博士ニートまとめ

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    カテゴリ:科学 > IT

    1: 田杉山脈 ★ 2019/03/14(木) 21:54:15.18 ID:CAP_USER
    米Googleは3月14日(米国時間)、「円周率の日」に合わせ、同社のクラウドコンピューティングサービス「Google Cloud」を用いて円周率を小数点以下約31兆4000億桁まで計算したことを発表した。2016年に記録されたこれまでの世界記録、約22兆4000億桁を9兆桁更新し、新たにギネス世界記録に登録された。

     計算には、Google Cloud上の96個のvCPU(仮想CPU)と1.4テラバイトメモリを用意してクラスタを構築。計算結果の書き込みには1ノード10テラバイトのインスタンスを24個用意し、最大170テラバイトまで利用した。

    計算は2018年9月22日から始め、19年1月21日に終了。約111日間計算を続け、ディスクの読み込み、書き込み量の合計はそれぞれ9ペタバイト(9000テラバイト)、7.95ペタバイトに及んだ。

     111日間の計算の結果、小数点以下31兆4159億2653万5897桁まで円周率を計算したという。円周率の最初の14桁である「3.1415926535897」に合わせた。

     以前の円周率世界記録は、16年にピーター・トルエブさんが達成した22兆4591億5771万8361桁。CPUに「Xeon E7-8890 v3」を4個、1.25テラバイトメモリの計算リソースで約89日間かけて計算した。
    https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1903/14/news148.html
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    1: しじみ ★ 2019/03/11(月) 15:44:20.95 ID:CAP_USER
    驚くほどの数の企業が、実際には人工知能(AI)に投資することのないまま、AI時代の時流に乗ろうとしている。

    本当なのだろうか? 残念ながらそれは事実のようだ。 ロンドンにある投資会社のMMCベンチャーズは、AIを利用していると主張するヨーロッパの企業2830社を調査した。すると、なんとそのうちの40%にもおよぶ企業が、機械学習をまったく使っていないことが判明した。機械学習はここ数年で学問的にも商業的にも急伸したAIの一分野だ。

    そのうちの1社、フィナンシャル・タイムズ(FT)の有料記事で取り上げられたある企業は、「AIの実装を可能にするデータや知識」を収集していると主張していた。これは大いに恥ずべきことである一方で、それほど驚くには値しない。MMCベンチャーズの報告によると、「AIに焦点を合わせた」スタートアップ企業には、平均して15%多くの資金が集まるという。AIの定義を少しばかり拡大解釈するのは、非常に魅力的な行為であるというわけだ。

    もう1つの問題点は、当然ながら、「人工知能」という言葉が、学術研究の広大な分野を指していることだ。つまりAIは、もっとも基本的なソフトウェア自動化を指す言葉としても、アルファ碁(AlphaGo)のような高度な機械学習を指す言葉としても使えてしまう。その問題点により、企業がAIに関係していると主張し、それが事実であると投資家に信じさせる(そして恐らく社員自身もそう思い込む)ことは、はるかに簡単なこととなっている。

    no title

    https://www.technologyreview.jp/nl/about-40-of-europes-ai-companies-dont-use-any-ai-at-all/
    【【話題】欧州の「AI企業」の4割、機械学習を使用せず】の続きを読む

    1: しじみ ★ 2018/12/06(木) 18:09:53.25 ID:CAP_USER
    奈良先端科学技術大学院大学(NAIST)は、株式会社IMAGICA GROUPと株式会社オー・エル・エム・デジタルと共同で、アニメ制作工程の1つである「色を塗る」業務を自動化するための技術を開発した。

     日本におけるアニメ作品の制作数は年々増加している。しかしながら、アニメーターの数は頭打ちであり、制作の効率化・自動化が急務となっている。この問題を解決するため、本研究チームは、アニメ制作フローの仕上(完成した動画に色を着彩する工程)の自動化を目指した。

