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Matice創業者であり、ハーバード大学の教授であるジェシカ・ホワイトが、再生医療の進歩において再生能力のある生物とAIの活用について語ります

Matice Biosciencesの科学者たちは、AIを使用してサンショウウオやプラナリアなどのスーパーリジェネレーターとして知られる動物の組織再生を研究しています。この研究の目標は、人間が傷を治癒する際に瘢痕ができない新しい治療法を開発することです。 NVIDIAのAI Podcastの最新エピソードでは、ホストのノア・クラフティッツが、ハーバード大学の再生生物学者でありMatice Biosciencesの共同創業者であるジェシカ・ホワイトと対談しました。ホワイトは、息子が自転車で重傷を負った後、会社を起こすことにインスピレーションを受けました。彼女は、自身の研究が最終的には肢体再生に向けられていたが、それによって得られた情報が、彼女の息子や他の多くの人々のような一般の人々の手に渡って、彼らの心の傷跡を残さずに済む局所的な治療法に利用できると気付いたのです。これにより、彼女は再生と瘢痕の関連性を調査することになりました。ホワイトと彼女のチームは、スーパーリジェネレーターの再生と瘢痕形成を制御する分子および細胞のメカニズムを解析するためにAIを使用しています。彼らは、これらのメカニズムを理解することによって、傷を瘢痕なしで治癒させるための新しい治療法を開発できると考えています。 Maticeについて詳しくは、www.maticebio.comをご覧いただくか、Instagram、Twitter、Facebook、LinkedInでフォローしてください。関連記事 Jules Anh Tuan NguyenがAIが切断者が義手やビデオゲームを制御することを説明ミネソタ大学の博士研究員が、義手を指の動きまで思考で制御できるようにする取り組みについて説明します。 OverjetのAi Wardah Inamが歯科にAIを導入することについて語る NVIDIA InceptionのメンバーであるOverjetは、AIを歯科医院に導入するために急速に進んでいます。同社のCEOであるDr. Wardah…

The AI Podcast

人工知能を規制するための競争

なぜヨーロッパがアメリカや中国に比べて優位に立っているのか

音声認証システムのセキュリティはどの程度安全ですか？

コンピュータ科学者は、6回の試行で音声認証セキュリティシステムを回避する攻撃を開発しました

「トグルスイッチ」は、量子コンピュータがノイズを軽減するのに役立つことができます

研究者たちは、ノイズを減らし、量子プロセッサのクリアな出力を提供するためのプログラマブルな「トグルスイッチ」デバイスを発表しました

異なる暗号通貨間のブリッジ

分散型プロトコルによって、効率的かつ安全な方法で暗号通貨同士の交換が可能になるかもしれません

アルゴリズムは、不妊症の男性の精子を医師よりも速く正確に見つけます

そのツールは即座に精子を識別し、その後、胚培養学者に判断を委ねます判断の内容は、精子が実際に存在しているかどうか、およびそれが体内卵子注射に適しているかどうかです

TaatikNet（ターティクネット）：ヘブライ語の翻字のためのシーケンス・トゥ・シーケンス学習

この記事では、TaatikNetとseq2seqモデルの簡単な実装方法について説明していますコードとドキュメントについては、TaatikNetのGitHubリポジトリを参照してくださいインタラクティブなデモについては、HF Spaces上のTaatikNetをご覧ください多くのタスク...

