kls9wq53whe1.cloudfront.net/articles/25982/ORG/50512f631521c5ea25e0958734511954.jpg

続きはソースで

https://forbesjapan.com/articles/detail/25982
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引用元: 【宇宙開発】2019年は「宇宙資源開発元年」 300兆円市場に出遅れる日本[03/13]

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