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このAI研究は「カンディンスキー1」という新しい手法を発表しました：COCO-30Kで優れたFIDスコアを持つ潜在拡散テキストから画像生成

“` 近年、コンピュータビジョンと生成モデリングは驚異的な進歩を遂げ、テキストから画像を生成する技術の発展につながっています。拡散ベースのモデルを含む様々な生成アーキテクチャが、生成される画像の品質と多様性の向上において重要な役割を果たしています。この記事では、33億のパラメータを持つ強力なモデル、Kandinsky1の原理、特徴、能力を探求し、測定可能な画像生成品質の最高レベルのパフォーマンスを強調します。テキストから画像を生成するモデルは、内容レベルのアーティファクトを持つ自己回帰的なアプローチからDALL-E 2やImagenといった拡散モデルへと進化しました。これらの拡散モデルは、ピクセルレベルと潜在レベルのカテゴリに分類され、信頼性と多様性においてGANを上回る画像生成の能力を持っています。これらのモデルは敵対的なトレーニングなしでテキスト条件を統合し、GLIDEやeDiff-Iなどのモデルによって示されるように、低解像度の画像を生成し、スーパーレゾリューション拡散モデルを使用して拡大します。これらの進展によってテキストから画像を生成する技術は大きく変容しました。 AIRI、Skoltech、およびSber AIの研究者らは、Kandinskyという新しいテキストから画像を生成するモデルを紹介しました。このモデルは、潜在拡散手法と画像事前モデルの組み合わせを特長としています。Kandinskyは、画像オートエンコーダーコンポーネントとして改良されたMoVQの実装を採用し、また、テキスト埋め込みをCLIPの画像埋め込みにマッピングするために画像事前モデルを別途トレーニングします。彼らの手法は、多様な生成モードをサポートし、モデルのソースコードとチェックポイントをリリースするユーザーフレンドリーなデモシステムを提供しています。 Kandinskyは、画像事前モデルと潜在拡散技術を組み合わせたテキストから画像を合成するための潜在拡散アーキテクチャを導入しています。CLIPとXLMRのテキスト埋め込みを使用して、拡散と線形マッピングを組み込んだ画像事前アプローチを採用しています。モデルは、テキストのエンコーディング、埋め込みマッピング（画像事前）、および潜在拡散の3つの主要なステップで構成されます。フルデータセットの統計に基づく視覚埋め込みの要素ごとの正規化は実装されており、拡散プロセスの収束を早めます。 Kandinskyのアーキテクチャは、256×256の解像度でCOCO-30Kバリデーションデータセットにおいて8.03の素晴らしいFIDスコアを達成するなど、テキストから画像を生成する際に強力なパフォーマンスを発揮します。また、線形事前構成は最も優れたFIDスコアを示し、視覚的およびテキストの埋め込み間に潜在的な線形関係が存在する可能性を示しています。彼らのモデルは、一部の猫の画像のサブセットで「猫事前」をトレーニングすることによっても、優れた画像生成能力を発揮します。全体的に、Kandinskyはテキストから画像を生成する最先端モデルと競合しています。 Kandinskyは、拡散ベースのシステムとして、画像生成および処理のタスクにおける最先端のパフォーマーとして浮上しています。彼らの研究は、線形事前が有望であり、視覚的およびテキストの埋め込み間に線形な関係が存在する可能性を示しています。ウェブアプリやTelegramボットなどのユーザーフレンドリーなインターフェースはアクセシビリティを向上させます。今後の研究の方向性としては、高度な画像エンコーダの活用、UNetアーキテクチャの向上、テキストプロンプトの改善、より高解像度の画像の生成、ローカル編集や物理ベースのコントロールなどの機能の探索が挙げられます。研究者らは、望ましくない出力の軽減のためにリアルタイムのモデレーションや頑健な分類器の導入が必要であるとの課題にも言及しています。 “`

「AI業界の状況がわかるカンファレンスのアジェンダ」

カンファレンスのアジェンダは単なるイベント予定表ではありませんそれは業界の脈動を反映する鏡です技術の進歩と社会的ニーズの変化に伴い、これらのアジェンダを支配するトピックやテーマも進化しています人工知能や機械学習の世界では、この進化が何かと言えば...