機械学習とは何か？メリットとトップMLaaSプラットフォーム

機械学習は、明示的なプログラミングを必要とせずに予測出力を生成するために統計分析を使用します。データセットの関係を解釈するために学習するアルゴリズムの連鎖を使用して目標を達成します。残念ながら、ほとんどのデータサイエンティストはソフトウェアエンジニアではないため、成長する企業のニーズに応えるためにスケールアップすることが困難になることがあります。データサイエンティストは、Machine Learning as a Service（MLaaS）のおかげでこれらの複雑さを簡単に処理できます。 MLaasとは何ですか？機械学習をサービスとして提供する（MLaaS）は、最近、データサイエンス、機械学習エンジニアリング、データエンジニアリング、およびその他の機械学習専門家にとっての利点から、多くの注目を集めています。「機械学習をサービスとして提供する」という用語は、機械学習技術を採用して回答を提供するクラウドベースのプラットフォームの幅広い範囲を指します。顧客は、MLaaSを使用することで、社内の機械学習チームの構築のオーバーヘッドや関連するリスクを負わずに、機械学習の利点を享受することができます。予測分析、ディープラーニング、アプリケーションプログラミングインターフェース、データ可視化、自然言語処理など、さまざまなサプライヤーから提供されるサービスがあります。サービスプロバイダーのデータセンターがすべてのコンピューティングを処理します。機械学習のコンセプトは何十年も前から存在していますが、最近になってメインストリームに入り、MLaaSはこの技術の次世代を表しています。MLaaSは、組織内で機械学習を実装する複雑さとコストを削減し、より迅速で正確なデータ分析を可能にすることを目指しています。一部のMLaaSシステムは、画像認識やテキスト読み上げ合成などの特定のタスクに特化して設計されていますが、他のものは、セールスやマーケティングなどの業界を横断した使用を想定して構築されています。 MLaaSはどのように機能しますか？ MLaaSは、各企業が必要に応じてカスタマイズできる、事前に構築された一般的な機械学習ツールを提供するサービスのコレクションです。ここでは、データ可視化、APIの豊富さ、顔認識、NLP、PA、DLなどがすべて提供されています。MLaaSアルゴリズムの主なアプリケーションは、データパターンの発見です。これらの規則性は、数学モデルの基礎として使用され、新しい情報に基づく予測を作成するために使用されます。 MLaaSは、最初のフルスタックAIプラットフォームであり、モバイルアプリ、ビジネスデータ、産業用自動化制御、LiDarなどの最新のセンサーを含むさまざまなシステムを統合します。パターン認識に加えて、MLaaSは確率的推論も容易にします。これにより、独自の要件に合わせたワークフローを設計する際に、組織がさまざまなアプローチから選択できる包括的かつ信頼性の高いMLソリューションが提供されます。 MLaasの利点は何ですか？ MLaaSを使用する主な利点は、基盤をゼロから構築する必要がないことです。多くの企業、特に中小企業、ボイジャイズ企業（SME）は、大量のデータを保管および処理するためのリソースと能力を持っていない場合があります。この情報を収容するための大量のストレージスペースを購入または構築する必要性は、さらに費用がかかります。ここで、MLaaSインフラストラクチャがデータの保存と管理を引き継ぎます。 MLaaSプラットフォームはクラウドプロバイダーであるため、クラウドストレージを提供し、機械学習の実験用データ、データパイプラインなどのデータを適切に管理する手段を提供し、データエンジニアがデータにアクセスして分析することが容易になります。企業は、MLaaSプロバイダの予測分析およびデータ可視化ソリューションを使用することができます。さらに、感情分析、顔認識、クレジットリスク評価、企業情報、ヘルスケアなど、さまざまな用途に対するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）も提供されています。 MLaaSを使用すると、データサイエンティストは、ほとんどの他のクラウドコンピューティングサービスとは異なり、長時間のソフトウェアインストールや独自のサーバーの調達を待つ必要がなく、すぐに機械学習を使用できます。 MLaaSでは、実際のコンピューティングは、企業にとって非常に便利です。トップMLaaSプラットフォーム 1. AWS Machine Learning クラウドサービスに関しては、AWS…

オムニヴォアに出会おう：スタートアップが開発したアプリは、スマートフォンだけでオブジェクトを3Dモデルに変換することができます

編集者注：この投稿は、NVIDIA Omniverse（Universal Scene Description、OpenUSDとも呼ばれる）上に構築された開発プラットフォームを使用して、3Dワークフローを加速し、仮想世界を作成する個々のクリエイターや開発者を紹介するMeet the Omnivoreシリーズの一部です。拡張現実（AR）がグローバルにより普及し、アクセスしやすくなるにつれ、Kiryl Sidarchuk氏は現実世界と仮想世界の境界を消すのを手伝っています。 Kiryl Sidarchuk NVIDIA Inceptionプログラムの先進的なスタートアップのメンバーであるAR-Generationの共同創業者兼CEOであるSidarchuk氏は、自社が開発したAIベースの3DスキャナーアプリMagiScanを開発しました。ユーザーはスマートフォンのカメラで任意のオブジェクトをキャプチャし、すばやく高品質かつ詳細な3Dモデルを作成し、ARまたはメタバースアプリケーションで使用できます。 AR-Generationは現在、MagiScanからNVIDIA Omniverseに直接3Dモデルをエクスポートする拡張機能を提供しています。これにより、デジタルコンテンツ作成ツール間で共通の言語である拡張可能なフレームワークであるUniversal Scene Description、OpenUSDにより、スピードと容易さが実現されます。「拡張現実は日常生活の重要な一部になります」と、シドアルチュク氏は言います。「当社のアプリをカスタマイズして、実世界のオブジェクトに基づく3Dモデルを直接Omniverseにエクスポートできるようにしました。これにより、ユーザーはARでモデルを展示し、メタバースまたはゲームに統合できます。 Omniverseの拡張機能は、人気のあるPythonまたはC++プログラミング言語を使用して、誰でもOmniverseアプリの機能を作成および拡張できるコアの構築ブロックです。シドアルチュク氏によると、NVIDIA Inceptionのメンバーであることの利点として、簡単にアクセスできるドキュメント、NVIDIAチームからの技術的な支援、無料のAWSクレジット、AI駆動の他の企業とのネットワーキングの機会が挙げられます。AR-Generationにとって、拡張機能を構築することは簡単で便利だったとシドアルチュク氏は語りました。リアルワールドオブジェクトからの3Dモデルのキャプチャ、クリック、および作成シドアルチュク氏によると、MagiScanは、デザイナーが手動で行うよりも10倍速く、最大100倍のコストでオブジェクトから3Dモデルを作成できます。…

Twitterの後

問題を抱えたTwitterに挑戦するために、新しいソーシャルアプリが現れている

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