Search Results EU

カウザルPython NeurIPS 2023での5つの新しいカウザルアイデア

「NeurIPSは、その厳格な論文審査プロセスと高品質な研究成果により、人工知能と機械学習の世界的に重要で権威あるカンファレンスの一つとされています」

NVIDIA Studio LineupにRTX搭載のMicrosoft Surface Laptop Studio 2が追加されました

編集者の注：この投稿は、私たちの週刊NVIDIA Studioシリーズの一部であり、注目のアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを改善する方法を示しています。 NVIDIA Studioラップトップのラインナップは、新しいMicrosoft Surface Laptop Studio 2を搭載したGeForce RTX 4060、GeForce RTX 4050、またはNVIDIA RTX 2000 Ada GenerationラップトップGPUで拡大され、クリエイターに強力なパフォーマンスと多様性を提供します。 Microsoft Surface Laptop Studio 2。 NVIDIA Studioプラットフォームのサポートを受けたSurface…

自動小売りチェックアウトは、ラベルのない農産物をどのように認識するのか？ PseudoAugmentコンピュータビジョンアプローチとの出会い

機械学習とディープラーニングの技術の進歩により、さまざまな次元の自動化が増えています。自動化により、特に小売業において、日常生活の様々なルーチン的な側面での人間の介入の必要性が徐々に減少しています。これらは、自然資源の追跡や環境の持続可能性にも貢献しています。自動化システムは、在庫管理、需要予測、物流調整の向上により、サプライチェーンを最適化するのに役立ちます。しかし、自動化が困難で複雑な場合もあります。バーコードのない製品の識別はその一例です。自動精算ステーションで消費者に適切に請求するためには、重さのあるオブジェクトを識別する能力が必要です。このようなシステムは、様々な種類の包装されていない生鮮食品、穀物、その他の商品を識別できなければなりません。一般的に、多くの小売店では、顧客は製品コードを覚え、部門で商品を計量して果物や野菜の種類を識別する必要があります。この問題を解決するために、Skoltechと他の機関の研究者がスーパーマーケットで重量物を識別する新しい方法を考案しました。研究者たちは、このプロセスを支援するためにコンピュータビジョンを使用しました。このアプローチにより、新しい品種が導入されてもニューラルネットワークのトレーニングを高速化することができます。研究者たちは、この研究を支援するためにさまざまなタイプの画像を収集しました。収集した画像は、庭園、地元の食料品店、研究室の設定で撮影されました。クラスごとに1000枚の自然画像を撮り、合計で5000枚の自然画像を使用しました。彼らはさらに、多くのオブジェクトがトップビューで表示されたトップビューコンテナ画像のタイプの画像を使用しました。クラスごとに70個のトップビュー画像を使用し、平均して1枚の画像あたり7.1個のオブジェクトが含まれていました。さまざまな画像や背景を組み合わせ、さまざまな変換を適用し、トレーニング画像の数よりも多くのトリミングオブジェクトを生成しました。研究者たちはまた、画像を増強することで、検出品質の劣化がPseudoAugmentを使用しない場合よりも低くなるようにしました。研究チームは、以前のプロセスにはいくつかの制限があると述べました。スーパーマーケットには視覚的に似ている果物や野菜が多くあり、新しい種類が頻繁に出現するため、クラシックなコンピュータビジョンシステムは新しい品種が納品されるたびに再トレーニングする必要があります。また、多くのデータを収集して手動でラベル付けする必要があるため、時間がかかります。このアプローチの正確性とパフォーマンスをチェックするために、研究者は5つの異なる種類の果物を分類し、自然なトレーニング写真の数が50未満の場合、デフォルトのパイプラインの出力は基本的に推測に過ぎなかったことがわかりました。彼らはこのアプローチの利点は、元のトレーニング画像が250以下の場合に見られると強調しました。研究者たちはさらに、このアプローチの正確性を果物の分類問題でテストし、自然なトレーニング画像がない場合でも98.3％の正確性に達することができることを観察しました。

「EU AI Actについて今日関心を持つべき理由」

「MLおよびAI業界で働く私たちのほとんどは、新しい規制に関する見出しを見て流し読みするでしょう新しい規制は『法律用語』というカテゴリに属しますこの用語は、どんな規制でも表現されるものです…」

UCバークレーの研究者が、Neural Radiance Field（NeRF）の開発に利用できるPythonフレームワーク「Nerfstudio」を紹介しました

