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「DIRFAは、オーディオクリップをリアルなデジタル顔に変換する」

人工知能とマルチメディアコミュニケーションの進歩の中で、シンガポールの南洋理工大学（NTU Singapore）の研究チームが画期的なコンピュータプログラム、「DIRFA（多様でありながらリアルな顔面アニメーション）」を公開しましたこのAIベースのブレイクスルーは、単純な音声クリップと静止した顔の写真をリアルな3Dに変換する驚くべき能力を示しています

Artificial Intelligence

「AIは第6の知性分野です」

「AI-INTは情報優位性の獲得に役立ちます」

Amazon Personalize Next Best Actionを使用して、ユーザーにアクションを推奨することでブランドの忠誠心を構築します

Amazon Personalizeは、個別のユーザーに提案する最適なアクションを決定し、ブランドのロイヤルティとコンバージョンを向上させるための新しいNext Best Action (aws-next-best-action)のレシピを発表できることを喜んでお知らせしますAmazon Personalizeは、開発者が高度な機械学習（ML）サービスを提供することを容易にする完全に管理されたサービスです

「Amazon Personalizeと創造的AIを活用して、ハイパーカスタマイズされたお客様体験を実現しましょう」

今日は、Amazon Personalizeと生成AIを使用して個別の顧客体験を向上させるための3つの新製品を発表することをお知らせいたします管理されたソリューションを探している場合、または独自のものを構築したい場合でも、これらの新しい機能を使用して、旅を推進することができますAmazon Personalizeは、完全に管理された機械学習（ML）サービスで、...

UC San Diegoの研究者たちは、EUGENeという使いやすいディープラーニングゲノミクスソフトウェアを紹介します

ディープラーニングは生活のあらゆる分野で使用されています。あらゆる領域でその有用性があります。バイオメディカル研究に大きな影響を与えています。それは少しの助けでタスクをよりよくこなすことができるスマートなコンピュータのようなものです。それは科学者が医学や疾患を研究する方法を変えました。それはゲノミクスにおいても影響力があり、DNAの組織化や個々の細胞内で遺伝子が活性化または非活性化されるプロセスを調べる生物学の一分野です。カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者たちは、さまざまなゲノミクスプロジェクトに迅速かつ容易に適応できる新しいディープラーニングプラットフォームを開発しました。カリフォルニア大学サンディエゴ医学部のハンナ・カーター准教授は、すべての細胞が同じDNAを持っているが、DNAがどのように発現されるかが細胞の見た目や働きに変化をもたらすと述べています。 EUGENeは、ゲノミクスのディープラーニングワークフロー内の重要な機能をサポートするためのモジュールとサブパッケージを使用しています。これらの機能には、さまざまなファイル形式からのシーケンスデータの抽出、変換、およびロード（1）、さまざまなモデルアーキテクチャのインスタンス化、初期化、およびトレーニング（2）、およびモデルの振る舞いの評価と解釈（3）が含まれます。ディープラーニングは遺伝的変異を支配する多様な生物学的プロセスに関する貴重な洞察を提供する潜在能力を持っていますが、その実装にはコンピュータサイエンスのより広範な専門知識を必要とするという課題があります。研究者たちは、ゲノミクス研究者がディープラーニングデータ解析を効率化し、生データからの予測の抽出をより簡単かつ効率的に行うことを可能にするプラットフォームを開発することを目指していると述べています。全ゲノムの約2%が特定のタンパク質をエンコードする遺伝子であり、残りの98%はその機能がほとんど不明であるためジャンクDNAと呼ばれていますが、特定の遺伝子が活性化されるタイミング、場所、および方法を決定する上で重要な役割を果たしています。これらの非コーディングゲノム領域の役割を理解することは、ゲノミクス研究者の最優先事項でした。ディープラーニングはこの目標を達成するための強力なツールであることが証明されていますが、効果的に使用することは難しいです。この研究の第一著者であるカーターラボの博士課程の学生であるアダム・クリーは、多くの既存プラットフォームが多くの時間を要し、データの整理が必要であると述べました。彼は、多くのプロジェクトがリサーチャーにスクラッチからの作業を求め、この領域に興味を持つすべての研究室で容易に利用できる知識がすぐに利用可能であるとは限らない専門知識が必要です。その効果を評価するために、研究者たちはEUGENeを使用して、さまざまなシーケンスデータタイプを使用した3つの以前のゲノミクス研究の結果を複製しようとしました。過去には、このようなさまざまなデータセットの分析には数多くの異なる技術プラットフォームの統合が必要でした。 EUGENeは素晴らしい柔軟性を示し、すべての調査の結果を効果的に再現しました。この柔軟性は、プラットフォームがさまざまなシーケンスデータを管理し、ゲノミクス研究のための適応性のあるツールとしての潜在能力を示しています。 EUGENeは異なるDNAシーケンスデータタイプに適応性を示し、さまざまなディープラーニングモデルをサポートしています。研究者たちは、EUGENeを単細胞シーケンスデータを含むさまざまなデータタイプを包括する範囲に広げることを目指しており、EUGENeを世界中の研究グループに利用可能にする計画です。カーターは、このプロジェクトの協力の可能性に熱意を表明しました。彼は、このプラットフォームをより良くするためには、人々がプラットフォームを使用するほど良くなるということが、ディープラーニングが急速に進化し続ける中で重要であると述べました。

