汎用型自作PCまとめ

当ブログは5ちゃんねるから「自作PC」「ITニュース」「ガジェットネタ」関連の話題をまとめています。偶に「オーディオ」や「ゲーム」「プログラミング」などの雑談も。

    AI・ディープラーニング

    コメント(14)  
    alphadogfight_trials_logo

    1: きつねうどん ★ 2020/08/27(木) 20:21:55.36 ID:CAP_USER
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    人類とAIの空戦勝負はどうなるか?

    模擬空戦でAIが人間を圧倒しました。
    米軍の国防高等研究計画局(DARPA)が主催した空戦AIの性能試験「アルファ・ドッグファイト」が今週行われ、AI同士及びAIと人間に模擬空戦が繰り広げられました。試験には8つの異なるAIが参加しており、最初にAI同士の戦いが行われ、チャンピオンになったAIと米空軍の現役パイロットの戦ったとのこと
    AIと人間の戦いは合計5回に及びましたが、人間は全ての戦闘において完敗し、そのうち3つの戦いでは人間側が1分しか生存できなかったのです。いったいどのようなルールで空戦が行われ、AIのどこが人間に勝っていたのでしょうか?
     
    今回の試験には8つのAIが参加し、最初にAI同士で人間への挑戦権をかけた戦いが行われました。
    空戦ルールは単純で、重力など現実世界の物理法則の元に、バルカン砲(M61)のみを用いたドッグファイトをするというものです。ミサイルは使われず、使用する戦闘機も全て同じ性能のF16(ファルコン)に統一されています。
    今回の試験は、あくまでドッグファイトの性能を追い求めているからです。結果、チャンピオンに輝いたのは、メリーランドに拠点を置くヘロン・システムズでした。

    https://youtu.be/NzdhIA2S35w

    つづき
    https://nazology.net/archives/67404

    4: Ψ 2020/08/27(木) 20:34:57.83 ID:eG4CSjVX
    何年か前の記事で退役したパイロットにAIが勝ったというのは読んだ覚えがあるが
    とうとう現役パイロットに勝てるようになったのね。

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    コメント(25)  
    pc_480

    1: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2020/05/30(土) 21:42:55.151 ID:GF1h5Y8s0
    欲しい

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    コメント(3)  
    sakura_internet_logo

    1: 田杉山脈 ★ 2020/05/23(土) 18:50:40.25 ID:CAP_USER
     さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。

     提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。

    (続きはこちら)
    https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2005/22/news095.html
    2: 名刺は切らしておりまして 2020/05/23(土) 18:51:57.95 ID:SFyJ2Y/E
    受けてみるか

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    コメント(4)  
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    1: しじみ ◆fbtBqopam767 しじみ ★ 2020/05/17(日) 15:05:11.15 ID:CAP_USER
    日本将棋連盟は、対局の指し手を記録する「棋譜」をAIを使って自動で作成するシステムを16日の公式戦で初めて導入しました。記録係の立ち会いをなくすことで、人手不足の解消に加え、新型コロナウイルスの感染予防にも貢献できるとしています。

    このシステムは日本将棋連盟と精密機器メーカーのリコーが共同で開発したもので、200局以上の実証実験を経て、16日に東京で行われている「女流王座戦」の対局で初めて導入されました。

    天井から撮影する盤面の映像をAIが解析することで、駒の動きをリアルタイムで認識して、棋譜を自動で作ることができます。持ち時間が減ったことを対局者に伝える「秒読み」も自動音声が行います。

    (以下ソース)
    https://www3.nhk.or.jp/news/html/20200516/k10012433011000.html
    2: 名無しのひみつ 2020/05/17(日) 15:16:23.83 ID:fcvvYw6J
    盤もタブレットでいいよ

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    コメント(23)  
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    1: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2020/05/02(土) 10:38:36.066 ID:QsKaQoQg0
    まさにその通りだよな