アイアンマンのファンは誰もいないでしょう？彼は自分の研究室で働いているときに本当にクールに見えます。彼が使っているホログラムや新しいガジェットは彼をクールに見せます。2Dの写真からこのような3Dのナビゲーション可能なシーン（ホログラムのようなもの）を作成することは可能でしょうか？UCバークレーの研究者たちは、Neural Radiance Fields（NeRF）という技術を使ってそれを実現しました。バークレーの他の研究者たちは、NeRFプロジェクトを加速させてよりアクセスしやすくするための開発フレームワークも作成しました。コンピュータビジョン、グラフィックス、ロボット工学の幅広い応用のため、NeRFの開発は急速に進展しています。バークレーの研究者たちは、NeRFベースの手法をさまざまなプロジェクトで実装するためのプラグアンドプレイのコンポーネントを含むモジュラーなPyTorchフレームワークを提案しています。彼らのモジュラーデザインは、リアルタイムの可視化ツールやビデオ、ポイントクラウド、メッシュ表現へのエクスポートツールもサポートしています。 NeRFの急速な発展により、多くの研究論文が公開されていますが、コードの統合が不足しているため、その進捗状況を追跡することは困難です。多くの論文は自分自身の孤立したリポジトリで機能を実装しており、それがさまざまな実装間での機能と研究貢献の転送プロセスを複雑にしています。この問題を解決するため、バークレーの研究者たちは、Nerfstudiosとして統合されたNeRFの革新を提案しています。Nerfstudiosの主な目標は、さまざまなNeRFの技術を再利用可能なモジュラーコンポーネントにまとめ、豊富な制御スイートを備えたNeRFシーンのリアルタイム可視化を実現することです。これにより、ユーザーがキャプチャしたデータから簡単にNeRFを作成するための使いやすいワークフローが提供されます。 Nerfstudiosは、トレーニングやテスト中に任意のモデルと連携して作業するためのリアルタイムビジュアライザーをウェブ上でホストしています。これにより、ローカルのGPUマシンを必要とせずにアクセスすることができます。これはまた、Polycam、Record3D、KIRI Engineなどのさまざまなカメラタイプとモバイルアプリケーションからクリックされた異なるイメージもサポートしています。 Nerfstudiosのリアルタイム可視化インターフェースは、モデルの質的分析に便利です。これにより、手法の開発中により情報を持った意思決定が可能になります。キャプチャ軌跡から遠く離れたビューに対して、PSNRと比較して、NeRFはパフォーマンスの包括的な理解を提供します。質的分析は重要です。なぜなら、これにより開発者はモデルのパフォーマンスについてより総合的な理解を得ることができるからです。課されたイメージに対して、Nerfstudiosは放射輝度、密度、セマンティクス、法線、特徴などの他の量に基づいて3Dシーンを最適化します。これらはデータマネージャーによって入力され、その後モデルによって処理されます。データマネージャーは、DataParserを介してイメージ形式を解析し、RayBundlesとしてレイを生成します。これらのRay Bundlesは、フィールドをクエリし、量をレンダリングするためのモデルに入力されます。研究者の将来の課題には、より適切な評価基準の開発や、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックス、機械学習などの他の分野とのフレームワークの統合が含まれます。NeRFベースの手法の開発は、ニューラルレンダリングコミュニティの進歩を加速させています。

AI ポリシー @🤗 EU AI Act におけるオープンな機械学習の考慮事項

機械学習の皆様と同様に、Hugging FaceでもEU AI Actに注目しています。これは画期的な法律であり、民主的な要素がAI技術開発との相互作用をどのように形成するかを世界中に広めるものです。また、社会のさまざまな要素を代表する組織との広範な協議と作業の結果でもあります。私たちはコミュニティ主導の企業として、このプロセスに特に敏感に取り組んでいます。このポジションペーパーでは、Creative Commons、Eleuther AI、GitHub、LAION、Open Futureとの連携により、オープンなML開発の必要性が法律の目標をサポートする方法についての私たちの経験を共有し、逆に、規制がオープンでモジュラーで協力的なML開発のニーズをより適切に考慮するための具体的な方法を示すことを目指しています。 Hugging Faceは、開発者コミュニティのおかげで今日の地位にあります。そのため、オープンな開発がもたらす効果を直接目にしてきました。より堅牢なイノベーションをサポートし、より多様でコンテキストに応じたユースケースを可能にする場所です。開発者は革新的な新しい技術を簡単に共有し、自分のニーズに合わせてMLコンポーネントを組み合わせ、スタック全体について完全な可視性を持って信頼性のある作業ができます。また、技術の透明性がより責任ある取り組みと包括性をサポートする上での必要な役割にも痛感しており、MLアーティファクトの文書化とアクセシビリティの改善、教育活動、大規模な多学科のコラボレーションのホスティングなどを通じてこれを促進してきました。そのため、EU AI Actが最終段階に向かうにつれて、MLシステムのオープンかつオープンソースな開発の特定のニーズと強みを考慮することが、その長期的な目標をサポートする上で重要になると考えています。共同署名したパートナー組織と共に、以下の5つの推奨事項を提案します： AIコンポーネントを明確に定義することオープンソースのAIコンポーネントの共同開発とパブリックリポジトリでの公開は、開発者をAI Actの要件の対象としないことを明確にすること（パーラメントの文章のRecitals 12a-cとArticle 2(5e)を基に改善すること） AIオフィスの調整と包括的なガバナンスをオープンソースエコシステムと連携させること（パーラメントの文章を基に改善すること）研究開発の例外が実用的かつ効果的であることを確保すること。現実世界の条件での限定的なテストを許可し、理事会の取り組みの一部とパーラメントのArticle 2(5d)の改訂版を組み合わせること「基礎モデル」に対して比例の要件を設定すること。異なる使用方法と開発モダリティを明確に区別し、オープンソースアプローチを含めること。パーラメントのArticle 28bを適用することこれらについての詳細と文脈は、こちらの全文をご覧ください！