Amazon Transcribeは、100以上の言語に対応する新しいスピーチ基礎モデル搭載のASRシステムを発表しました

アマゾン・トランスクライブは、完全に管理された自動音声認識（ASR）サービスであり、アプリケーションに音声からテキストへの機能を追加することが簡単になります本日、私たちは次世代の数十億パラメータ音声基礎モデル駆動のシステムを発表し、自動音声認識を100以上の言語に拡張することをうれしく思いますこの記事では、いくつかの話題について説明します

「AIアシスタントと共に気候変動に備える」

この記事では、優れたProbable Futures APIと新しいOpenAI Assistants APIからの気候変動データを使用して、対話型AIエージェントを作成する方法について探求しますこのAIエージェントは、回答する能力を持っています...

医療画像AIがより簡単になりました：NVIDIAがMONAIをホステッドクラウドサービスとして提供

本日、NVIDIAは医療画像AIのためのクラウドサービスを立ち上げました。これにより、完全に管理され、クラウドベースのAPIを通じてグランドトゥルースデータの作成と専門的なAIモデルのトレーニングをスムーズ化し、加速させることができます。 NVIDIA MONAIクラウドAPIは、この週にシカゴで開催される北米放射線学会の年次総会(RSNA)で発表され、開発者とプラットフォームプロバイダが事前にトレーニングされた基礎モデルを使用し、企業向けのAIワークフローを統合するための迅速なパスを提供します。これらのAPIは、NVIDIAとキングズカレッジロンドンによって設立されたオープンソースのMONAIプロジェクトに基づいて構築されています。医療画像は医療分野全体で重要な役割を果たしており、医療データの約90%を占めています。これは放射線科医や臨床医がスクリーニング、診断、介入を行うために使用されるほか、バイオファーマの研究者が臨床試験患者が新薬にどのように反応するかを評価するために使用され、医療機器メーカーはリアルタイムの意思決定支援を提供します。これらの領域における作業の規模は、医療画像専用のAIファクトリーを必要とします。これはエンタープライズグレードのプラットフォームであり、大規模なデータ管理を提供し、グランドトゥルースのアノテーションを作成し、モデルの開発を加速し、シームレスなAIアプリケーションの展開を確立します。 NVIDIA MONAIクラウドAPIを使用することで、ソリューションプロバイダは医療画像プラットフォームにAIをより簡単に統合することができます。これにより、放射線科医、研究者、臨床試験チームがドメインに特化したAIファクトリーを構築するための高速ツールを提供することができます。これらのAPIは、NVIDIA DGX Cloud AIスーパーコンピューティングサービスを通じて早期アクセスで利用可能です。 NVIDIA MONAIクラウドAPIは、AI開発のためのエンドツーエンドワークフローをサポートする主要な医療画像データおよびAIプラットフォームであるFlywheelに統合されています。RedBrick AIなどの医療画像アノテーション企業の開発者やDataikuなどの機械学習オペレーション（MLOps）プラットフォームプロバイダは、NVIDIA MONAIクラウドAPIを自社の提供物に統合する予定です。医療画像のための準備完了のアノテーションとトレーニング効率的かつコスト効果の高いAIソリューションを構築するには、ソフトウェアのためのフルスタック最適化、スケーラブルなマルチノードシステム、最新の研究など、堅牢でドメインに特化した開発基盤が必要です。また、高品質なグランドトゥルースデータも必要ですが、特に3D医療画像では専門知識が高度に必要なアノテーションのため、煩雑で時間がかかる場合があります。 NVIDIA MONAIクラウドAPIには、VISTA-3D（Vision Imaging Segmentation and Annotation）の基礎モデルによるインタラクティブなアノテーション機能が搭載されています。これにより、ユーザーのフィードバックと新しいデータに基づいて、AIモデルのパフォーマンスが向上します。 VISTA-3Dは、さまざまな疾患と体の部位にわたる4,000人以上の患者の3D CTスキャンからアノテーション付き画像のデータセットでトレーニングされており、医療画像解析のための3Dセグメンテーションマスクの作成を加速します。そして、継続的な学習により、AIモデルのアノテーション品質が時間とともに向上します。…

「新時代のAI/MLのためのソフトウェア/ハードウェアアーキテクチャをどのように共同設計するか？」

最新の生成AI技術は、コンピュータビジョン、自然言語処理などで爆発的な成長を遂げ、画期的なモデルアーキテクチャの研究によるブレイクスルーが続々と生まれています

(Donna data no shigoto demo ukeru to iu koto wa, kariara toshite saiaku no sentaku deari, kawari ni nani o subeki ka)

厳しい就職市場によって、仕事ではなく命を賭けてハンガーゲームのように戦っているような気持ちになっていませんか？もしあなたがもう投げやりになることを考えている段階まで来ているなら、

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