     IMAGICA GROUPとオー・エル・エム・デジタルが持つ「アニメ制作技術と知見」、そして、NAISTがもつ「機械学習やコンピューターグラフィックス・コンピュータービジョンの基盤技術」を融合し、ディープラーニング技術を用いて、日本のアニメ制作に特化した世界初の自動彩色技術の開発に成功した。

     本技術は、「キャラクターの色を定義する設定表」と「彩色前の絵」を入力とする。そして、物体認識用のディープラーニング技術を駆使して、画像の領域を抽出し、自動彩色を行う。さらに、精度を下げる要因となる情報を自動彩色の前段階で削除したり、逆に、自動彩色後に、予定の領域をはみ出して色塗りがなされてしまった場合の補正技術を追加することで、彩色結果の改善を図った。

     本成果は、現在、予備研究段階であり、更なる精度の改善を行い、アニメ制作スタジオでの実証実験を実施し、2020年を目標に実用化を目指すとのこと。

    参考:【奈良先端科学技術大学院大学】IMAGICA GROUP、オー・エル・エム・デジタル、奈良先端科学技術大学院大学がディープラーニング技術を使ったアニメの自動彩色技術を開発
    https://www.naist.jp/pressrelease/2018/11/005412.html

    https://univ-journal.jp/23922/
    【【ディープラーニング技術】アニメの彩色の自動化技術 奈良先端科学技術大学院大学など共同開発 】の続きを読む

    1: しじみ ★ 2019/01/07(月) 14:06:33.54 ID:Emp7KWTk
    人工知能(AI)は非常に幅広い概念であり、その定義は絶えず進化している。どんなアルゴリズムでも、コンピューター・プログラムでも、十把ひとからげにAIと呼ばれてしまうこともしばしばだ。現時点でAIと呼ばれているものは何なのか、究極的に何を目指しているのか考えてみた。

    厳密に言うと、人工知能(AI)とは何だろうか。基本的な質問に思えるかもしれないが、その答えは多少複雑だ。

    もっとも広義には、AIは、自ら学習して、推論し、行動できる機械を指す。そうした機械は、新たな状況に直面しても、人間や動物と同じように自ら決断を下すことができる。

    現在人々がよく耳にするAIの進歩やAIの応用といったことのほとんどは、機械学習というアルゴリズムのカテゴリーを指している。こうしたアルゴリズム は、統計的手法を用いて、莫大な量のデータからパターンを発見する。そうして発見したパターンを使って予測をする。たとえば、あなたがネットフリックスのどの番組を気に入るかとか、あなたがアレクサ(Alexa)に話しかけたとき、その話は何を意味しているのかとか、核磁気共鳴画像(MRI)に基づいてがんに罹患しているかどうか、といったことを予測するのだ。

    機械学習とその一部である深層学習(これは基本的には強化型機械学習のことである)は信じられないほど強力であり、多くの主要なブレークスルーの基盤になっている。そうしたブレークスルーには、顔認識や、 非常に本物に近い画像や声の合成、複雑なゲームである囲碁で人間のチャンピオンを打ち負かしてしまうプログラム「アルファ碁(AlphaGo)」などがある。しかし、これもあり得るべきAIのほんの一部分でしかない。

    大きな構想としては、人間の知能を模した、「汎用人工知能」ないし「AGI(artificial general intelligence)」と呼ばれるものの開発が挙げられる。専門家の中には、十分なデータを用いた機械学習と深層学習によって、いずれはAGIに到達できると考える者もいる。しかし、大部分の専門家は、AGIに至るには未解明の部分が大きく、まだまだ遥か先のことになると考えている。AIは囲碁をマスターしたかもしれないが、その他の面では今でも幼児よりはるかに能力が劣っている。

    その意味で、AIは意欲的な分野でもあり、 その定義は常に進化している。かつてならAIと考えられたかもしれないものが、今日ではAIとはみなされないこともあるかもしれない。