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    コメント(8)  
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    1: 田杉山脈 ★ 2020/04/19(日) 19:52:52.59 ID:CAP_USER
      NECと富士通がAI人材の獲得に本腰を入れ始めた。人工知能(AI)やセキュリティーなどの技術の重要性が増す中、それらの高度な技術に対応できる人材(以下、高度技術人材)の市場価値が急上昇している。企業は自社の採用活動を優位に進めたり、他社からの引き抜きに対抗したりするために、高度技術人材に厚く報いる新たな人事制度を模索している。こうした中、日本企業の中で際だった動きを見せているのがNECと富士通だ。

     NECは若手研究者向けに厚待遇の新人事制度を導入し、「20~30代の社員9人に適用した」(NEC)。一方、富士通は2020年度上期中に年収2500~3500万円を提示できる新人事制度の導入に向けて調整中であることが、共に日経クロステックの取材で分かった。

    (続きはこちら)
    https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/18/07622/
    2: 名刺は切らしておりまして 2020/04/19(日) 19:59:17.75 ID:yJ4aopCw
    そんなスーパーマンを管理できるやつおらんやろ

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    コメント(2)  
    NVIDIA_LOGO

    1: サンダージョー ★ 2019/12/19(木) 11:20:24.33 ID:CAP_USER
    AIが見えない部分を補って生成。

    何かしら物体を描いたスケッチや写真を、リアルな3Dモデルに変換して3Dプリンタで印刷したり、テレビゲームで動かしたり、視覚効果を用いて動画に生命を吹き込むには、大量の画像をもとに作業するデジタル・モデリングの技術をもつ人材が必要になります。

    ですがNVIDIAはニューラル・ネットワークを訓練して、たった1枚の写真から完全なテクスチャーを持つ3Dモデルを生成することに成功しました。
    似た技術は以前からあった

    以前にも、3Dモデルを自動生成する似たような技術を見たことがありますが、正確な結果を得るためには、さまざまな角度から撮影した写真がたくさん必要だったり、ソフトウェアに画像内の特定のオブジェクトの寸法や形状を理解させるべく、人間のユーザーが数値を入力したりする必要がありました。

    いずれの手法でも、問題対処へのアプローチが間違っているわけではありませんが、もっとカンタンに3Dモデリングができるようになるのは大歓迎です。そうすれば、高度なスキルを持たないユーザーにとっても、幅広い層が使えるようになるツールを利用できるようになりますから。ただ、それがソフトの潜在的な用途を制限してしまうこともあります。

    NVIDIAが論文を発表

    カナダのブリティッシュコロンビア州バンクーバーで開催される、「神経情報処理システム」年次会議で、NVIDIAの研究者たちが新しい論文「Learning to Predict 3D Objects with an Interpolation-Based Renderer」(内挿ベースのレンダラーで3Dオブジェクトを予測する方法を学ぶ)を発表しました。
    https://nv-tlabs.github.io/DIB-R/files/diff_shader.pdf

    そこには、新しいグラフィック・ツール「Differential interpolation-based renderer」(微分可能関数内挿をベースにしたレンダラー)、略してDIB-Rの開発について詳細が記載されています。

    191211_nvidia-w1280

    (続きはこちら)
    https://www.gizmodo.jp/2019/12/nvidia-taught-an-ai-to-instantly-generate-fully-texture.html
     
    Source: NVIDIA, NeurIPS | 2019,GitHub
    https://blogs.nvidia.com/blog/2019/12/09/neurips-research-3d/
    https://nips.cc/
    https://nv-tlabs.github.io/DIB-R/files/diff_shader.pdf

    3: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/12/19(木) 11:23:30.64 ID:s9bUA5ql
    マリオでやってみて

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    コメント(6)  
    machine learning

    1: 風吹けば名無し 2019/10/04(金) 17:17:50.09 ID:UObrznVYp
    絶対そうやろ

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    コメント(3)  
    Microsoft_logo

