理系にゅーす

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機械

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1: 2018/11/20(火) 13:28:36.67 ID:CAP_USER
ビデオゲームをプレイする人工知能(AI)同士が競い合う恒例のゲーム大会の最新結果からは、群れをなす昆虫型の「ザーグ(Zergs)」や襲いかかる「プロトス(Protos)」を操るのが機械にとってどれほど難しいかが見て取れる。古風なアプローチが勝利を納めたことからも、その難しさは明らかになった。

「AIIDEスタークラフト・コンテスト」は、2010年からカナダのニューファンドランドメモリアル大学(MUN)で開催されている。参加チームはSFをテーマにした壮大なゲーム「スタークラフト(StarCraft)」のオリジナル版をプレイするボットを提供し、1対1の対戦を重ねる。

ビデオゲームは一般的に、AIとって有益なものだ。制約条件のある環境が提供され、進歩の度合いを定量化できるからだ。大人気のオンライン戦略ゲーム「スタークラフト」は、その複雑さと勝負の進展度を測る難しさから、AIの重要な評価基準として存在感を増している。スタークラフトには膨大な数のステータスが存在し、取り得る行動の選択肢も非常に多い。ある戦略が有効だったどうかは、戦いのずっと後の局面になってみなければ分からない。

アタリのビデオゲームや囲碁、チェスを数種類の先進的な機械学習手法を使ってコンピューターに習得させたことで知られるアルファベット(グーグル)傘下のディープマインド(DeepMind)は、スタークラフトの新バージョン「スタークラフト2」をプレイするプログラムの開発に取り組んでいる。

続きはソースで

https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2018/11/17135611/screen-shot-2018-11-16-at-1.27.15-pm-1400x620.png
https://www.technologyreview.jp/nl/an-old-fashioned-ai-has-won-a-starcraft-shootout/
ダウンロード (1)


引用元: 【AI】スタークラフトのAI対決、優勝は「機械学習不使用」のサムスン[11/19]

スタークラフトのAI対決、優勝は「機械学習不使用」のサムスンの続きを読む

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1: 2018/11/21(水) 15:58:39.36 ID:CAP_USER
アメリカや中国を中心に開発が進む自動運転カーは、安全な運転を可能にすることに加え、機械学習を活用することで道路の渋滞を軽減できるかもしれないという研究結果が発表されました。

Watch just a few self-driving cars stop traffic jams | Science | AAAS
https://www.sciencemag.org/news/2018/11/watch-just-few-self-driving-cars-stop-traffic-jams

自動車を運転しているとたびたび交通渋滞に出くわすことがありますが、事故や工事などが原因で起こっている渋滞がある一方で、まったく原因がわからずに「いつの間にか渋滞が終わってたけど何で渋滞してたの!?」と思ってしまう不思議な渋滞に遭遇したことがある人も多いはず。交通工学の研究により、原因不明とされてきた渋滞は、1台の車が不要なブレーキを踏んでブレーキランプを点灯させることで後ろを走る車もブレーキを踏み、さらにその後ろの車……という風にブレーキが連鎖的に踏まれることで徐々に多くの車がスピードを落とし、最終的には完全にストップしてしまう状況さえも作り出してしまうことがわかっています。

この、後ろ方向に進む「ブレーキの衝撃波」は多くの場合、人間のドライバーによって引き起こされているとのこと。本来であれば必要のないブレーキを操作することがないように、人工知能(AI)に機械学習を行わせて自動運転カーの走り方に反映させる研究が行われています。

研究を率いているのは、カリフォルニア大学バークレー校(UCLA)のEugene Vinitsky氏らの研究チーム。強化学習で走り方をAIに学習させることで、渋滞を引き起こさないスムーズな道路の流れを生み出す研究が行われています。チームでは、渋滞の発生を防止するためのアルゴリズム「FLOW」を開発し、人間のドライバーと組み合わせた走行シミュレーションを行うことで、どの程度渋滞を防止できるかを調査しています。

その一例が次の2本のムービー。ともに円状の道路を22台の自動車が走るというシミュレーションで、最初のムービーでは22人の人間をシミュレートした運転が行われています。最初はスムーズに流れているように見えた道路ですが、次第に一部で車間距離が近づきはじめ、最後には完全に停車してしまう大渋滞へと発展します。

Single-lane ring (0 AVs, 22 human-driven vehicles) - YouTube
https://youtu.be/Lggtw9AOH0A



しかしここに、1台の自動運転カー(AV)を投入すると状況が一変。適度な車間距離を保つ自動運転カーのおかげで集団の「ゆらぎ」が吸収され、無駄な加減速がなくなって渋滞がウソのように発生しなくなりました。

Single-lane ring (1 AV, 21 human-driven vehicles) - YouTube
https://youtu.be/D0lNWWK3s9s



