【AI】蒸留所がMicrosoftと提携して世界初の「AIウイスキー」が爆誕、人工知能がフレーバーなどのレシピを考案

2019年06月06日

カテゴリ:
通信・IT
技術

1: 2019/05/13(月) 12:55:10.10 ID:CAP_USER

人工知能(AI)は医療・金融・セキュリティなど、さまざまな分野で活躍する技術です。2019年5月12日、スウェーデンのウイスキーメーカー「Mackmyra」はMicrosoftとフィンランドの人工知能を活用したコンサルタント企業Fourkindと提携し、既存のフレーバーやタルの組み合わせや、販売数、顧客の好みなどを機械学習したAIによって考案される「AIウイスキー」の製作を開始したと発表しました。

Mackmyra AI whisky
https://ai-whisky.com/

Here Comes the World’s First AI-Generated Whisky
https://www.popularmechanics.com/home/food-drink/a27434076/artificial-intelligence-whisky/

ウイスキーの歴史は古く、15世紀にはラテン語で「命の水(aqua vitae)」と呼ばれてアイルランドやスコットランドで愛飲されていました。ものづくりの分野にも広がるAIの躍進によって、人類が製造し飲んできたウイスキーの長い歴史にも変革が訪れたといえます。

2019年の秋から生産が開始されるAIウイスキーは、香りは「トフィーとクリームバニラ、上質なオロロソ風で、シトラス・洋梨・リンゴ・アニス・ジンジャー・ホワイトペッパーにオーク樽」に、味は「オーク材の風味のバニラ、かんきつ類と洋梨、ハーブにわずかにタバコの葉のよう」で・・・

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2019/05/13/ai-whisky/kopparpannor-mackmyra-1600x1067.jpg

https://gigazine.net/news/20190513-ai-whisky/

引用元: ・【AI】蒸留所がMicrosoftと提携して世界初の「AIウイスキー」が爆誕、人工知能がフレーバーなどのレシピを考案[05/13]

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「数学のノーベル賞」と呼ばれるアーベル賞に初の女性、米ウーレンベック氏　偏微分方程式研究などが評価

2019年03月30日

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科学

1: 2019/03/20(水) 19:55:04.06 ID:CAP_USER

【3月20日 AFP】
「数学のノーベル賞（Nobel Prize）」と呼ばれるアーベル賞（Abel Prize）の今年の受賞者に、米数学者のカレン・ウーレンベック（Karen Uhlenbeck）氏（76）が選ばれた。アーベル賞委員会のハンス・ムンテカース（Hans Munthe-Kaas）委員長が19日に発表した。賞金として600万クローネ（約7800万円）が授与される。

　偏微分方程式研究などの業績が評価されたウーレンベック氏は、初の女性受賞者。今なお男性中心の科学や数学分野での男女平等においても貢献した。

続きはソースで

(c)AFP

https://afpbb.ismcdn.jp/mwimgs/a/5/810x540/img_a51da8991cf0eb35162d1a69b94ed2b8140929.jpg

https://www.afpbb.com/articles/-/3216668

引用元: ・【数学】「数学のノーベル賞」と呼ばれるアーベル賞に初の女性、米ウーレンベック氏　偏微分方程式研究などが評価［03/20］

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科学技術に対する国民の期待が「医療」「社会安全」などでしぼんだ

2019年03月28日

カテゴリ:
科学

1: 2019/02/24(日) 11:21:55.86 ID:CAP_USER

科学技術の発展に対する国民の期待が、社会の安全や医療などの分野で大きくしぼんでいることが、文部科学省科学技術・学術政策研究所が2018年10月に実施した調査で明らかになった。

この調査は、2018年10月下旬にインターネットで実施し、3000人から得た約100項目に対する質問の結果を、過去の分析と比較した。

「科学技術の発展に対する期待」についての回答を、2年前にあたる2016年10月に実施した前回調査の結果と比べると、「犯罪などの社会の安全安心」分野で期待している男性は37%から19%に、女性は42%から24%に減った。同様に、「資源エネルギーの開発や貯蔵」分野では男性が54%から36%に、女性が51%から30%に、「医療」分野では男性が59%から45%に、女性が61%から51%に、「製造技術などの産業基盤」分野では男性が29%から19%に、女性が24%から11%に減少していた。

