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のらくろ君A
本ホームページはもと、ボールドポン太と名乗っていました。それをのらくろ君として再登場し、光に変わってのらくろ君Aとなりました。
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2020.01.05
カテゴリ： カテゴリ未分類
今日のウォーキングは第1569日目で8760歩だった。
＊＊＊
AI（人工知能）と言う文字を見ない日は無いくらいになった。
かなりなところまで進歩しているようだが、去年の新聞記事を拾い読みした。新しい言葉を見つけた。
「蒸留」と呼ばれる新手法（技術）だ。
精度の高い賢いAIと、計算が少なくても済む（軽いと呼ぶ）AIの2種類を使って、早さと精度を両立する手法だ。
大規模なサーバー上で、賢いAIがデータから学んだ結果を、軽いAIに伝えて学ばせると早く、高精度で処理できる。
こう言った手法が国際的に開発競争になっているという。その例は以下の通りだ。
富士通は、顔認証で、賢いAIに画像から顔の特徴を学ばせ、軽いAIに学ばせるという、蒸留手法を使ったところ、識別速度は5倍になり、模擬試験では100万人の認証が1.5秒で出来た。
東工大は、自動運転での障害物のチェックで、この蒸留手法を使った。試作品では1秒間に160回、物体を検出できる性能に達した。
こう言った手法が採れるのは現場の機器などでデータを処理する「エッジコンピューティング」が可能になってきたからだ。
この例として、日立は荷物を取り出すロボットと運ぶ台車とが協調作業する技術を開発した。NECは店舗に置いたカメラで顧客の購買行動を把握するサービスを始めた。
＋＋＋
AIに関連した起業家達の働きの紹介がされていた。
ディープラーニング（深層学習）にかけるプリファード･ネットワークス（PFN）だ。東大で博士号を取得し起業した岡野原は検索エンジンから、深層学習に移行して研究を進めている。
東大の上田教授は体内時計を研究する段階で、マウスを透明化することで、脳を観察する手法を編み出した。動物の脳をすりつぶして、約1600種類もの化合物を試して特殊なアルコールが透明化を促進することを発見した。
動物を透明化することと体内時計の関係がどうなのかは説明されていない。
京大の榎本准教授は、雷雲から出る放射線「ガンマ線」の解明に、クラウドファウンディング（CF）で得た160万円で挑んだ。基礎研究には、国からも大学からも資金は出なかった。ガンマ線は雷雲周辺で原子核反応が起こり、「陽電子」が生じた痕跡であると突き止めた。
東京医科歯科大の武部教授は、生きた細胞から立体的な人工臓器を作る再生医療技術に取り組む。iPS細胞を使ってミニ肝臓の作成に成功した。直径数mmのミニ肝臓をマウスに移植すると血管に繋がり機能した。人間にも適用できると踏む。
アクセルスペースの中村CEOは、数十基の超小型衛星を上げて地球を取り囲み、地上のあらゆる点を撮影する構想を持ち、宇宙に挑んでいる。
＋＋＋
AIを教育に応用する動きもある。ITテクノロジーと教育(エデュケーション)を融合した「エドテック」と呼ばれるものだ。
数学でつまずいた生徒について、何処が理解できていないかをAIで特定するというものだ。200以上の教室で得たビッグデータを活用する。
米国ではエドテックが普及している。端末を1人１台持って学習するスタイルができはじめている。
エドテックのスタイルには3形式あって、1つはオーダーメード学習、2つ目は、授業のネット配信、3つ目は、教師と保護者と生徒を結ぶ校内SNSだ。
既存薬をAI等で解析して、他の病気の治療に転用する「ドラッグリポジショニング」と言う研究がある。
薬自体の安全性は既に確認されている為に、新薬の開発に比べて、資金も年数も軽減が可能だ。新薬の開発には約2000億円と10年以上かかり、成功率は3万分の1とされるが、ドラックリポジショニングなら約300億円、6年以下ですむとの試算もある。
