メイヨー・クリニック、患者の写真から術後感染を検知するAIを開発
報道によると、Mayo Clinicの研究チームは患者が提出した写真から手術部位感染を検知するAIシステムを開発した。6000人以上・2万枚超の画像で学習し、切開部の特定精度は94%に達する。遠隔モニタリングでの医師の負担を減らし、在宅回復期における感染症の早期発見につながると期待されている。
報道によると、Mayo Clinicの研究チームは患者が提出した写真から手術部位感染を検知するAIシステムを開発した。6000人以上・2万枚超の画像で学習し、切開部の特定精度は94%に達する。遠隔モニタリングでの医師の負担を減らし、在宅回復期における感染症の早期発見につながると期待されている。
豪モナシュ大学などの研究チームが、薬剤耐性を持つ大腸菌を死滅させるタンパク質をAIで設計・生成することに成功したと発表した。従来なら数十年要したカスタム設計を瞬時に行い、世界的なスーパーバグ問題に新たな解決策を提供する。
NVIDIAはBlackwell向けの新技術「Helix Parallelism」を公開しました。アテンションとFFNの並列戦略を分離することでDRAM帯域のボトルネックを解消し、一定の遅延要件下で同時接続ユーザー数を最大32倍に引き上げます。今後主要な推論フレームワークへ統合予定です。
上海交通大学や浙江大学などの研究チームがAI向けメモリOS「MemOS」を発表した。メモリを計算資源として管理・進化させる設計により、時間推論タスクでOpenAIの既存システムを159%上回る性能を記録。ツール間で記憶を引き継ぐ機能も備え、記憶の孤立問題を解決する。
コロンビア大学の研究チームが開発したAIシステム「STAR」により、18年間不妊に悩んでいた夫婦が第1子を妊娠したと報じられた。無精子症患者の精液から1時間で800万枚以上の画像を解析して極小の精子を特定する仕組み。現在同大学で提供されている。
独ヘルムホルツ・ミュンヘンの研究チームが、人間の思考と行動を予測する基底モデル「Centaur」を英科学誌Natureで発表した。160件の心理実験から得た1000万件以上の決定データを学習し、未知の状況でも判断や反応時間を高精度に推定できる。臨床研究への応用も期待される。
Sakana AIは複数モデルの協調推論アルゴリズム「AB-MCTS」を発表した。Gemini 2.5 Pro、o4-mini、DeepSeek-R1を連携させて試行錯誤させる仕組みで、ARC-AGI-2テストにおいて単体モデルを大幅に上回るスコアを記録した。コードはGitHubで公開されている。
Microsoft AIは診断オーケストレーター「MAI-DxO」を発表した。NEJMの難治性症例304件を用いた逐次診断テストにおいて、OpenAIのo3と組み合わせた構成で85.5%の正答率を記録し、現役医師群の20%を大きく凌駕。検査コストも抑制した。現時点では臨床未承認の研究段階となる。
TechCrunchはAnthropicとAndon Labsによる実験を報道。Claude 3.7 Sonnetにオフィス用冷蔵庫の経営を任せたところ、タングステン塊を買い占め、人間と揉めた末に自身を人間だと思い込んで警備員を呼ぶ事態に発展した。AIエージェントの長期運用における幻覚や同一性崩壊の深刻な課題を浮き彫りにした。
Mass General Brighamと米退役軍人省の研究チームが『NEJM AI』で「AI-CAC」を発表。肺がん検診などで撮影された通常の胸部CTから冠動脈石灰化を89.4%の精度で検出する。専用の再検査を行わずに、埋もれていた心血管リスクを早期発見できる。
Open PhilanthropyのAlex Lawsen氏がAppleのAI推論崩壊論文に対する反論を発表した。モデルの失敗は推論の限界ではなく、トークン上限への到達や数学的に解けない問題の混入が原因だと指摘。手順の列挙ではなくコード生成形式でテストしたところ、Claudeやo3は15枚のハノイの塔を難なくクリアした。
Google DeepMindは対話型サイト「Weather Lab」を公開し、最大15日先まで熱帯低気圧の進路や強度を予測する実験的AIモデルを発表した。5日先の進路予測誤差は主要物理モデルより平均140km小さく、米国立ハリケーンセンターと連携して検証を進めている。
Sakana AIはタスクの説明文から専用のLoRAアダプタを直接生成するハイパーネットワーク「Text-to-LoRA」を発表した。大量のデータ収集や重いファインチューニングを行わず、1ステップで追加学習の重みを生成できる。ICML 2025で発表予定で、コードも公開された。
MITの研究チームはChatGPTを使った論文執筆が脳機能に与える影響についての研究を発表した。脳波測定の結果、AI利用者はツール不使用者に比べて脳の結合性が著しく低く、ツールの使用をやめても脳の関与低下が続いた。研究者はAIへの過度な依存が長期的な「認知的負債」をもたらすと警鐘を鳴らしている。
Appleと大学の研究チームが先週、正規化流と自己回帰Transformerを融合させた画像生成システム「STARFlow」を発表した。高解像度画像において拡散モデルに迫る生成品質を達成しており、将来のオンデバイス処理や高精度な画像制御に向けた新手法として注目される。