West 2023

新興スタートアップにとってのAIカンファレンスの利点

「AIのカンファレンスは、初期のスタートアップ企業が名前を知らせる素晴らしい方法だと思われるかもしれませんが、実際のところそうですどんなビジネスでも同様に、適切な人の前でスタートアップを紹介すること、意思決定者と対面する時間を作ることが重要ですそして、重要なのは...」

最速の道 AIを使用して手術室でがん細胞を分析するヘルスケアスタートアップ

医療機器会社のInvenio Imagingは、手術室で組織生検を評価することができる技術を開発しており、サンプル採取後すぐに、病理学研究所で数週間かかるであろう情報をわずか3分で提供します。手術の生検では、医療専門家ががんなどの病気のために解析する細胞や組織のサンプルを取ります。治療室内のコンパクトなAI駆動の画像システムを通じて、Invenioは迅速な臨床的意思決定をサポートすることを目指しています。シリコンバレー拠点のInvenioのテクノロジーチームのCTOであるChris Freudigerは、「この技術は生検や手術時に外科医が臨床的な意思決定を行うのを支援します。組織のサンプルにがん細胞が含まれているかどうかを迅速に評価でき、さらに、Invenioが開発しているAIモデルで分子診断を行い、数分で個別の医療治療を行うことができるかもしれません」と述べています。より迅速な診断は、より迅速な治療を可能にします。特に、専門の病理学研究所からの生検結果が戻るまでの数週間の間に成長したり広がったりする可能性のある悪性腫瘍にとっては、特に重要です。 Invenioは、先進的なスタートアップ企業に技術的なサポートとAIプラットフォームのガイダンスを提供するプログラムであるNVIDIA Inceptionのメンバーです。同社は、NVIDIAのGPUとソフトウェアライブラリを使用して、AIのトレーニングと推論を加速させています。がん治療におけるレーザー焦点 NIOレーザーイメージングシステムにより、新鮮な組織生検のイメージングが加速されます。 InvenioのNIOレーザーイメージングシステムは、新鮮な組織生検のイメージングを加速するデジタル病理学ツールです。これは、アメリカとヨーロッパで何千もの手術で使用されています。2021年には、欧州での規制承認のCEマークを受けました。同社は、次世代イメージングシステムにNVIDIA Jetson OrinシリーズのエッジAIモジュールを採用する予定であり、NVIDIA TensorRT SDKによるほぼリアルタイムのAI推論を含むものとなります。 Chris Freudigerは、「私たちは、イメージングの能力の上にAIモデルの層を構築しており、医師に診断イメージだけでなく、彼らが見ているものの分析結果を提供します。NVIDIA Jetsonが提供するAIパフォーマンスにより、生検画像にどのようながん細胞が存在するかを迅速に判断することができるようになります」と述べています。 Invenioは、組織学データに基づいて、数千万のパラメータを持つニューラルネットワークをNVIDIA RTX A6000 GPUのクラスターを使用してトレーニングします。これらのモデルは、TensorFlowディープラーニングフレームワークを使用して開発され、NIOイメージングシステムで取得した画像でトレーニングされました。 Freudiger氏は、「RTX…

「サンフランシスコ大学データサイエンスカンファレンス2023年データソン（Datathon）は、AWSおよびAmazon SageMaker Studio Labと提携して開催されます」

2023年のデータサイエンスカンファレンス（DSCO 23）の一環として、AWSはサンフランシスコ大学（USF）のデータ研究所と提携し、データソンを実施しました高校生と大学生の参加者が、大気の質と持続可能性に焦点を当てたデータサイエンスプロジェクトで競いましたUSFのデータ研究所は、データサイエンスの分野における学際的な研究と教育を支援することを目指していますデータ研究所とデータサイエンスカンファレンスは、サンフランシスコベイエリアの技術産業の起業家精神と先端的な学術研究の融合を提供しています

「カンチレバー対ChatGPT」カンチレバーとChatGPTの比較

ChatGPTは、Large Language Modelとして、どれだけ遠くまで押しのけることができるかを見るために、さまざまな分野でテストされてきましたそれは「人生、宇宙、そしてすべてに関する」質問に対する答えを与えるためにどこまで進めることができるかという範囲に及ぶ質問です