従来ある薬の効き目や副作用などのビッグデータをAIで深層学習して精度を高め、新しい効果を探すことで、他の病気の治療が可能になるというもの。
まだまだあるが、適宜取り上げる。
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AI（人工知能）と言う文字を見ない日は無いくらいになった。
かなりなところまで進歩しているようだが、去年の新聞記事を拾い読みした。新しい言葉を見つけた。
「蒸留」と呼ばれる新手法（技術）だ。
精度の高い賢いAIと、計算が少なくても済む（軽いと呼ぶ）AIの2種類を使って、早さと精度を両立する手法だ。
大規模なサーバー上で、賢いAIがデータから学んだ結果を、軽いAIに伝えて学ばせると早く、高精度で処理できる。
こう言った手法が国際的に開発競争になっているという。その例は以下の通りだ。
富士通は、顔認証で、賢いAIに画像から顔の特徴を学ばせ、軽いAIに学ばせるという、蒸留手法を使ったところ、識別速度は5倍になり、模擬試験では100万人の認証が1.5秒で出来た。
東工大は、自動運転での障害物のチェックで、この蒸留手法を使った。試作品では1秒間に160回、物体を検出できる性能に達した。
こう言った手法が採れるのは現場の機器などでデータを処理する「エッジコンピューティング」が可能になってきたからだ。
この例として、日立は荷物を取り出すロボットと運ぶ台車とが協調作業する技術を開発した。NECは店舗に置いたカメラで顧客の購買行動を把握するサービスを始めた。
＋＋＋
AIに関連した起業家達の働きの紹介がされていた。
ディープラーニング（深層学習）にかけるプリファード･ネットワークス（PFN）だ。東大で博士号を取得し起業した岡野原は検索エンジンから、深層学習に移行して研究を進めている。
東大の上田教授は体内時計を研究する段階で、マウスを透明化することで、脳を観察する手法を編み出した。動物の脳をすりつぶして、約1600種類もの化合物を試して特殊なアルコールが透明化を促進することを発見した。
動物を透明化することと体内時計の関係がどうなのかは説明されていない。
京大の榎本准教授は、雷雲から出る放射線「ガンマ線」の解明に、クラウドファウンディング（CF）で得た160万円で挑んだ。基礎研究には、国からも大学からも資金は出なかった。ガンマ線は雷雲周辺で原子核反応が起こり、「陽電子」が生じた痕跡であると突き止めた。
東京医科歯科大の武部教授は、生きた細胞から立体的な人工臓器を作る再生医療技術に取り組む。iPS細胞を使ってミニ肝臓の作成に成功した。直径数mmのミニ肝臓をマウスに移植すると血管に繋がり機能した。人間にも適用できると踏む。
アクセルスペースの中村CEOは、数十基の超小型衛星を上げて地球を取り囲み、地上のあらゆる点を撮影する構想を持ち、宇宙に挑んでいる。
＋＋＋
AIを教育に応用する動きもある。ITテクノロジーと教育(エデュケーション)を融合した「エドテック」と呼ばれるものだ。
数学でつまずいた生徒について、何処が理解できていないかをAIで特定するというものだ。200以上の教室で得たビッグデータを活用する。
米国ではエドテックが普及している。端末を1人１台持って学習するスタイルができはじめている。
エドテックのスタイルには3形式あって、1つはオーダーメード学習、2つ目は、授業のネット配信、3つ目は、教師と保護者と生徒を結ぶ校内SNSだ。
既存薬をAI等で解析して、他の病気の治療に転用する「ドラッグリポジショニング」と言う研究がある。
薬自体の安全性は既に確認されている為に、新薬の開発に比べて、資金も年数も軽減が可能だ。新薬の開発には約2000億円と10年以上かかり、成功率は3万分の1とされるが、ドラックリポジショニングなら約300億円、6年以下ですむとの試算もある。
従来ある薬の効き目や副作用などのビッグデータをAIで深層学習して精度を高め、新しい効果を探すことで、他の病気の治療が可能になるというもの。
まだまだあるが、適宜取り上げる。
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