    それゆえに、AIの境界は非常に混とんとしたものとなりかねず、どんなアルゴリズムでも、コンピューター・プログラムでも、十把ひとからげにAIと呼ばれてしまうこともしばしばだ。ご都合主義でAIの能力を常に誇張してきた、マーク・ザッカーバーグをはじめとするシリコンバレーに感謝すべきだろう。
    no title


    はっきりさせるために、封筒の裏にフローチャートを描いてみた(上図)。これを見れば、何がAIを活用していて、何がそうでないかを判断できるだろう。

    https://www.technologyreview.jp/s/112335/is-this-ai-we-drew-you-a-flowchart-to-work-it-out/
    【【AI】「人工知能ってなに?」あなたはこの質問に答えられますか 】の続きを読む

    1: しじみ ★ 2018/11/02(金) 23:14:37.14 ID:CAP_USER
    <WHOは「発癌性が疑われる」と警告し、細胞への影響を示す研究も......携帯電話の発する電磁波の危険性とは>

    ティファニー・フランツが折り畳み式の携帯電話を初めて手に入れたのは16歳のとき。外出時には毎朝、ブラジャーの左カップに滑り込ませていた。

    21歳のある夜、ペンシルベニア州ランカスターの自宅で両親とテレビを見ていたときに、左胸にしこりができているのを感じた。携帯電話のすぐ下の場所だった。

    検査の結果、4カ所の癌性腫瘍が見つかった。「どうしてこんなことに?」と、母親は言った。

    カリフォルニア州の乳癌専門の外科医ジョン・ウェストにとって、その答えは明らかだ。ウェストは13年、他の5人の医師と共に学術誌ケースリポーツ・イン・メディシンに論文を投稿。フランツを含む4人の若い女性の腫瘍について報告した。全員、携帯電話をブラジャーの内側に入れていた。

    「私は確信している」と、ウェストは本誌に語った。「携帯電話との接触と、ヘビーユーザーである若い女性の乳癌との間には何らかの関係がある」

    ただし、確たる証拠はない。研究者は長年、厳密な科学的見地から癌と携帯電話の関係性を調べてきたが、十分な成果は出ていない。そのため、ウェストが約60人の乳癌専門医の集まりで自分の仮説を提唱したとき、彼らは単なる偶然だとして取り合わなかった。

    「いつか『あのときは笑ったが、彼が正しかった』と言われる日が来ることを願っている」と、ウェストは言う。

    証明できないからといって、ウェストが間違っているというわけではない。WHO(世界保健機関)は11年、携帯電話は「発癌性が疑われる」と結論付け、「携帯電話と癌のリスクとの関係を注視」し続けることを推奨した。だが決定的な証拠がないことから、規制当局は慎重な構えを崩していない。

    一方で携帯電話の使用頻度は爆発的に増加した。1986年に携帯電話を保有しているアメリカ人は68万1000人だったが、16年には契約数が3億9600万件に達した。今では全世界で50億人が携帯電話を使っている。

    体と脳が発達過程にあるティーンエージャーは最もリスクが高いグループだが、同時に最も熱心な携帯ユーザーでもある。ピュー・リサーチセンターの今年の調査によると、13~17歳の95%がスマートフォンを使っていると回答した(11年の調査では23%だった)。

    ■ヘビーユーザーはリスクが高い

    物理学や生物学の常識に従えば、携帯電話が癌を引き起こすことは考えにくい。携帯電話から放射される電磁波は「非電離」、つまり太陽光のX線や紫外線のようにDNAを損傷することはない。携帯電話の電磁波は電子レンジのものと同様だが、その強さは残りもののパスタを温めるのに必要なレベルより低い(研究初期の段階では、携帯電話の電磁波が体の組織を熱する可能性に焦点が当てられ、安全規制はこの懸念を念頭に導入された)。

    癌を引き起こす携帯電話の電磁波と、脳または乳癌細胞との相互作用は不明なままだが、保健当局は懸念を抱いている。携帯電話の電磁波は、約35キロ先の基地局に届く強度が必要とされている。つまり、至近距離では信号の強度がかなり高くなるということだ。スマートフォンを耳に付けている場合、電磁波の強度は15センチ離れている場合の1万倍にもなる。

