ヒトのAIモデルからチンパンジーの姿勢と3次元構造を推定 Facebookなどが開発
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2010/30/news070.html
(ITmedia 2020/11/02)
・独ルプレヒト・カール大学ハイデルベルク、独マックス・プランク進化人類学研究所、米FacebookのAI Researchらによる研究チームが「Transferring Dense Pose to Proximal Animal Classes」を開発した。
・同フレームワークは、動画からチンパンジーなど動物の姿勢推定を行い3次元形状を取得する深層学習フレームワークで、人物のデータセットから学習したモデルを転移学習することで効率的に学習が行われた。
・今回の研究で、クラス間（人間とチンパンジー）に有意な差があったとしても、転移学習が有効に働くことが示された。
高度なAIでウェブ検索時のCtrl-F（もしくはCommand-F）を本当に便利にするHebbia
https://jp.techcrunch.com/2020/10/30/2020-10-28-hebbia-wants-to-make-ctrl-f-or-command-f-actually-useful-through-better-ai/
(TechCrunch Japan 2020/10/30)
・Hebbiaは、スタンフォード大学の研究者が立ち上げた新興企業で、膨大な情報のなかから必要な情報を探し出すという行為がホワイトカラーの仕事の大半を占めていることを問題視し、より優れた探索ツールを生み出そうとしている。
・Chromeのプラグインとして利用することができ、Ctrl-Fから具体的な質問の答えがウェブ上のどこにのっているかをAIが判断し、ラインマーカーしてくれる。
・現在はβ版のため、精度が安定していないという問題があるものの、今後はモデルの制度を高めていくことで、大幅な生産性向上につながることが期待されている。
AIが世界を理解するための重要な数学パズルを解く
AI has cracked a key mathematical puzzle for understanding our world
https://www.technologyreview.com/2020/10/30/1011435/ai-fourier-neural-network-cracks-navier-stokes-and-partial-differential-equations/
(MIT Technology Review 2020/10/30)
・偏微分方程式は、宇宙の物理現象を説明するためにあらゆる場面で使われているが、同時にその解を得る計算が非常に複雑で計算量が多いという問題がある。
・そのため、現代で偏微分方程式を解くために、スーパーコンピュータがなければいけないという問題があった。
・カリフォルニア工科大学の研究チームが、偏微分方程式を解くための新しい深層学習手法を導入し、従来の数式よりも正確な上に1000倍高速であるため、スーパーコンピュータへの依存問題の解消が期待されている。
・研究チームはニューラルネットワークが関数の近似器であるという点に注目し、一般的にユークリッド空間で定義されている入力と出力を、フーリエ空間で定義することで、劇的な制度の向上と効率化に成功した。