DeepMindがAlphaMissense発表：7100万件の遺伝子変異の疾患リスクをAI予測
Google DeepMindはDNAの塩基配列の変化が病気の原因になるかを予測する新AI「AlphaMissense」を発表した。AlphaFoldを基に微調整され、7100万件の変異予測データを公開して希少疾患の診断支援を目指す。一方、バイオセキュリティ上の懸念からモデルの重みは非公開としている。
研究 · デイリー
火
9月19日 火曜日
CZIが1,000基超のH100を投入、医療AI研究向け大規模クラスターを構築
チャン・ザッカーバーグ・イニシアチブ（CZI）は1,000基以上のNvidia H100 GPUを備えた医療研究用AI計算基盤の構築を発表した。生成AIを活用して細胞の挙動を模倣する「仮想細胞」モデルを構築し、病気のメカニズム解明や新薬への反応予測を目指す。開発されたモデルは非営利の研究者向けにオープンに公開される計画だ。
金
9月15日 金曜日
DeepMindが「OPRO」発表、LLMが自らプロンプトを最適化
DeepMindの研究チームは、大規模言語モデルをオプティマイザとして活用する新手法「OPRO」を発表した。数式ではなく自然言語と過去のスコア履歴をもとに、モデル自身が試行錯誤を繰り返してタスクの精度を最大化するプロンプトを自動生成できる。
MIT、言葉で3Dモデルを装飾できる「Style2Fab」開発 機能は損なわず
MITの研究チームは自然言語プロンプトを使って3Dプリント用モデルの外見を自由にカスタマイズできる生成AIツール「Style2Fab」を発表した。モデルの機能部分と装飾部分を自動で分割し、機能性を維持したまま形状や質感を変更できる。専門的なCAD知識がなくても手軽にオリジナル造形物を作れるのが強みだ。
水
9月13日 水曜日
網膜画像からパーキンソン病や心不全のリスクを予測するAIが登場
研究チームが網膜画像だけで眼疾患の診断に加え、心不全やパーキンソン病の発症リスクまで予測できるAIツールを開発した。簡単な眼底検査から全身の健康状態をスクリーニングできる可能性を示している。
木
8月24日 木曜日
DeepMindが新チェスAI「AZdb」を発表：AlphaZeroを上回る難問解決力
Google DeepMindの研究チームは複数のAlphaZeroを組み合わせた「AZdb」を発表した。異なる指し手を学習したエージェントを結集させることで、難解なチェスパズルの正解数が単体AlphaZeroの2倍に達し、対戦レーティングも50向上した。
水
8月16日 水曜日
元GoogleのCEOエリック・シュミット氏、AIで科学難問に挑む新組織を準備中
米Semaforによると、元Google CEOのエリック・シュミット氏がAIを活用してバイオや材料科学の難問に挑む非営利組織を立ち上げている。OpenAIの初期形態を模し、著名研究者のサミュエル・ロドリゲス氏らを招聘。シュミット氏の私財を主軸に、大学では得難い計算資源と高待遇でトップ層の結集を図る。
火
8月15日 火曜日
脳波からPink Floydの楽曲を復元、UCバークレーがAI研究を発表
カリフォルニア大学バークレー校の研究チームは、音楽を聴いている29人の脳活動データからAIを用いてPink Floydの楽曲クリップを再現したと発表した。類似度は43%に達した。音調やリズムを脳がどう知覚するかを解明し、言語障害を持つ人の発話補助装置をロボット声から自然な人間らしい声に進化させる足がかりとなる。
月
8月14日 月曜日
ChatGPTが創造性テストで上位1%入り、GPT-4の独創性が実証
モンタナ大学などの研究チームは、GPT-4を搭載したChatGPTが標準的な創造性テスト「TTCT」で流暢性と独創性の両部門において上位1%の成績を収めたと発表した。盲検法で採点され、AIが発散的思考において大半の人間を上回る創造力を示している。
金
8月11日 金曜日
NVIDIAが「FlexiCubes」発表：3Dメッシュ生成の品質を大幅向上
NVIDIAは、3D生成AIや再構成パイプライン向けの新手法「FlexiCubes」を発表した。従来のMarching Cubesに代わる技術として柔軟なパラメータを導入し、複雑な形状の細部を高精度に再現するとともに、物理シミュレーションへ即座に投入できる高品質なメッシュを出力する。
火
8月8日 火曜日
打鍵音だけでパスワードを特定：AIによるキー識別精度が90%超に
英ガーディアン紙によると、英国の研究チームがキーボードを叩く音だけで押されたキーを識別するAIシステムを開発した。スマートフォン録音で95%、Zoom通話経由でも93%の精度を記録。日常的なビデオ通話中にパスワードを入力する際、音響盗聴されるリスクに警鐘を鳴らしている。
火
8月1日 火曜日
Nvidia、容量わずか100KBの画像生成調整手法「Perfusion」発表 学習は4分で完了
Nvidiaとテルアビブ大学の研究チームは画像生成の個別調整手法「Perfusion」を発表した。容量はわずか100KB、学習時間は4分で済む。「Key-Locking」技術により過学習を防ぎ、特定の特徴を維持したまま多様な描画や複数概念の合成ができる。数GBを要する従来手法に比べ大幅な軽量化を実現した。
火
7月18日 火曜日
SHOW-1発表：マルチエージェントとGPT-4でアニメ1話を自動生成
研究チームが「SHOW-1」と「Showrunner」エージェントを発表した。GPT-4と多人数シミュレーションを組み合わせ、キャラクターの設定や感情を保持しながら『サウスパーク』のような22分のアニメを生成する。作家の白紙問題や展開の単調さを防ぐ仕組みだが、AI制作物に対する受容性には課題が残る。
スタンフォード大などの調査：GPT-4の挙動が数カ月で大きく変化、数学の精度低下も
スタンフォード大学とUCバークレーの研究チームが3月版と6月版のGPT-3.5およびGPT-4を比較し、モデルの出力傾向が短期間で激変していることを突き止めました。GPT-4は素数判定の正答率やコード生成の書式遵守が大幅に悪化しています。モデル更新の不透明さと継続的な監視の必要性を浮き彫りにしました。
金
7月14日 金曜日
MetaがCM3leonを発表：テキストと画像を相互生成、計算量を5分の1に削減
Metaは、テキストから画像、画像からテキストの両方を1つでこなす基盤モデル「CM3leon」を発表した。言語モデルの訓練手法を取り入れ、従来のTransformerベースの手法と比べ計算コストを5分の1に抑えつつ、MS-COCOベンチマークでGoogleのPartiを上回るスコアを記録した。
水
7月12日 水曜日
MIT、拡散モデルで未知のタンパク質構造を生成する「FrameDiff」を発表
MIT CSAILの研究チームは自然界に存在しない新規タンパク質構造を生成するAIツール「FrameDiff」を発表した。画像生成で使われる拡散モデルを微分幾何の剛体フレームに応用し、既存の予測モデルに依存せず骨格を構築できる。標的創薬やワクチン開発の大幅な効率化が期待される。
月
7月10日 月曜日
AI検出ツールに非英語話者への偏見、TOEFL作文の半数以上を誤判定
スタンフォード大学の研究チームが7つの主要AI検出ツールを検証したところ、英語を母語としない人々が書いたTOEFL作文の半数以上がAI製と誤認され、1つのツールでは98%に達した。語彙が平易でパープレキシティが低いことが原因で、皮肉にもChatGPTで書き直すと全て人間判定される逆転現象が起きている。