続きはソースで

https://news.mynavi.jp/article/20190204-767041/

引用元: ・【話題】科学技術に対する国民の期待が「医療」「社会安全」などでしぼんだ

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【政府】大学研究費、若手に重点配分　政府が科学革新戦略

2018年06月21日

カテゴリ:
科学

1: 2018/06/17(日) 17:28:22.35 ID:CAP_USER

　政府は14日、首相官邸で総合科学技術・イノベーション会議を開き、分野を横断して科学技術の革新を目指す「統合イノベーション戦略」を決めた。
斬新な発想をもつ若手研究者を育てるため、研究費を若手に重点配分するなどの大学改革を盛り込んだ。
15日に閣議決定する。

　国立大学の新規採用の教員は原則年俸制にし、成果を報酬に反映しやすくする。
23年度までに主要大学に占める40歳未満の教員の割合を約27％から30％以上に引き上げる目標を掲げた。

続きはソースで

日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO31770310U8A610C1PP8000/

引用元: ・【政府】大学研究費、若手に重点配分　政府が科学革新戦略［06/14］

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【文科省】工学部の組織編成を柔軟に　ＡＩ・データ人材育成文科省が「課程」設置促す

2018年05月19日

カテゴリ:
通信・IT
人類

1: 2018/05/15(火) 03:34:17.09 ID:CAP_USER

　人工知能（ＡＩ）やビッグデータの活用といった技術革新に対応できる工学系人材を育てるため、文部科学省は大学の設置基準を改正し、工学部内の組織をより柔軟に編成できるようにする方針を決めた。
縦割りになりやすい学科より柔軟に運用できる「課程」の設置を促す。
産業界から要請が強い工学分野で先陣を切り、ほかの分野にも波及させたい考えだ。

　工学系の高等教育については、文科省の有識者会議が2017年１月に議論を開始。
文科省は議論を踏まえた大学設置基準の改正案を中央教育審議会に諮ったうえで、６月にも施行し、19年度から運用する計画だ。

　工学部は「機械工学」「電気工学」といった伝統的な学科編成で１つの分野を深く学ばせ、専門家を育ててきた。
一方でＡＩをはじめとした新技術が飛躍的に進歩し、従来の学科では対応しにくくなっている。

続きはソースで

関連ソース画像
https://www.nikkei.com/content/pic/20180513/96958A9F889DE1E2E6E6E2EAEAE2E3E1E2E7E0E2E3EA9180EAE2E2E2-DSXMZO3044086013052018CR8001-PN1-4.jpg

日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO30440880T10C18A5CR8000/

引用元: ・【文科省】工学部の組織編成を柔軟に　ＡＩ・データ人材育成文科省が「課程」設置促す［05/13］

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ギネスビールの醸造所が統計学的手法の一つ「t検定」を生み出した

2018年03月31日

カテゴリ:
科学

1: 2018/03/16(金) 22:33:50.98 ID:CAP_USER

統計学における仮説の検定法である「t検定」は、生物学や物理学などあらゆる科学分野で使用されていますが、なんと「t検定はギネスビールの醸造所から生まれた」そうです。

The genius at Guinness and his statistical legacy
https://theconversation.com/the-genius-at-guinness-and-his-statistical-legacy-93134
https://i.gzn.jp/img/2018/03/16/guinness-and-his-statistical-legacy/02_m.jpg

ギネスは1756年創業の老舗ビール醸造会社であり、長年にわたってビールの品質評価を醸造家の主観的評価に依存して行ってきました。
ところが、19世紀の終わりにギネスは事業規模を拡大し、ギネスビール生産のあらゆる過程に科学的アプローチを導入する方針を固めます。

科学に造詣の深い醸造家の募集を始めたギネスは、1893年にトーマス・ベネット・ケースという人物が雇われます。
ケースはビールの原料であるホップに含まれる軟性樹脂(ソフトレジン)の量がビールの味と関連しているとして、原料となるホップに含まれているソフトレジンの量を計測することで、作られるビールの品質を評価できると考えていました。
ところが、ケースは「原料となる全てのソフトレジンの量を見積もることは不可能である」という問題に直面します。
ビールの原料となるホップの量は膨大であり、とてもいちいち評価することはできませんでした。

そこで、ケースはホップから50グラムのサンプルを11回に分けて採取し、平均のソフトレジン量を計測する方法をとりました。ケースは複数サンプルの平均をとることで、ホップ全体のソフトレジン量を知ることができると考えたのです。ケースはこの考えを確かめるために、次は50グラムのサンプルを14回取り出し、再度計測しました。
すると、サンプルに取ったホップに含まれるソフトレジン量にわずかな差異が見られ、「このやり方は間違っているのか？」とケースは再び問題に直面します。

続きはソースで

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180316-guinness-and-his-statistical-legacy/