    ほとんどのユーザーは携帯電話を耳に押し当てて、つまり脳組織に近い場所で使う。生殖器や消化器に近いウエストポーチやポケットに毎日何時間も入れている。

    癌と携帯電話の関係をめぐる研究が決定的な答えを出せない理由の1つは、調査の困難さだ。一般に癌はゆっくりと進行するが、携帯電話は普及してから30年程度。実際にはまだ影響が出ていないのかもしれない。さらに明確な結論を出すには、調査対象を広げ、癌の原因として携帯電話を他の原因と切り分ける必要があるが、この作業は極めて困難だ。

    続きはソースで

    https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2018/10/post-11205.php
    【【生理学】「スマホの電磁波で癌になる」は本当か】の続きを読む

    1: しじみ ★ 2018/11/21(水) 19:06:47.33 ID:CAP_USER
    人工知能の倫理が何かと問題視されることが増えてきたが、最近、米国から「人工知能を使う人間の倫理」が問われそうなユースケースが報告された。

    海外各メディアが報じたところによれば、米国の遺伝子検査企業Genomic Predictionが、人工知能など技術を用いて、生まれる前の赤ちゃんのIQを受精卵の段階で判定できる技術を開発。体外受精の施術過程で生まれてくる赤ちゃんの知能の予測する用意を、不妊治療専門の病院などとともに進めているという。

    Genomic Predictionは、ミシガン州立大学のStephen Hsu教授らが2017年に立ち上げた企業だ。遺伝子検査に人工知能技術を取り入れることで、IQだけでなく、心臓病や糖尿病など身体的疾患、また精神的欠陥すらも、胚や受精卵の段階で選別できると主張している。

    ここで言う、IQを調べる遺伝子検査のフローは以下の通りだ。まず、人工授精を行って5日経過した胚から細胞を抽出。そこからDNAを分離する。次いで、知能と関連した数百の遺伝子を同時に検査し、女性に着床させる胚を選別する。この最後の段階で、人工知能によるIQ予測値が90~110の平均より25ポイント低い場合は、“廃棄”することができる。

    ちなみに科学の世界では、昨今、遺伝子と知能に関連するとする研究が盛んに発表されはじめている。例えば、昨年3月には、英エディンバラ大学の研究チームが、英国人24万人の遺伝子検査をおこなった結果、知能と関連した遺伝子538種を発見したと発表している。

    Genomic Prediction側は、IQを調べることについて、平均より著しく低く生まれつく“リスク”を遮断するためと説明。一方で、倫理的議論が高まることを懸念して、高いIQを持つと予測される受精卵の選別には手を出さないとしている。

    とはいえ、このように人工知能など最新テクノロジーを使った妊娠・遺伝子選別技術は、新たな優生主義の出現や、「生命のカスタマイズ」をさらに促すものであることはまず間違いないだろう。男児を産み分けることが需要として肥大化してしている中国やインドの例のように、一部の人々がGenomic Prediction側が否定するような、高いIQを持つ胚、もしくは赤ちゃんだけを望み、それに応える形でサービスや技術が“進化”を遂げてしまうシナリオも大いにありえる。

    IQによる産み分けは、倫理的側面からもさることながら、合理性という側面からも議論が必要となってくるはずだ。無駄やリスクを徹底的に排除する社会は、人々を忙しく、またある意味で生きづらくする。そのプロセスを生前にまで拡張することは、人間にとって果たして良いことなのだろうか。

    合理性の果てに、胚や受精卵の状態とはいえ生命を奪うことになるだけに、慎重かつ深淵な議論が展開されていくことを願いたい。

    https://forbesjapan.com/articles/detail/23992/1/1/1
    【【遺伝子検査】AI技術で「IQが低い生命」を選別、受精卵の段階で判定できる技術を米企業が開発】の続きを読む

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