AIが“世代のトレンド”をクラフトビールに反映 雑誌をもとに風味を数値化、ほか【AI最新ニュース】

AIが“世代のトレンド”をクラフトビールに反映 雑誌をもとに風味を数値化、ほか【AI最新ニュース】

AIが“世代のトレンド”をクラフトビールに 雑誌をもとに風味を数値化 世代ごとに4種類

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2007/15/news123.html
(ITmedia 2020/07/15)
・NECとコエドブルワリーは7月15日、AIが雑誌の画像や文章を味や香りとして数値化し、その結果を職人が再現したクラフトビール「人生醸造クラフト」を開発したと発表した。
・ AIの学習データには世代データとしては、「DIME」や「女性セブン」など、小学館が過去40年に発行した15誌4000冊のデジタルデータを利用し、味・香り・色ごとに、NEC製のAI「NEC the WISE」に別のデータを学習させ、各世代のトレンドを反映した。
・味の数値化には「CanCam」などの雑誌に掲載された600種類のファッションを人が雰囲気や色合いごとに甘味・辛味・酸味・苦味に分類したデータを利用、香りの数値化にはそれぞれの世代が20代から現在までに読んでいた雑誌の文章を、色決めには同様に雑誌記事のファッション画像を使用した。

AIへの攻撃、日立が明かす3つの手法

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO61626780X10C20A7000000/
(日本経済新聞 2020/07/20)
・日立製作所はオンラインで開催した「日立セキュリティフォーラム 2020 ONLINE」で、AIシステムへの攻撃手法について解説し、これまでのITシステムへの攻撃がルーターやサーバーを狙ったものだったのに対して変化していることを報告した。
・現在、AIに対して直接的あるいは間接的に攻撃する研究事例の報告が増えているとし、2014年から18年までの5年間で世界で1000本ほどだったのが、19年の1年間で約1000本が報告されたという。
・主たる攻撃手法としては、教師データの汚染(攻撃者に都合がよいように教師データを変更させる)、予測用データの汚染(人間にはわからない微細なノイズを仕込むなど)、逆予測(出力された予測傾向から教師データを推測する)の三つが報告されている。

AIブロックチェーンプラットフォームが個人データからデジタルアセットを作成

AI-Blockchain Platform Creates Digital Assets From Personal Data
https://cointelegraph.com/news/ai-blockchain-platform-creates-digital-assets-from-personal-data
(cointelegraph 2020/07/17)
・AIの専門家であるKneronがブロックチェーン技術とエッジAIデバイスを組み合わせて、安全でプライベートな個人データ用のネットワークを作成するプラットフォームを発表した。
・所有するカメラ、マイク、熱センサーなどの多数のエッジAIセンサーを接続し、ブロックチェーンで互いのデータを連携させ、それらをローカルで処理するようにするシステムで安全性を担保しており、今後はアプリが同プラットフォームを利用して開発されることを推奨している。
・同時に個人データからデジタル資産を作成し、企業に販売する機能や企業のサービスと交換する仕組みも発表した。