OpenAIがデューク大の「AI道徳」研究を支援 人間の道徳的判断を予測するアルゴリズム目指す
税務申告書類によりOpenAIがデューク大学の「AI道徳研究」に資金提供していることが明らかになった。3年・総額100万ドルの助成金の一環で、医療や法律などの現場で人間の倫理判断を予測するアルゴリズムを開発する狙い。しかし道徳は主観的であり、AIが倫理を正しく扱えるかは疑問視されている。
研究 · デイリー
金
11月22日 金曜日
水
11月20日 水曜日
Googleが「AlphaQubit」発表：AIで量子エラーを特定、誤り率を30%削減
Google DeepMindとGoogle Quantum AIは量子誤り訂正向けニューラルデコーダ「AlphaQubit」をNature誌で発表した。Transformerを応用し、Sycamoreプロセッサで既存の主要手法より誤り率を30%削減した。高い精度を示した一方、実時間での高速訂正にはまだ処理速度が追いついていない。
月
11月18日 月曜日
ChatGPTが病気診断で医師を圧倒：単独スコア90％も、医師はAIの助言を無視
報道によると、症例診断の検証でChatGPTが平均90％のスコアを記録し、医師単独の74％を大きく上回った。だがAIを併用した医師のスコアは76％にとどまり、多くの医師が自分の見立てに固執してAIの意見を聞き入れなかった実態が明らかになった。
木
11月14日 木曜日
NVIDIAら、最長4年先の血糖値を予測する生成AI「GluFormer」を開発
NVIDIA とワイツマン科学研究所、Pheno.AI は、過去の血糖測定データから将来の血糖値や最長 4 年後の健康状態を予測する生成 AI「GluFormer」を発表した。食事ごとの血糖値変動も予測可能で、糖尿病の早期予防への貢献が期待される。
IBM、量子プロセッサ「Heron」を50倍高速化 Graniteによるコード生成AIも導入
IBMは量子プロセッサ「Heron」と「Qiskit」ソフトウェアの機能強化を発表した。最大5,000回の2量子ビットゲート操作に対応し、従来のベンチマーク処理時間を112時間から2.2時間へと約50倍短縮した。またGraniteモデルを活用した量子コード生成AIなどの支援機能も統合される。
月
11月11日 月曜日
Google DeepMindがAlphaFold3のコードを公開、非商用限定
Google DeepMindはタンパク質構造予測AI「AlphaFold3」のソフトウェアコードを非商用研究向けに公開した。論文発表時のコード非公開に対する批判を受けた形だが、モデルの重みデータは事前申請制で完全なオープンソースではない。
東大チーム、顔と手のひらの動画から高血圧と糖尿病を非接触で検出するAI技術を発表
東京大学の研究チームは高速度カメラで撮影した顔や手のひらの血流変化をAIで解析し、カフや採血なしで高血圧や糖尿病を検出する予備研究を発表した。高血圧の検出精度は最大94%、糖尿病は75%を記録。将来的にスマホや鏡への搭載を目指すが、現在は研究の初期段階にある。
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11月6日 水曜日
SingularityNETとASI連合、マインクラフト内で自律学習するAI「AIRIS」を公開
SingularityNETとASI Allianceは『マインクラフト』内で自律学習するAIプロトタイプ「AIRIS」を発表した。事前に決められたルールに依存せず、ゲーム内での経験からリアルタイムに回避行動などの新たな規則を自ら生成して適応する仕組みだ。
水
10月30日 水曜日
OpenAI、事実性ベンチマーク「SimpleQA」公開：GPT-4oの正解率は40％未満
OpenAIはAIのハルシネーション（幻覚）を測る新ベンチマーク「SimpleQA」をオープンソース化。明確な単一の答えがある4326問で構成され、GPT-4oでも正解率は40％未満にとどまる。AIが誤答にもかかわらず高い自信を示す「過信」の度合いも数値化できる。
火
10月29日 火曜日
Iambicが「Enchant」発表：創薬の初期段階からヒト臨床結果を予測
Iambic Therapeuticsは創薬の初期段階から薬剤候補の体内動態を予測するマルチモーダルモデル「Enchant」を発表した。豊富な前臨床データと少量の臨床データを組み合わせて学習し、半減期の予測精度で従来を上回る新記録を達成。前臨床開発期間を数年短縮し、臨床試験の失敗リスクを抑える狙いがある。
月
9月30日 月曜日
Meta、3D復元向けデータセット「DTC」公開：2400点超を高精度再現
Meta の Reality Labs Research は 3D 復元研究向けデータセット「Digital Twin Catalog（DTC）」を公開した。実物と対応する 2400 点以上の 3D モデルを収録し、サブミリ単位の精度やリアルな質感を再現。デジタルツイン制作のコスト障壁を下げ、AR やコマース研究の加速を狙う。
木
9月26日 木曜日
Google、チップ設計AI「AlphaChip」の重みを公開 TPU設計を数時間に短縮
Googleは半導体の配置配線を行う強化学習システムを「AlphaChip」と命名し、事前学習済みモデルの重みを公開した。碁のように部品配置を学習し、人間の設計者が数カ月かける作業を数時間で完了できる。最新のTrilliumを含む3世代のTPUやMediaTek製品にも採用されており、AIが自らのハードウェア設計を加速させる体制が整った。
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9月25日 水曜日
ハーバード大のAI「TxGNN」：既存薬から1万7000超の希少疾患の治療候補を発見
ハーバード医科大学院の研究チームは希少疾患のドラッグリパーパシングに特化したAIモデル「TxGNN」を発表した。約8000種類の既存薬から1万7080の疾患に対する候補薬を特定し、根拠も提示する。臨床医向けに無料公開されている。
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9月23日 月曜日
スイス連邦工科大、AI「YOLO」でGoogleのreCAPTCHAv2を100%突破
スイス連邦工科大学の研究チームが、画像認識モデル「YOLO」を微調整し、Googleの「reCAPTCHAv2」を100%の成功率で突破した。約1万4000組の道路画像で訓練し、マウス操作や端末の指紋認証要素も再現した。なお、Google側は大半のサイトが不可視のv3へ移行済みとコメントしている。
木
9月19日 木曜日
Anthropicが文脈検索を発表：RAGの検索失敗率を最大67%削減
AnthropicはRAGの精度を大幅に改善するContextual Retrievalを発表した。文書チャンクに文脈情報を自動付与することで情報の欠落を防ぎ、BM25やリランキングと併用して検索失敗率を最大67%削減する。プロンプトキャッシュにより100万トークンあたり1.02ドルで処理可能だ。
水
8月28日 水曜日
AIが有機太陽電池の分子を解明：光安定性を4倍に向上
イリノイ大学などの共同研究チームがNature誌に論文を発表しました。AIによる閉ループ実験と自動合成プラットフォームを組み合わせることで、有機太陽電池向け分子の光安定性を4倍に高めることに成功。AIの判断根拠となる化学的メカニズムも解明し、ブラックボックス打破に貢献しています。
Googleが新AI「GameNGen」発表：初代『Doom』をリアルタイム生成
火曜日、Googleとテルアビブ大学の研究チームは、画像生成技術を応用して1993年の名作ゲーム『Doom』をリアルタイムにシミュレートするAI「GameNGen」を発表した。単一のTPUで毎秒20フレーム以上を描画でき、人間の判定者も実機映像と見分けがつかないほど。コードではなくAIがゲーム画面を予測生成する未来を示唆している。
