http://www.sankei.com/wired/news/170210/wir1702100001-n1.html

　グーグルの研究チームは、人間には何が写っているかほとんど認識できないような人の顔や部屋を写した低解像度の画像から、元の画像を推測・再現する人工知能システムを開発した。
防犯などに応用できる可能性がある。

http://www.sankei.com/images/news/170210/wir1702100001-p1.jpg
右は元画像。左は低解像度の画像。中央は、AIが低解像度の画像から何が写っているかを推測・再現した画像。IMAGE COURTESY OF GOOGLE BRAIN

　グーグルが開発した2種類の人工知能（AI）は、ピクセルの粗い低画質の画像から、かなり鮮明な元の写真を再現することができる。

グーグルのAI開発チーム「Google Brain」のコンピューター科学者たちは、今回の研究成果で、写真の解像度を上げられるだけでなく、その処理中に「欠けている細部」を埋められることも示した。
研究論文「Pixel Recursive Super Resolution」によると、グーグルの研究者たちは、有名人の顔写真や寝室の写真を使ってシステムをトレーニングしたという。

　このシステムでは、「conditioning network」と「prior network」という2種類のニューラルネットワークを組み合わせて画像を解析し、8×8ピクセルという低画質画像から、32×32ピクセルの高解像度ヴァージョンを生成している。
これによって、人間にはほとんど認識できない不鮮明な写真を、人や部屋をはっきり表す画像に変換できる。

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さまざまな分野で活躍するようになってきた人工知能(AI)関連技術は、医療分野でもそのポテンシャルを示しており、Googleが開発したディープラーニング技術が糖尿病にともなう眼疾患の早期発見において専門医を上回る成果をみせるなど、早くも人間を超える成果を示しています。
そんな中、AIに患者のデータを機械学習させることで心疾患で死亡する確率を予測させる研究が行われており、大きな注目が集まっています。

Artificial intelligence predicts when heart will fail - BBC News
http://www.bbc.com/news/health-38635871


イギリス国立医学研究所の研究チームが、AIに血液検査の結果と心拍数を分析させることで「患者の器官に悪化の兆候がないか」を調べるという取り組みを行っています。
同研究は放射線医学の学術誌であるRadiologyで公表されており、研究チームは「この技術により、患者の積極的治療を行うべき場所を早期発見することが可能になり、これが患者の命を救うことにつながるかもしれません」と語っています。

MRC London Institute of Medical Sciencesの研究者が肺高血圧症の患者について調査をしていたところ、肺高血圧により心臓の一部を損傷した患者のおよそ3分の1が5年以内に死亡していたことが明らかになりました。
この症状に対する治療方法は薬の投与や肺移植などいくつかあるのですが、医者は患者の症状を正確に把握して治療方法を選ぶ必要があります。

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http://gigazine.net/news/20170118-ai-predict-heart-fail/

インドと来年12月に月面探査へ　日本の民間チーム

月面探査の国際コンテストに参加している日本の民間チーム「HAKUTO（ハクト）」は20日、来年12月28日にインドのロケットで月面探査車を打ち上げると発表した。
　
ロケットには、コンテストに参加するインドの「チームインダス」の着陸船が搭載される予定で、これにチームインダスとハクトの探査車が相乗りする。

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▽引用元：共同通信　2016/12/20 20:0212/20 20:13updated
https://this.kiji.is/183895995855273988

▽UTCでの23時59分60.5秒に、NTPサーバーの供給時刻が1月1日0時00分00秒に

協定世界時（UTC）の2016年12月31日と2017年1月1日の間に「23時59分60秒」が挿入される。日本時間では2017年1月1日の午前8時59分59秒と1月1日午前9時00分00秒の間に、「8時59分60秒」が挿入される。

Googleではこれを受け、提供しているGoogle Public NTPサーバーにおいて、前後10時間に0.0014パーセント遅いクロックを実行することで、あわせて20時間全体で1秒分をずらす運用を行うことを発表した。

続きはソースで

INTERNET Watch（2016年12月2日 17:41）
http://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/1033101.html