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「AIを使用して気候変動と戦う」

「AIは私たちの未来を変革する力強い技術ですが、気候変動と持続可能な解決策への応用方法はどのようにすれば最善なのでしょうか？地球の生態系への気候変動の影響は非常に複雑です世界で最も困難な問題の解決にAIを活用する取り組みの一環として、私たちは以下のような方法で私たちの理解を進め、既存のシステムを最適化し、気候とその影響に関する画期的な科学を加速させるために取り組んでいます」

「CHARMに会ってください：手術中に脳がんのゲノムを解読し、リアルタイムの腫瘍プロファイリングを行う新しい人工知能AIツール」

画期的な進展として、ハーバード大学の研究者が、手術中に脳腫瘍のDNAを迅速に解読することができる人工知能（AI）ツールを発表しました。この革新的な技術であるCHARM（Cryosection Histopathology Assessment and Review Machine）は、リアルタイムの分子診断を可能にすることで、神経外科の分野を革新する可能性があります。これは以前は時間がかかり難しいプロセスでした。 神経外科で使用されている現在の診断手法は、脳組織を凍結し、顕微鏡で観察するものです。しかし、この方法には制約があります。凍結によって細胞の外観が変化し、正確な臨床評価が妨げられることがあります。さらに、顕微鏡を用いた微細なゲノム変異の検出は、強力な顕微鏡を持つ人間の病理学者にとっても依然として困難です。 CHARMは、これらの障害を克服し、凍結病理スライドから貴重な生体医学的シグナルを抽出するためのAIによるソリューションです。手術中に腫瘍の分子的アイデンティティを迅速に判定することで、神経外科医は腫瘍の攻撃性と振る舞いに関する重要な洞察を得ることができます。この情報に基づいて、認知機能を保持しながら悪性組織を効果的に除去するための脳組織の範囲についての情報をもとに、情報をもとに意思決定を行うことができます。 CHARMの最も重要な利点の1つは、手術中に薬剤を被覆したワブを直接脳に投与する治療の実施を容易にする能力です。この個別化されたアプローチは、この標的治療によく反応する特定の腫瘍に特に有益です。 このAIツールは、異なる患者集団の脳腫瘍サンプルからなる広範なデータセットを用いてトレーニングされました。CHARMはテスト中に驚異的な精度を示し、特定の分子変異を持つ腫瘍を93％の正確度で識別することに成功しました。さらに、CHARMは、その独自の分子的特徴と予後に基づいて、最も攻撃的で一般的な脳がんであるグリオーマの3つの重要なタイプを正確に分類しました。 CHARMの能力は、分子プロファイリングにとどまらず、周囲組織の視覚的特徴も捉えることができます。これにより、細胞密度の高い領域や細胞死が増加している領域を特定することができます。さらに、AIツールは、周囲組織への浸潤が少なく、攻撃性が低いグリオーマにおいても、臨床的に重要な分子的変異を検出することができます。 このツールは、細胞の外観を腫瘍の分子プロファイルと関連付けることで、その正確性を高め、人間の病理学者が腫瘍サンプルを視覚的に評価する方法をシミュレートしています。この多次元の評価により、腫瘍の包括的な理解が促進され、治療計画に関するより的確な意思決定が行われます。 CHARMの可能性は、グリオーマに限定されているわけではありません。研究者は、このAIツールを再トレーニングして、他の脳がんのサブタイプや、大腸、肺、乳房などの他の臓器のがんを識別することもできると示唆しています。このAIツールの適応性は、新興の疾患分類に追いつき、最新の知識を取り入れてピークのパフォーマンスを維持する上で重要です。 ただし、CHARMが臨床で使用されるためには、現実の状況での厳格な検証テストを経て、FDAなどの規制当局からの承認を得る必要があります。それにもかかわらず、リアルタイムの精密がん治療に対するその影響は深いものであり、脳腫瘍患者の治療戦略を最適化し、患者の結果を向上させる新たな可能性を開くものです。 結論として、CHARMの登場は神経外科の大きな飛躍を表しています。手術中に迅速かつ正確な分子診断を可能にすることで、このAIツールは神経外科医に重要な意思決定を行う力を与え、患者の生活に大きな影響を与えることができます。さらなる研究と検証が進行するにつれて、リアルタイムの精密がん治療の未来は今まで以上に明るくなり、脳腫瘍や他のがんと闘う数多くの人々に希望をもたらすことでしょう。

