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HydroNets:最近の洪水予測の改善の背後にある技術(3/3)

1.HydroNets:洪水予測の最近の改善の背後にある技術(3/3)まとめ ・HydroNetは水位予測に特化して構築された特別なディープニューラルネットワーク ・HydroNetは「地点間で共通化する処理」と「特定地点に固有の処理」...
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HydroNets:最近の洪水予測の改善の背後にある技術(2/3)

1.HydroNets:洪水予測の最近の改善の背後にある技術(2/3)まとめ ・形態学的モデルと呼んでいる浸水モデリングへの新しいアプローチで既存の課題を解決 ・データ不足地域で従来の物理学ベースのモデルが影響を受けやすい様々なエラーを...
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HydroNets:最近の洪水予測の改善の背後にある技術(1/3)

1.HydroNets:洪水予測の最近の改善の背後にある技術(1/3)まとめ ・インドとバングラデシュで洪水予報を改善し2億5000万人以上の居住地に対象範囲を拡大 ・形態学的浸水モデルと呼ばれる浸水モデリングの新しいアプローチで範囲を...
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Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)まとめ ・機械学習研究を促進するためにデータセットを公開しGoogle Dataset Searchで探しやすくした ・数百万のタスクを処理しつつ...
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Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)まとめ ・機械学習をロボットの制御に応用するために特に強化学習を使った研究が行われた ・世界モデルの学習やポリシーにランダム性を取り込む事、オープ...
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Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/8)

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/8)まとめ ・従来は分割して段階的に行った作業を大規模ニューラルネットワークで一気にやる事が主流になりつつある ・これらの研究結果はBERTの検索エン...
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Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)まとめ ・2019年はニューラルネットワークのトレーニングにどのような力学が働くのか特性を理解を目指した ・AutoMLの研究も継続し、既存モデル...
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Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(4/8)

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(4/8)まとめ ・新たに開発した54量子ビットプロセッサで量子超越性を達成し一万年かかる計算を200秒で実現 ・計算時に発生する量子エラーの訂正に焦点を当...
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Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)まとめ ・機械学習をクラウド上ではなくスマートフォン上で実行する事に注力し音声、視覚、文字の認識が可能に ・これによりプライバシー保護と応答速度向...
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Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(2/8)

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(2/8)まとめ ・AIの他の分野への応用では様々な組織とコラボし多くの論文発表や芸術作品に繋がった ・日常生活を支援するAIとしては視覚、聴覚、音声に困難...
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Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(1/8)

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(1/8)まとめ ・Google Researchを率いるJeff Deanによる恒例の年初投稿。去年の振り返りと今後の方向性 ・AIの倫理的利用については...
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NeurIPS 2019におけるGoogleの存在感

1.NeurIPS 2019におけるGoogleの存在感まとめ ・最大の機械学習学会である第33回Neural Information Processing Systemsが開催 ・Googleからは500名以上の研究者が貢献及び学習の...
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