その様子は、道路が八の字に交差するシチュエーションでも同様に起こるとのこと。人間の運転だと、以下のムービーのように交差点で渋滞が発生してしまいますが……

Figure 8 (0 AVs, 14 human-driven vehicles) - YouTube
https://youtu.be/Z6QltFAEDeQ



自動運転カーが入ると、全体がスムーズに流れるようになります。最初の部分で動き出しのタイミングを計っているのも大きな理由だといえそうですが、走り出してからもスピードを絶妙に調節することで交差点での鉢合わせを回避しているのかも。

Figure 8 (1 AV, 13 human-driven vehicles) - YouTube
https://youtu.be/SoA_7fPJEG8



上記のムービーで重要なポイントは、「適切な間隔を空けることで渋滞の発生は抑えられる」というところにあります。車間距離が小さくなると、後続のドライバーはどうしてもブレーキを多く踏むようになります。すると点灯したブレーキランプを見た後続のドライバーがまたブレーキを踏む、という連鎖で渋滞は発生します。

Merge 0% CAV Penetration - YouTube
https://youtu.be/RPBAZH3Z0Sk



Merge 5% CAV Penetration - YouTube
https://youtu.be/r-sBz1VOtp4



Flow
https://flow-project.github.io/index.html

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2018/11/20/few-self-driving-car-stop-traffic-jam/00_m.jpg

https://gigazine.net/news/20181120-few-self-driving-car-stop-traffic-jam/
ダウンロード


引用元: 数台の自動運転カーが道路上に混ざるだけで交通渋滞が減るという研究[11/20]

数台の自動運転カーが道路上に混ざるだけで交通渋滞が減るという研究の続きを読む

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1: 2018/08/31(金) 14:39:45.98 ID:CAP_USER
2018年6月18日に発生した大阪府北部地震では震度6弱の揺れが観測されましたが、本震以降に観測された震度1以上の余震はなんと56回で、最大余震は最大震度4のものでした。このように大きな地震が発生した後に何度も起きる余震を、AIを用いて予測するという研究がGoogleによって行われています。
https://i.gzn.jp/img/2018/08/31/forecasting-earthquake-aftershock-ai/00_m.jpg

Deep learning of aftershock patterns following large earthquakes | Nature
https://www.nature.com/articles/s41586-018-0438-y

Forecasting earthquake aftershock locations with AI-assisted science
https://www.blog.google/technology/ai/forecasting-earthquake-aftershock-locations-ai-assisted-science/
https://i.gzn.jp/img/2018/08/31/forecasting-earthquake-aftershock-ai/01.png

地震は最初に「本震」が起き、その後「余震」が複数回にわたって続きます。通常、余震は本震よりも震度が小さなものとなりますが、タイミングによっては復興に向けた活動を著しく阻害することがあります。しかし、余震が発生するタイミングとその規模を正確に予測するのは困難です。

そこで、ハーバード大学の卒業生であるPhoebe DeVries氏は、Googleで働く機械学習の専門家たちとチームを組み、余震の発生場所をディープラーニングを用いて予測することに挑戦しています。まだ研究は途中の段階にあるそうですが、DeVries氏はこれまでの研究結果を科学誌のNatureで公表しています。

DeVries氏ら研究チームは世界中でこれまでに発生した主要な地震118件に関するデータを集めるところからスタート。データはまとめてAI学習用のデータセットとしています。収集したデータは視覚化されており、例えば1992年にアメリカ・カリフォルニア州で発生したランダース地震(マグニチュード7.3)の場合は以下のように表されます。青・赤・黄などの色が並んだ平面が本震、その周辺に浮かぶ半透明の赤いキューブが余震を示しているそうです。
https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/original_images/aftershocks_3d.gif

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2018/08/31/forecasting-earthquake-aftershock-ai/s01_m.png

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180831-forecasting-earthquake-aftershock-ai/
ダウンロード (3)


引用元: 【AI】AIを用いて地震後に起きる余震を正確に予測するGoogleの研究[08/31]

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1: 2018/08/20(月) 15:25:46.64 ID:CAP_USER
「将来には、機械として第二の人生を過ごせる日が来ることは間違いないと考えます」。脳科学者で東大大学院准教授の渡辺正峰さんは断言する。
脳と機械を接続して一体化すれば、機械に意識が宿り、「私の意識」は永遠に生き続けるのだという。「我思う、故に我あり」。
哲学者デカルト(1596~1650)の言葉にあるように、自己意識とは人そのものだ。
機械に意識が移植できるなら、「ヒト」とは、「我」とは何なのか。渡辺さんに聞いた。

――意識を機械に移植すると言われても、正直なところ荒唐無稽な話としか思えません。

 「グーグルでAI研究を率いるレイ・カーツワイル氏は、今世紀半ばには人の意識の機械への移植が実現することを予言しています。
私自身、外部の方と協力して意識移植のベンチャーを立ち上げようとしています。いくつかの仮説が正しければ、技術的な障壁はそれほどありません。
マウスを使っての実験で5~6年、その後により人に近い猿で実験。トントン拍子で進めば、20年後に人での実用化もまったくの夢ではありません。
将来には、機械として第二の人生を過ごせる日が来ることは間違いないと考えます」

――どうすればそんなことができるのでしょうか?