「ジョンズ・ホプキンス大学の研究者たちは、がんに関連するタンパク質フラグメントを正確に予測することができる深層学習技術を開発しました」

ジョンズ・ホプキンス大学のエンジニアとがん研究者は、最先端の深層学習技術を駆使して、個別のがん治療における画期的な突破を共同で成し遂げました。この革新的な技術であるBigMHCは、免疫系の反応を促す可能性があるがん関連のタンパク質の断片を正確に予測することで、この分野を革新する可能性を秘めています。この成果は、Nature Machine Intelligenceジャーナルに掲載され、個別の免疫療法やがんワクチンの開発における重要なハードルを克服することが期待されています。ジョンズ・ホプキンス大学内のさまざまな部門のエンジニアとがん研究者からなるチームは、BigMHCががん細胞上に存在するタンパク質断片を特定する能力を持っていることを示しました。これらの断片は、がん細胞を排除するための免疫反応を引き起こす可能性があります。この認識プロセスは、T細胞が細胞表面上のがん特異的なタンパク質断片に結合することによって実現され、がん免疫療法において重要なフェーズとなります。深層学習の力を活用することで、この技術は免疫療法の反応の理解とカスタマイズされたがん治療の開発を加速することを約束しています。免疫反応を引き起こすタンパク質断片は、しばしばがん細胞内の遺伝的変異に由来しており、ミュータント関連新抗原として知られています。各患者の腫瘍内のこれらの新抗原の固有のセットは、腫瘍と健康な細胞との類似性の度合いを決定します。免疫反応を引き起こす最も効力のある新抗原を特定することは、効果的ながんワクチンや免疫療法のカスタマイズ、およびこれらの治療の患者選択を指示するために重要です。しかし、このような免疫反応を引き起こす新抗原を特定し検証するための従来の技術は、労力がかかり、費用がかかるため、時間のかかる湿式実験に大きく依存しています。新抗原の検証に必要なデータ量が限られているため、リソースの消費が多いため、研究者たちはBigMHCのトレーニングには2段階の転移学習アプローチを採用しました。まず、BigMHCは細胞表面上に提示される抗原を識別することを学びます。これは免疫反応のフェーズであり、多くのデータが利用可能です。その後、T細胞の認識を予測するために、データの利用可能性が限られた後のフェーズに対して微調整が行われます。この戦略により、研究者たちは抗原提示の包括的なモデルを構築し、効果的に免疫原性のある抗原を予測することができました。 BigMHCの経験的なテストでは、広範な独立したデータセットでの予測の正確性が、他の既存の手法と比較して優れていることが明らかになりました。さらに、研究者が提供したデータに適用した場合、BigMHCはT細胞の反応を引き起こす新抗原の特定において、他の7つの代替手法よりも優れた性能を発揮しました。この成果は、BigMHCの驚異的な予測精度だけでなく、がん免疫療法を個別化するという重要な臨床的ニーズに対するその潜在能力を示しています。チームはBigMHCの有用性をさまざまな免疫療法の臨床試験全般に拡大して調査を進める中で、免疫反応の有望な新抗原の特定を効率化する可能性がますます明らかになっています。究極の目標は、BigMHCを活用して複数の患者に適用可能な免疫療法の開発、または個々の患者のがん細胞に対する免疫反応を高めるためのカスタマイズされたワクチンの開発を進めることです。 BigMHCなどの機械学習ベースのツールを活用することにより、研究者たちは将来の展望を描いています。医師やがん研究者は効率的に膨大なデータセットを処理し、より効率的で費用対効果の高い個別のがん治療手法を実現する道を開くことができるようになるでしょう。この先駆的な研究によって示されるように、深層学習を臨床がん研究と実践に統合することは、革新的な技術と学際的な協力を通じてがんを克服するための重要な一歩となります。

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このAI研究は「カンディンスキー1」という新しい手法を発表しました：COCO-30Kで優れたFIDスコアを持つ潜在拡散テキストから画像生成

「AI業界の状況がわかるカンファレンスのアジェンダ」

新興スタートアップにとってのAIカンファレンスの利点

最速の道 AIを使用して手術室でがん細胞を分析するヘルスケアスタートアップ

「サンフランシスコ大学データサイエンスカンファレンス2023年データソン（Datathon）は、AWSおよびAmazon SageMaker Studio Labと提携して開催されます」

「カンチレバー対ChatGPT」カンチレバーとChatGPTの比較

「ジョンズ・ホプキンス大学の研究者たちは、がんに関連するタンパク質フラグメントを正確に予測することができる深層学習技術を開発しました」

「2023年のAi4カンファレンスでジェネレーティブAIが主役を務める」

「MLにより、がんの診断と治療に助けが期待されます」

ガンベルソフトマックスを使用した離散分布を持つ変分オートエンコーダ（VAE）

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