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『このAI研究は、IFPおよびリポソーム蓄積を予測するための物理ベースの深層学習を発表します』

がん治療の精緻化を追求する中、研究者たちは、腫瘍のダイナミクスを飛躍的に向上させる画期的な解決策を導入しました。この研究は、筋内腫瘍内液圧（IFP）とリポソーム蓄積を正確に予測する、先駆的な物理学に基づく深層学習モデルに焦点を当てています。この革新的な手法は、がん治療戦略の最適化や腫瘍内での治療薬の分布に対する正確な洞察を提供するという約束を持っています。多くのナノセラピューティクスの基盤となるのは、高い浸透性および保持（EPR）効果です。これは、腫瘍の特性である血管透過性と血管間圧力勾配を利用しています。しかし、EPR効果が治療結果に与える影響は一貫性がないことが示されています。この一貫性の欠如は、固形腫瘍内での薬物送達に影響を与える要素のより深い探求を促しました。これらの要因の中で、間質液圧（IFP）が重要な決定要因として浮上し、リポソーム薬物の中心領域への送達を厳しく制約しています。さらに、高いIFPは独立した予後マーカーとして機能し、特定の固形がんにおける放射線療法や化学療法の効果に大きな影響を与えます。これらの課題に直面し、研究者たちは、前処理および投与後の画像データを使用して、ボクセルごとの筋内腫瘍内リポソーム蓄積とIFPを予測する高度なモデルを提案しています。彼らのアプローチのユニークさは、機械学習と偏微分方程式を組み合わせた最先端の物理学に基づく機械学習の統合にあります。研究者たちは、合成生成された腫瘍から得られたデータセットにこの革新的な技術を適用することで、モデルの高い予測精度と最小限の入力データでする予測を実証しています。既存の方法論は、腫瘍内でのリポソームの分布とIFPを一貫かつ正確に予測する必要があります。この研究の貢献は、物理学に基づいた原則と機械学習を統合する前例のないアプローチを導入することで、自らを区別しています。この革新的なモデルは、正確な予測だけでなく、がん治療の設計に即効性のある示唆を提供します。腫瘍内でのリポソームおよびIFPの空間的分布を予測できる能力は、腫瘍のダイナミクスに関するより深い理解のための新たな道を開き、より効果的かつ個別化された治療介入への道を築きます。提案された手法の詳細に踏み込んで、ウォータールー大学とワシントン大学の研究チームは、物理学に基づいた深層学習を使用してボクセルレベルでの予測を達成する方法を説明しています。このモデルが合成腫瘍データに依存していることは、その堅牢性と効率を示し、がん治療における高いIFPがもたらす課題への潜在的な解決策を提供しています。研究者たちは、最小限の入力データでの拡張性と適用可能性を披露することで、そのポテンシャルを強調しており、腫瘍の進行予測や治療計画の支援におけるその可能性を強調しています。まとめると、この画期的な研究は、リポソームベースのがん治療に関連する複雑さに取り組むための変革的なアプローチを示しています。物理学に基づく機械学習を統合した彼らのモデルは、筋内腫瘍内リポソーム蓄積と間質液圧の正確なボクセルレベルの予測を提供します。この革新は、腫瘍のダイナミクスの理解を進め、治療設計に即効性のある示唆を持つことで、より効果的かつ個別化された介入の可能性を強調しています。予測可能性の向上と治療の成功に向けた重要な進歩を示すこの研究の重要性は、見逃すことはできません。

「スノーケルAIのCEO兼共同創設者、アレックス・ラットナー – インタビューシリーズ」

アレックス・ラトナーは、スタンフォードAIラボを母体とする会社、Snorkel AIのCEO兼共同創設者ですSnorkel AIは、手作業のAI開発プロセスをプログラムソリューションに変換することで、AIの開発を迅速かつ実用的に行いますSnorkel AIは、独自のデータと知識を使用して、企業が独自のワークロードに対して動作するAIを開発することを可能にします

「サティスファイラボのCEO兼共同創設者、ドニー・ホワイト- インタビューシリーズ」

2016年に設立されたSatisfi Labsは、会話型AI企業のリーディングカンパニーです早期の成功は、ニューヨーク・メッツ、メイシーズ、全米オープンとの協力により、ウェブサイトでは得られなかった情報への簡単なアクセスを可能にしましたドニーはブルームバーグで15年間働いた後、スタートアップの世界に足を踏み入れ、コーネル大学でMBAを取得しました[...]

ピザの味を最大限に引き出すために

多くの人々はピザが好きで、辛いものやヴィーガン、ベジタリアン、ペスカタリアン、肉食、マキャヴェリアン、あるいはシンプルなチーズ好きなど、さまざまな好みがあります考えてみてください...

アマゾンは、「Amazon Q」という会社の生成AIアシスタントを発表しました

競争の激しいプロダクティビティソフトウェアと生成AIチャットボットの分野において、Amazonが最新のイノベーション「Amazon Q」を発表しましたこの発表は、ラスベガスで開催されたAWS Reinventカンファレンスで行われ、MicrosoftやGoogleなどのテックジャイアントが既に大きな存在感を持っている領域へのAmazonの積極的な進出を象徴しています

Amazon

システムデザインのチートシート：ElasticSearch

前の記事で検索について読んだことがあれば、アプリケーションにとって検索がいかに重要かを知っているでしょう考えてみてください：毎日使用するさまざまなウェブアプリやモバイルアプリの中で、Netflixなどがあるかもしれませんが...

「ODSC West 2023の優れたバーチャルセッションをこちらでご覧ください」

ODSCウエストは終了し、私たちは1年間待たなければならないでしょうそれまでに、仮想セッションの録画がオンデマンドで利用可能になりました！ソリューションショーケースのトークやキーノートのトークは無料で利用できますトピックに関する詳細な情報を提供するトレーニングセッションなどもあります...