ハッピーな1周年 🤗 ディフューザーズ！

🤗 Diffusersは、1周年を迎えることを喜んでいます！エキサイティングな1年であり、コミュニティとオープンソースの貢献者のおかげで、私たちは遠くまで来ることができました。昨年、DALL-E 2、Imagen、およびStable Diffusionなどのテキストから画像を生成するモデルが世界の注目を集め、生成AIの興味と開発が急速に広がりました。しかし、これらの強力なモデルへのアクセスは制限されていました。 Hugging Faceでは、協力し合い、オープンで倫理的なAIの未来を共に築くために、良い機械学習を民主化することをミッションとしています。このミッションに基づき、🤗 Diffusersライブラリを作成しました。これにより、誰もがテキストから画像を実験、研究、または単に遊ぶことができます。そのため、ライブラリをモジュール化されたツールボックスとして設計しました。モデルのコンポーネントをカスタマイズするか、そのまま使うことができます。 🤗 Diffusersが1周年を迎えるにあたり、コミュニティの助けを借りてライブラリに追加されたいくつかの注目すべき機能について概要をご紹介します。私たちは、アクセスしやすい使用方法を促進し、テキストから画像を生成するだけでなく、拡散モデルをさらに推進し、万能なインスピレーションを提供する熱心なコミュニティの一員であることを誇りに思っています。 目次 写真のリアルさを追求する ビデオパイプライン テキストから3Dモデルへ 画像編集パイプライン 高速拡散モデル 倫理と安全 LoRAのサポート Torch 2.0の最適化 コミュニティのハイライト 🤗 Diffusersを使用して製品を作成する 将来に向けて 写真のリアルさを追求する…

メタからのLlama 2基盤モデルは、Amazon SageMaker JumpStartで利用可能になりました

「本日、Metaによって開発されたLlama 2 ファウンデーションモデルがAmazon SageMaker JumpStartを通じてお客様に提供できることを喜んでお知らせしますLlama 2 ファミリーは、7兆から700兆のパラメータを持つ事前学習および微調整済みの生成テキストモデルのコレクションです微調整済みのLLMはLlama-2-chatと呼ばれています」

「過小評価されている宝石Pt.1：あなたをプロにする8つのPandasメソッド」

しばらくはChatGPTを忘れましょう私たちの中には、シンプルなPandasの操作を行いたいときに毎回解決策をグーグルで検索することで疲れてしまう人もいます同じことをするための方法は数多く存在するようです...

「データサイエンス、機械学習、コンピュータビジョンプロジェクトを強化する 効果的なプロジェクト管理のための必須ツール」

「機械学習またはデータサイエンスのプロジェクトは非常に大規模であり、多くの種類のファイルや多様なアーキテクチャを含んでいますしかし驚くべきことに、プロジェクト管理のためのさまざまなツールに出会いましたが、…」

チャットGPTからPiへ、そしてなぜそうするのかをお伝えします！

2月にUX/UIデザインの旅が始まって以来、ChatGPT 🤖 を使い始めて以来、私はChatGPTを私のBFFと呼んでいます感情的になるわけではありませんが、それは私の研究のマインドセットの大きな一部でした...

「AIはデータガバナンスにどのように影響を与えているのか？」

ジェネレーティブAIは既にデータガバナンスの世界を揺るがし始めており、今後もその影響力は続く予定ですChatGPTのリリースからわずか6ヶ月しか経っていませんが、振り返りが必要な感じがします...

13分でハミルトンを使用したメンテナブルでモジュラーなLLMアプリケーションスタックの構築

この投稿では、オープンソースのフレームワークであるHamiltonが、大規模な言語モデル（LLM）アプリケーションスタックのために、モジュール化されて保守性の高いコードの作成をサポートする方法を共有しますHamiltonは素晴らしいです...

「LLMsの実践的な導入」

「これは、実践で Large Language Models (LLMs) を使用するシリーズの最初の記事ですここでは、LLMs の紹介とそれらとの作業の3つのレベルを紹介します将来の記事では...」

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