データとAIによる材料開発 —マテリアルズ・インフォマティクスの理想と現実を見る、ほか【AI最新ニュース】

データとAIによる材料開発 —マテリアルズ・インフォマティクスの理想と現実を見る、ほか【AI最新ニュース】

AIで医療ミスの低減を目指すActiv Surgical、約16億円を調達

https://japan.cnet.com/article/35157005/
(cnet Japan 2020/07/27)
・米国のActiv Surgicalは、高度な知見と視覚化をリアルタイムで外科医に提供することを目的としたAIおよびMLプラットフォーム「ActivEdge」を2021までに世界各国で商用化することを目指している。
・米国では防止できる外科的なミスで毎年、40万人以上の死亡例を生んでいるという調査結果もあり、外科医療の成功率を高めることが求められている。
・Activ Surgicalのプラットフォームは専用のハードウェアに依存せず、コンピュータービジョン、AI、ロボット光学を組み合わせており、スコープやロボットといった既存の外科システムを活用し、人間よりも正確に組織の視覚化と追跡を実行できるという。

AI分析用の生データをエッジで前処理、工場設備の状態基準保全に必要なもの

https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2007/20/news131.html
(Monoist 2020/07/21)
・工場内設備保全の手法は主に二つあり、1つは定期的にメンテナンスを実施するTBM(タイムベースドメンテナンス)であり、もう1つは工場設備に設置したセンサーで収集したデータをAI(人工知能)などで分析して故障や異常を予知するCBM(コンディションベースドメンテナンス)というもの。
・近年は摩耗や経年劣化による突発故障の防止に役立つ点や、メンテナンス要員を常時確保しなくてよいなどコスト効率がよいということからもCBMによってメンテナンス作業をオートメーション化するニーズが高まっている。
・AI分析をするためには、ただデータを収集するだけではなく、生データから異常の閾値となり得る特徴量を抽出するという作業が重要で、それだけでなく様々な観点からのデータを用意することなども大事となると指摘している。

データとAIによる材料開発、バラ色の未来の現在地——マテリアルズ・インフォマティクスの理想と現実を見る

https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/61409
(JBpress 2020/07/24)
・マテリアルズ・インフォマティクス(MI)とは、人工知能(AI)・機械学習を含む情報科学、および情報処理技術をフルに活用して、新物質探索や材料開発を推進していく分野領域のことで、2011年に当時のオバマ大統領が提唱したプロジェクト「Materials Genome Initiative(MGI)」以降急速に注目されるようになった。
・その後、欧州をはじめとして、中国、韓国でも国家プロジェクトとして推進するという目標が掲げられ、日本でも当初出遅れたものの、2015年に国立研究開発法人の物質・材料研究機構(NIMS)を中心とする研究開発推進体制が確立されるなど遅れは取り戻しつつある。
・しかし、MIは世界的な潮流として広がっているものの、有用なデータが少ない、データ形式が異なる、分析する人材がたりないなどの問題から、現状ではまだ目ぼしい成果事例はあがっておらず、特に日本企業では現場と経営層で、現実の困難と期待の間に大きな隔たりが生じており、今後の発展には経営層の我慢も必要とされると指摘されている。