    1: 田杉山脈 ★ 2019/05/03(金) 21:17:05.69 ID:CAP_USER
    Microsoft(マイクロソフト)は米国時間5月2日、機械学習のプロセスを単純化するための3つのサービスを発表した。それらは、(1)モデルの作成を完全に自動化するツールへの新しいインターフェイス、(2)モデルの構築と訓練とデプロイをデベロッパー自身が行うためのコード不要のヴィジュアルなインターフェイス、そして(3)高度なユーザー向けにホストされるJupyter様式のノートブックだ。

    機械学習を始めることは難しい。とても簡単な実験ですら、相当な専門知識が要る。Microsoftの新しいツールは、コードを隠したり、あるいは自分でコードを書きたい人向けにはあらかじめ構成されたプラットホームを提供して、そのプロセスを大幅に単純化する。

    Azureの自動化機械学習ツールへの新しいインターフェイスは、モデルの作成をデータをインポートしてどの値を予測するのかをサービスに告げるだけ、という簡単な作業にする。ユーザーはコードを1行も書かないが、バックエンドでは多くの新しいアルゴリズムと最適化技術により、より正確なモデルを作る。その過程のほとんどは自動化されるが、Microsoftは、このサービスが「アルゴリズムへの完全な透明性を提供するので、デベロッパーやデータサイエンティストはプロセスを手作業でオーバライドしたりコントロールできる」と強調している。

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    (続きはこちら)

    5: 名刺は切らしておりまして 2019/05/03(金) 21:41:15.83 ID:zfO5nUur
    RPAソフト氏ぬやん

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    コメント(9)  
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    1: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2019/04/30(火) 15:16:48.057 ID:s/RdxKKW0
    は?
    AIってなんだと思う?馬鹿なの?そもそも25万円で働かせるっておかしいだろ1桁足りねえよks

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    コメント(2)  
    smartspeaker

    1: ムヒタ ★ 2018/12/21(金) 12:05:57.14 ID:CAP_USER
     米VCのLoup Venturesは12月20日(現地時間)、4つのAIアシスタントを対象にした“IQテスト”の結果を発表した。今年で2回目のこの調査の対象は、米Amazon.comの第2世代「Amazon Echo」搭載の「Alexa」、米Appleの「HomePod」搭載の「Siri」、米Googleの「Google Home Mini」搭載の「Googleアシスタント」、米Microsoftの「Cortana」(Harman Kardonの「Invoke」に搭載)の4つだ。

     総合ランクでは、Googleアシスタントの正解率が88%でトップだった。Siri(75%)、Alexa(73%)、Cortana(63%)の順だった。

     やはりGoogleアシスタントがトップだった昨年のテスト結果からの上昇幅を見ると、Siriが23ポイント、Alexaは9ポイント、GoogleアシスタントとCortanaは7ポイント増えており、Siriの成長の大きさが目立つ。

    (続きはこちら)
    http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1812/21/news089.html

    4: 名刺は切らしておりまして 2018/12/21(金) 12:17:52.91 ID:+6Ra1smQ
    この分野でGoogle勝てるところはないでしょ。

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    コメント(5)  
    techno-speech

    1: しじみ ★ 2018/12/14(金) 14:59:47.35 ID:CAP_USER
    名古屋工業大学 国際音声言語技術研究所と音声合成を柱とするベンチャー企業テクノスピーチは12月12日、これまでの歌声合成とは一線を画す、元の歌い手の声質、癖、歌い方といった特徴を捉えた歌い方をディープラーニング技術などの適用で実現した。約2時間分の音声データで学習し、日本語、英語、中国語に対応する。

     名古屋工業大学の徳田恵一教授を中心とするチームはこれまで、隠れマルコフモデルを使った統計的手法により、音声合成のOpen JTalk、歌声合成のSinsyを開発し、提供してきた。テクノスピーチはこれらを発展させた商用製品CeVIO Creative Studioの開発にも携わっている。今回の新技術はこれらを新たな次元に推し進めるものと言える。

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    ※音源はこちらのlinkから聞けます
    https://www.techno-speech.com/news-20181214a

    (続きはこちら)
    http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1812/14/news089.html

    3: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/12/14(金) 15:07:02.20 ID:ZaBW70oa
    音楽がpcで完結する時代か

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