 「近未来を描いたSF映画で意識移植が取り上げられることがありますが、さすがに映画のように頭骨の外から一瞬で意識を読み取るようなことはできません。
私が考える手法は、開頭手術をした上で脳と機械を接続するものです。
長ければ数カ月、数年単位の時間がかかるかもしれませんが、脳と機械の意識が一体化してしまえば、たとえ脳が終わりを迎えても、意識は機械側に存在し続けるはずです」

 「人の脳は、左右に分かれた脳半球が三つの神経線維束で結ばれて情報をやりとりしています。脳科学の進歩により、二つの脳の情報連絡の仕組みが分かってきました。
左右の脳がつながるのと同様に脳と機械をつなげられると考えます。

続きはソースで

https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20180810002956_comm.jpg
朝日新聞デジタル
https://www.asahi.com/articles/ASL8H4WVNL8HUCVL008.html
images


引用元: 【脳科学】脳と機械の一体化を研究「私の意識は永遠に生き続ける」[08/20]

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1: 2018/07/19(木) 10:12:00.19 ID:CAP_USER
我々は自律型致死兵器の開発、生産、取引、使用に参加しないし、支援もしない――。
人工知能(AI)の軍事利用が現実味を帯びる中、世界のAI研究者や企業経営者らが、人を介さずにAIの判断による攻撃を想定する自律型致死兵器を開発しないことなどを盛り込んだ「誓い」に賛同したことが18日、ストックホルムで開催中の国際人工知能学会で発表された。

 発表者のマサチューセッツ工科大学(MIT)のマックス・テグマーク教授によると、賛同者には米電気自動車メーカー、テスラのイーロン・マスク最高経営責任者(CEO)ら著名企業経営者ら約2400人のほか、グーグル傘下のAI企業「ディープマインド」や欧州のAI関係学会など160組織が入っているという。
また、米軍の研究機関のAI研究者や慶応大の栗原聡教授らの名前も賛同者リストに掲載されている。
公式ウェブサイトによると、日本時間19日午前9時時点で、2492人、172組織まで賛同が増えた。

続きはソースで

■国際人工知能学会で「自律型致死兵器に関する誓い」を発表したマサチューセッツ工科大学(MIT)のマックス・テグマーク教授
https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20180719000670_comm.jpg

朝日新聞デジタル
https://www.asahi.com/articles/ASL7M24K4L7MULBJ001.html
ダウンロード (1)


引用元: 【自律型致死兵器】「AI使った兵器開発しない」 米テスラCEOらが宣言[07/19]

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1: 2018/05/30(水) 08:08:02.83 ID:CAP_USER
近年、義手や義足の技術には機械学習が用いられるようになり、スムーズな動作を行えるようになりましたが、学習に時間がかかってしまうという欠点がありました。
ノースカロライナ大学チャペルヒル校で医用生体工学の教授を務めるヘレン・ファン氏らの研究チームは、人体の神経筋の電気信号を一般化したモデルを構築することで、学習をほとんど必要とせず、スムーズに手首などの関節を動作させる義手の開発に成功しました。
https://i.gzn.jp/img/2018/05/30/prosthesis-hand-computer-model/00_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2018/05/30/prosthesis-hand-computer-model/01_m.jpg

Myoelectric Control Based on A Generic Musculoskeletal Model: Towards A Multi-User Neural-Machine Interface - IEEE Journals & Magazine
https://ieeexplore.ieee.org/document/8360946/?reload=true

Smart Prosthetic Devices Create Natural Motion by Predicting Movement
https://futurism.com/prosthesis-hand-computer-model/

腕や足など体の一部を事故などで失ってしまった人であっても、脳は欠損した部位に対して運動を指令する神経筋の信号を送っています。
これまで多くの技術者が開発してきた義手や義足などは、この信号を機械学習による学習法を使用することで、正確な動きを学習させるというアプローチが取られていました。

続きはソースで

関連動画
Model-based control on DEKA hand (Courtesy of Neuromuscular Rehabilitati... https://youtu.be/fMyg7swV12U



GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180530-prosthesis-hand-computer-model/
no title



引用元: 【機械工学】〈動画〉「学習をほとんど必要としない」義手が開発される[05/30]

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