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MetaとIBMがオープンソースイノベーションを推進するAIアライアンスを結成
MetaとIBMが主導する新しいコンソーシアムが、オープンソースAIを支援するために設立された。AIアライアンスは、ソフトウェア、ハードウェア、非営利団体、公共団体、学術機関など、さまざまな分野の組織から構成され、オープンな開発を促進するためのツールやプログラムを共同で開発することを目的としている。
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DeepMindが新しいジェネラリストAIエージェントのGatoを発表
エージェントとして知られているGatoは、DeepMindsの汎用的なAI(ジェネラリストAI)である。人間が実行できるさまざまなタスクを実行できるが、1つのタスクの専門家としてのニッチな領域を切り開くことない。Gatoは、ビデオゲームのプレイ、画像のキャプション、実世界のロボットアームの制御など、600を超えるさまざまなタスクを実行できる。Gatoはマルチモーダル、マルチタスク、マルチエンボディメントのジェネラリストポリシーである。
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DeepMindが核融合研究装置のAIコントローラをトレーニング
Google子会社のDeepMindとEPFL(スイス連邦工科大学ローザンヌ校) Swiss Plasma Centerの研究者らが、核融合研究で使用するトカマク(tokamak)デバイスの制御アルゴリズムを生成する深層強化学習(RL)AIを開発した。このシステムは、シミュレータとのインタラクションを通じて制御ポリシを学習することで、実際のデバイスの制御への適用において、新たなプラズマ配位(plasma configuration)の実現を可能にしている。
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DeepMindが量子化学AIモデルのDM21をオープンソース化
Googleの子会社であるDeepMindの研究者が、DM21をオープンソース化した。これは、電子密度を化学相互作用エネルギーにマッピングするためのニューラルネットワークモデルである。これは量子力学的シミュレーションの重要なコンポーネントである。DM21は、いくつかのベンチマークで従来のモデルよりも優れている。PySCFシミュレーションフレームワークの拡張として利用できる。
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DeepMindが天気予報AIである降水のDeep Generativeモデルをリリース
DeepMindはDeep Generative Models of Rainfall(DGMR)のデータセットとトレーニング済みモデルスナップショットをオープンソース化した。短期の降水量予測用のAIシステムだ。58人の専門気象学者が、他の既存の方法との比較で実施した評価で、DGMRはテストケースの89%で精度と有用性で1位にランクインした。
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DeepMindがデータに依存しないディープラーニングモデルPerceiver IOをオープンソース化
DeepMindはPerceiver IOをオープンソース化した。さまざまな種類の入力と出力を処理できる汎用の深層学習モデルアーキテクチャだ。Perceiver IOは、トランスフォーマーの完全互換として機能する。ベースラインモデルと同等あるいはそれ以上のパフォーマンスを実現しつつも、ドメイン固有の前提はない。
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AI会議の要約:ICLR 2021でのGoogle、Microsoft、Facebook、その他
最近の表現学習国際学会(ICLR)で、Google、Microsoft、IBM、Facebook、Amazonなどのいくつかのテクノロジー企業の研究チームが、ディープラーニングに関連するさまざまなAIトピックに関して、合計860件のうち250件近くの論文を発表した。
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Perceiver:複数の入力データ型向けの単一のニューラルネットワークモデル
GoogleのDeepMind社は最近、Perceiverと呼ばれる最先端のディープラーニングモデルをリリースした。これは、人間の脳がマルチモーダルデータを認識するのと同じように、音声から画像までの複数の入力データを受信して処理するものである。Perceiverは、複数の入力データ型、つまり点群、音声、画像を受信して分類できる。
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Google DeepMindのNFNetがディープラーニングを効率化
Amazon Redshiftのユーザは、クロスデータベースクエリを実行し、Redshiftクラスタ間でデータを共有できるようになった。これは、AWSがこれらの拡張機能を一般ユーザ向けにリリースしたことによる。
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DeepMindのAlphaFold2 AIが50年来の生物学の課題を解決
タンパク質構造予測センターはAlphaFold2がタンパク質構造予測の課題を解決したことを発表した。AlphaFold2はDeepMindによって開発されたAIシステムである。AlphaFold2は、グローバル距離テスト(GDT)メトリックで92.4の中央値スコアを達成した。これは、従来の方法との競合と見なされるしきい値を上回っている。
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MicrosoftとGoogleが言語横断のAIタスクに対する新しいベンチマークをリリース
Microsoft ResearchとGoogle AIの研究チームはAIシステムの言語間自然言語理解(NLU)タスク向けの新しいベンチマークを発表した。そのタスクには、固有表現抽出や質問応答などがある。GoogleのXTREMEは40の言語をカバーし、9つのタスクを含む。一方、MicrosoftのXGLUEは27の言語と11のタスクをカバーする。
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DeepMindのAgent57はすべてのAtari 2600ゲームで人間よりも優れた結果を出している
GoogleのDeepMindの研究者はAgent57と呼ばれる強化学習(RL)システムを作成した。Agent57は、Arcade学習環境で57のAtari 2600ゲームすべてで人間のベンチマークを上回った。Agent57は、パッケージの中で最も難しいゲームでさえ、人間よりも優れた結果を出した最初のシステムである。
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GoogleのSEED RLが強化学習を80倍スピードアップ
Google Brainの研究者は最近、AI強化学習向けのスケーラブルで効率的なDeep-RL(SEED RL)アルゴリズムをオープンソース化した。SEED RLは、複数のRLベンチマークで最先端の結果をより低コストで、以前のシステムより最大で80倍高速に実現する分散型アー��テクチャである。
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DeepMindのAIがStarCraftのトッププレイヤーに勝利
DeepMindのAlphaStar AI プログラムが最近、StarCraftの2人のトッププロプレイヤーに5-0で勝利した。
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DeepMindのAIプログラムがGoogleのデータセンタの冷却電力使用効率を40%まで向上させた
以前アタリ社のゲームを遊ぶ方法を学習させたDeepMindのプログラムと同様のAIプログラムを用い、Googleのデータセンタから収集されたセンサデータを学習することによりデータセンタの電力使用効率が40%まで増加し、建物全体の電力使用効率が15%向上した。