West 2023

このAI論文は『プライバシー保護MAE-Alignと呼ばれる新しい事前トレーニング戦略を提案し、合成データと人間除去された実データを効果的に組み合わせる』というものです

アクション認識は、ビデオシーケンスから人間の動作を識別・分類するタスクであり、コンピュータビジョンの中で非常に重要な分野です。しかし、このタスクは人々の画像を含む大規模なデータセットに依存しており、プライバシー、倫理、データ保護に関連する重要な課題を引き起こします。これらの問題は、個人属性に基づく個人の特定や、明示的な同意なしでのデータ収集によるものです。さらに、特定のグループが実行する特定の行動に関連するジェンダーや人種などのバイアスは、このようなデータセットで訓練されたモデルの正確性や公平性に影響を与える可能性があります。アクション認識では、大規模なビデオデータセット上での事前学習の進歩が画期的な役割を果たしています。しかし、この進歩には、倫理的な考慮事項、プライバシーの問題、人間イメージのデータセットに固有のバイアスなどの課題が付随しています。これらの課題に対処するための既存のアプローチには、顔のぼかし、ビデオのダウンサンプリング、または合成データの使用が含まれます。しかし、これらの取り組みにもかかわらず、プライバシーを保護する事前学習モデルが学んだ表現が、さまざまなアクション認識タスクへの転移性がどれほど良いかについて、さらなる分析が必要です。最先端のモデルは、バイアスや訓練データの多様性の欠如により、アクションの予測が正確でない場合があります。これらの課題に対処するためには、プライバシーに関する懸念を解決し、学習された表現の転移性を向上させる革新的なアプローチが求められます。プライバシーの懸念や人間中心のデータセットに対するバイアスによる課題を克服するために、最近行われたNeurIPS 2023という有名なカンファレンスで、画期的なアプローチが発表されました。この新たに発表された研究では、仮想人間を含む合成ビデオと人間のいない実世界のビデオを組み合わせてアクション認識モデルを事前学習する方法論が提案されています。この革新的な方法をプライバシー保護MAE-Align（PPMA）と呼びます。この方法は、合成データから時間的なダイナミクスを学習し、人間のいないビデオから文脈特徴を学習することで、個人データに関連するプライバシーや倫理上の懸念に対処します。PPMAは、学習された表現をさまざまなアクション認識タスクに転送する能力を大幅に向上させ、人間中心のデータを使用したモデルとの性能差を縮小します。具体的には、提案されるPPMA手法は以下の主要なステップに従います：プライバシー保護実データ：このプロセスは、Kineticsデータセットを使用し、HATフレームワークを使って人間を除去し、No-Human Kineticsデータセットを作成することから始まります。合成データ追加：SynAPTから合成ビデオを追加し、時間的特徴にフォーカスした仮想人間の動作を提供します。ダウンストリームの評価：6つの異なるタスクでモデルの転移性を評価します。 MAE-Align事前学習：この2段階の戦略は以下のようなものです：ステージ1：MAEトレーニング – ピクセル値の予測を行い、実世界の文脈特徴を学習します。ステージ2：教師ありアライメント – No-Human Kineticsと合成データを使用してアクションラベルに基づくトレーニングを行います。プライバシー保護MAE-Align（PPMA）：ステージ1（No-Human Kineticsで訓練されたMAE）とステージ2（No-Human Kineticsと合成データの両方を使用したアライメント）を組み合わせることで、PPMAはプライバシーを保護しながら頑健な表現学習を実現します。研究チームは、提案手法を評価するために実験を行いました。ImageNetの事前学習を行わずにゼロからトレーニングされたViT-Bモデルを使用し、MAEトレーニング（200エポック）の後に教師ありアライメント（50エポック）を行いました。6つの異なるタスクにおいて、PPMAは他のプライバシー保護手法に比べて、微調整（FT）では2.5％、線形プロービング（LP）では5％の性能向上を達成しました。高いシーン-オブジェクトバイアスのタスクでは多少効果が低かったものの、PPMAは人間中心の実データで訓練されたモデルとの性能差を大幅に縮小し、プライバシーを保護しながら頑健な表現を実現する可能性を示しました。削除実験はMAE事前学習が転移学習においてどれだけ効果的かを示し、さらなる研究の余地を開く文脈と時間的な特徴の組み合わせ、モデルの重みの平均化や動的な学習率の調整などの手法も表現を向上させる可能性を示しました。本記事では、アクション認識モデルに対する新しいプライバシー保護手法PPMAを紹介し、人間中心のデータセットに関連するプライバシー、倫理、バイアスの課題に取り組んでいます。合成データと人間不在の実世界データを活用することで、PPMAは学習された表現を異なるアクション認識タスクに効果的に転送し、人間中心のデータを使用したモデルとの性能差を縮小します。実験結果は、PPMAがプライバシーを保護しながらアクション認識を進化させ、従来のデータセットに関連する倫理的な懸念やバイアスを軽減する能力を示しています。

AI（人工知能）の謎を解明：フォローすべきブロガーやライター

この記事では、注目すべき影響力のあるAIインフルエンサーや研究者、執筆者を紹介しています彼らの経歴、業績、AIの進歩に関する重要な洞察について学びましょう

Tech

「物理的な制約が脳のようなAIの進化を促す」

画期的な研究において、ケンブリッジの科学者たちは人工知能に対して新たなアプローチを取り、物理的な制約がAIシステムの発展にどのように深く影響を与えるかを示しましたこの研究は、人間の脳の発達と運用の制約を思い起こさせ、複雑な神経系の進化に関する新たな洞察を提供しますこれらの制約を統合することにより、[...]

Artificial Intelligence

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