インテルが人工衛星にローカルAI処理機能を提供、雲を自動的に除去し最大30％の帯域幅を節約
https://jp.techcrunch.com/2020/10/21/2020-10-20-intel-is-providing-the-smarts-for-the-first-satellite-with-local-ai-processing-on-board/
(TechCrunc Japan 2020/10/21)
・Intelは米国時間10月21日、9月2日に太陽同期軌道に打ち上げられた小型衛星PhiSat-1（新しい種類のハイパースペクトル熱カメラとMovidius Myriad 2 Vision Processing Unit（VPU）を搭載）について詳細を発表した。
・VPUは地上の機器には既に数多く搭載されているが、今回初めて宇宙へと打ち上げられ、大量のローカルデータを扱うことができ、研究者は貴重な時間と衛星ダウンリンク帯域幅を節約できるようになる。
・実際にはPhiSat-1に搭載されたAIが、画像を地上に送信する前に研究者にとって不要な雲を取り除くことで、衛星は最大30％の帯域幅節約を実現し、地上局と通信できる位置にあるときにより有用なデータを送信できるようになる。
絶滅危惧種など画像が少ないケースでも合成データでAIを訓練するSynthetaicが4.7億円を調達
https://jp.techcrunch.com/2020/10/21/2020-10-20-synthetaic-seed-funding/
(TechCrunch Japan 2020/10/21)
・人工知能の訓練に使用できるデータ、特に画像の作成に取り組んでいる新興企業Synthetaicは、これまでに4.7憶円の資金を調達することに成功した。
・同社では、個体数が少なくAIを訓練できるほど多くの映像が集まらない絶滅危惧種を発見するために必要なデータの作成を行っている。
・現実のデータが少ない場合、3Dワールドビルディングに基づいて学習データをつくる方法があるが、大きなコストがかかることを問題視し、同社はGANsに基づいた技術によってコストダウンに成功し、拡張性も高めたという。
AIが単語の使用法からアルツハイマー病のリスクを評価
AI Assesses Alzheimer’s Risk by Analyzing Word Usage
https://www.scientificamerican.com/article/ai-assesses-alzheimers-risk-by-analyzing-word-usage/
(SCIENTIFIC AMERICAN 2020/10/22)
・IBMとファイザーのチームは、単語の使用法の言語パターンを調べることで、ステルス性が高いとされるアルツハイマー病の初期兆候を見つけるようにAIモデルをトレーニングしたことを発表した。
・ファイザーが資金提供し、IBMが開発したAIでは。特定のスペルミスや繰り返される単語、文法的に簡易化されるなどの初期兆候を検出することに成功したとしている。
・実際に発症前と前後の特徴をつかむことができるかなどの疑問点が指摘されているものの、今回の実験では、手書きのデータを利用せずに情報のみを利用したため、今後手書き文字などの要素を組み込むことができればより正確になるとしている。