「EU AI法案：AIの未来における有望な一歩か、危険なギャンブルか？」

「EU AI法案は、AIに関する最初の国際的な規制法ですそれは、AIシステムの倫理的かつ安全な開発を確保すると同時に、イノベーションと競争力を促進することを目指していますしかし、これはAIの将来において有望な一歩なのか、危険な賭けなのか？」

「EUのAI法はAI規制のグローバルスタンダードを設定し、アジアの国々は慎重な姿勢を維持する」

欧州連合は、著作権保護やAI生成コンテンツの開示に関する規則を含むAI法案を提案しており、人工知能（AI）の規制において先導をしています。欧州連合は現在、インド、日本、韓国、シンガポール、フィリピンを含むアジア諸国に、同様の規制を採用するよう呼びかけています。しかし、アジア諸国はAIの規制に対して異なるアプローチを取っており、いくつかの国は慎重さを示し、厳格な規則よりも柔軟性を重視しています。この記事では、欧州連合がそのAI法案を世界基準として推進し、アジア諸国がより大きなAI規制を求める呼びかけにどのように応えているかについて探っています。また読む：EUがAI規制で立場を明確に欧州連合のグローバルAI基準への取り組み欧州連合は、AI技術の統治に関する国際基準として、自身のAI法案を位置付けることを目指しています。GDPRなどのデータ保護法がグローバルなプライバシー基準を形成したように、欧州連合は今度はAIの規制において先導することを目指しています。そのため、欧州連合の関係者は少なくとも10のアジア諸国と協議を行い、同様の厳格な規則を採用するよう説得しようとしています。また読む：EUが生成型AIの規制に向けて最初のステップを踏み出すアジア諸国の反応は賛否分かれる欧州連合によるAI規制への圧力は強いですが、アジア諸国は提案されたAI法案に対して様々な反応を示しています。アジアの主要なテクノロジーセンターであるシンガポールは、AI技術の進化を観察した後に地域の規制を導入することを好みます。同様に、フィリピンはAIのイノベーションを阻害するかもしれない急ぎの規制に慎重です。また読む：中国の提案されたAI規制が業界に衝撃を与えている日本の柔軟なアプローチ日本は、経済成長を促進し、先進的なチップでリードするために技術を利用することに重点を置いており、欧州連合が提唱する厳格なアプローチではなく、より柔軟な規制体制を採用する傾向があります。この国は、イノベーションの促進と責任あるAIの利用の両立を目指しています。 AIにおける国際協力 AIに関する国際協力の努力はアジア諸国に限定されません。カナダ、トルコ、イスラエルを含むヨーロッパ諸国も技術について協力するための広範な取り組みの一環です。欧州連合は、GDPRと同様に、国際パートナーとの間でその規制を鏡像化し適用することを目指しています。また読む：アメリカ議会が行動を起こす：人工知能に関する2つの新法案が提案される欧州連合の草案と業界の反応欧州連合の立法者は、AI法案の下で、OpenAIなどの企業にAI生成コンテンツの開示と違法なコンテンツやディープフェイク画像に対する保護策の実施を求めています。しかし、提案された法案は企業からの抵抗を受けており、欧州の競争力とイノベーションへの潜在的な影響について懸念が提起されています。また読む：OpenAIがEUのAI規制に関して懸念を表明、ヨーロッパでの活動停止を脅かす G7と広島AIプロセス G7の各国の指導者は、「信頼性のある」AIを確保するための基準の採用を呼びかけています。G7の閣僚会議である「広島AIプロセス」は、AI規制に関する議論を進めるための別のプラットフォームです。私たちの意見欧州連合のAI法案は、技術企業に対して厳格な規則を重視し、AI規制のための世界基準を設定しようとしています。欧州諸国は引き続きアジア諸国と協議し、提案された規制の支持を得ようとしていますが、アジア諸国の反応は慎重で多様です。一部の国は待機・観察の姿勢を取り、他の国はイノベーションを促進するためにより柔軟な規制体制に傾いています。AIに関する国際協力を実現するには、多様な利益と規制アプローチを持つ国々の間で共通の理解を見つけるという複雑なプロセスが必要です。

「EUはメタバースの世界でリードを取り、ビッグテックの支配を避けようとする」

「欧州委員会は、欧州連合がメタバースセクターで主導的な役割を果たし、技術巨大企業による支配を阻止するための戦略を明示しました」

「ODSC Europe 2023 キーノート：マイクロソフトのヘンク・ブーレマンによるAzureを用いたPyTorchモデルの展開」

「ODSC Europeのバーチャルプログラムの一環として、私たちはMicrosoftのシニアクラウドアドボケートであるヘンク・ブーレマン氏に基調講演をお願いする機会を得ましたヘンク氏の専門分野はAI、Azure、アプリケーション開発です彼はまた、経験豊富なスピーカーでもあり、ユーザーグループでの講演も行っています...」

Europe 2023

Learn more about Search Results EU - Page 2