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Acme 分散強化学習のための新しいフレームワーク

Acmeは、読みやすく効率的な、研究指向の強化学習（RL）アルゴリズムを構築するためのフレームワークですAcmeのコアには、分散エージェントを含むさまざまな実行規模で実行できるRLエージェントの簡単な記述を可能にする設計思想がありますAcmeのリリースにより、学術研究機関や産業研究所で開発されたさまざまなRLアルゴリズムの結果を、機械学習コミュニティ全体で再現し拡張することが容易になることを目指しています

アルファフォールドの力を世界の手に

昨年12月にAlphaFold 2を発表した際、それは50年間のタンパク質折りたたみ問題の解決策として称賛されました先週、私たちはこの非常に革新的なシステムを作成する方法についての科学論文とソースコードを公開しましたそして、本日は人体のすべてのタンパク質の形状に関する高品質な予測を共有していますさらに、科学者が研究に頼る20の追加の生物のタンパク質の形状についても予測を行っています

DeepMind ポッドキャストがシーズン2で復活します

私たちは、人工知能（AI）が私たちの時代で最も重要な技術の1つであると考え、人々がその可能性と作成方法を理解できるようにお手伝いしたいと思っています

言語モデルによるレッドチーミング：言語モデルによる言語モデル

私たちの最近の論文では、言語モデル自体を使用して入力を生成することで、言語モデルから有害なテキストを引き出す可能性があることを示しています私たちのアプローチは、ユーザーに影響を与える前に有害なモデルの振る舞いを見つけるためのツールの一つとして提供されますが、見つけた後の有害な行動を見つけるために必要な他の多くの技術と一緒に考えるべきであると強調しています

マルチエージェント強化学習における新興の物々交換行動

私たちの最近の論文では、深層強化学習（deep RL）エージェントの集団が、生産、消費、および商品の取引などのマイクロ経済行動を学ぶ方法について探求しています私たちは、人工エージェントが生産、消費、価格について経済的に合理的な意思決定をすることを学び、供給と需要の変化に適切に反応することがわかりました

AlphaFoldは、タンパク質の宇宙の構造を明らかにする

今日、EMBLのヨーロッパバイオインフォマティクス研究所（EMBL-EBI）とのパートナーシップを結び、科学界に知られるほぼすべてのカタログ化されたタンパク質の予測構造を公開しますこれにより、AlphaFold DBの構造数は約1,000,000から約2億構造に拡大し、生物学の理解を劇的に高める可能性があります

科学者が本当のスーパーヒーローであることを実感する

私たちのマルチエージェント研究チームの研究エンジニアであるエドガー・ドゥエニェス・グスマンにお会いください彼は、ゲーム理論、コンピュータサイエンス、社会進化の知識を活用して、AIエージェントがより良く協力するための取り組みを行っています

私たちの原則がAlphaFoldの公開を定義するのにどのように役立ったか

私たちのオペレーティング・プリンシプルは、広範な利益を優先することへの取り組みと、追求しない研究領域やアプリケーションの定義において、私たちを特徴付けるようになりましたこれらの原則は、DeepMindの創設以来、私たちの意思決定の中心にあり、AIの風景が変化し成長するにつれて、磨かれ続けていますこれらの原則は、研究主導の科学企業としての役割に合わせて設計され、GoogleのAI原則と一致しています

Google Cloudによるデジタルトランスフォーメーション

ここ数年、私たちはGoogle Cloudと提携し、彼らのお客様が利用するコアソリューションに私たちのAI研究を応用して、積極的な影響を与えることに取り組んできました以下では、ドキュメントの理解の最適化、風力エネルギーの価値向上、AlphaFoldのより簡単な利用など、いくつかのプロジェクトを紹介します

AlphaDevは、より高速なソートアルゴリズムを発見しました

本日Natureに掲載された当社の論文では、AlphaDevという強化学習を用いた人工知能（AI）システムを紹介していますこのシステムは、科学者やエンジニアによって数十年にわたって磨き上げられたコンピュータサイエンスのアルゴリズムを上回る進化したアルゴリズムを発見するために使用されます

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