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「Google AIがMetNet-3を導入：包括的なニューラルネットワークモデルで天気予報を革新する」

天気予報は気象研究の複雑で重要な側面ですが、将来の天気パターンの正確な予測は困難な試みとなっています。多様なデータソースの統合と高解像度の空間入力の必要性により、この課題はますます複雑になっています。このような課題に対応するため、最近の研究であるMetNet-3は、これらの複雑さに取り組む包括的なニューラルネットワークモデルを提案しています。レーダーデータ、衛星画像、同化された気象状態データ、地上の気象観測所の測定など、多様なデータ入力を活用することで、MetNet-3は高精度かつ詳細な天気予測を生成し、気象研究における重要な進歩を示しています。最先端の気象研究の最前線に立つMetNet-3の登場は、重要な突破口となっています。献身的かつ革新的な研究者チームによって開発されたこのニューラルネットワークモデルは、天気予報への包括的なアプローチを提案しています。従来の手法とは異なり、MetNet-3はレーダーデータ、衛星画像、同化された気象状態情報、地上の気象観測所の報告など、さまざまなデータソースをシームレスに統合しています。この包括的な統合により、高精度で高解像度の天気予測を生成することが可能となり、さまざまな分野における正確な天気予測に依存する農業、交通、災害管理などのセクターに大きな進歩をもたらします。 MetNet-3の手法は、複雑な3つのニューラルネットワークフレームワークに基づいています。これには地形の埋め込み、U-Netのバックボーン、修正されたMaxVit transformerが含まれます。地形の埋め込みを実装することで、モデルは重要な地形データを自動的に抽出し利用する能力を示し、重要な空間パターンと関係性を識別する能力を向上させます。また、高解像度および低解像度の入力と、独自のリードタイム調整メカニズムの組み合わせにより、モデルは広範なリードタイムにおいても正確な天気予報を生成する優れた能力を持っています。さらに、ハードウェア構成でのモデル並列処理の革新的な使用により、モデルは大量のデータ入力を効率的に処理することが可能となります。この側面により、MetNet-3は気象研究と天気予報における重要なツールとしての潜在能力を確固たるものにし、計算効率を最適化します。まとめると、MetNet-3の開発は気象研究において大きな飛躍を示しています。天気予報に関連する持続的な課題に取り組みながら、研究チームは多様なデータ入力を処理し、正確で高解像度の天気予測を生成する包括的で洗練されたモデルを導入しました。地形の埋め込みやモデル並列処理などの先進的な技術の組み込みは、提案されたソリューションの堅牢性と適応性を証明しています。MetNet-3は正確な天気予測モデルの精度と信頼性を向上させる有望な方法を提供し、正確な天気予測に依存するさまざまな分野で効果的な意思決定を容易にする可能性を秘めています。その結果、この革新的なモデルは、気象研究の領域を革新し、世界中の天気予測技術の進歩に大きく貢献する可能性があります。

「VoAGIニュース、11月8日：Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch＆Google Cloudをマスターするための5つの簡単なステップ•データ可視化のためのSQL」

今週のVoAGIでは、Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloud Platformのマスターを助けるためのVoAGI Back to Basics Getting Started in 5 Stepsシリーズに参加してください•データ可視化でSQLのパワーを解放しましょう：インパクトのあるチャートやグラフのためのデータ準備の技術をマスターしましょう•そして…

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「GoでレストAPIを構築する：時系列データのデータ分析」

この記事は、Goで構築されたREST APIの例を示し、CRUD (Create, Read, Update, Delete) 操作および時系列データの統計処理を行う方法を説明していますGoは一般的に使用される選択肢であり、…

COSPとUSPの内部：GoogleがLLMsの推論を進めるための新しい方法を研究する

促進生成の進化は、LLMベースのアプリケーションの重要な構築要素の1つです推論や高度な微調整などのタスクには、強力なプロンプトデータセットが不可欠です技術的 handl…

Google AIは、アクティブノイズキャンセリング（ANC）ヘッドフォンのための人工知能搭載の革新的な心臓モニタリングモダリティである音響脈波計（APG）を導入します

コンシューマーエレクトロニクスと健康技術の分野において、活発なノイズキャンセリング（ANC）ウェアラブルに健康モニタリング機能を組み込むことが注目されるようになりました。しかし、従来の方法では、補助センサーの統合が必要となり、複雑なハードウェア構成やバッテリー寿命の犠牲を強いられることがしばしばありました。これらの課題に対応するため、Googleの研究チームは、追加のハードウェアコンポーネントを必要とせずに、ANCウェアラブルが堅牢で正確な心拍モニタリングを行うことができる画期的な技術であるAudioplethysmography（APG）を紹介しました。この革新的な手法は、コンシューマー向けの健康センシングの風景を再定義する可能性があり、心拍数や心拍変動のモニタリングに有望でアクセスしやすい解決策を提供しています。 APGの登場前、ANCウェアラブルで健康モニタリングのためにさまざまなセンサーやマイクロコントローラーを統合することは、特にデザインの複雑さとコストの面で重大な課題を提起しました。研究チームは、低強度の超音波信号をヘッドフォンのスピーカーから送信し、フィードバックマイクロフォンで変調されたエコーを捕捉するというAPGを用いた画期的な方法を提案しました。この革新的な技術により、イヤーカナルの微妙な変化を検出し分析することが可能となり、デバイスの全体設計やバッテリー寿命を犠牲にすることなく、ユーザーの心臓活動に貴重な洞察を提供します。 APGは円筒共鳴モデルを活用し、ユーザーの心拍を密接に反映する脈波状の波形を抽出することができます。チャネルの多様性と相干検出を活用することで、APGは動きによるアーティファクトに対する耐性を向上させ、さまざまな身体活動中でも信号品質を向上させ、正確なモニタリングを実現します。研究チームは、APGの効果を心拍数や心拍変動の計測において成功裏に実証しました。これにより、コンシューマーグレードのANCヘッドフォンを通じた低コストの健康モニタリングの有望で信頼性の高い方法となりました。 APGの実装は、既存の方法に関連する制約を克服しながらも、デバイスのパフォーマンスや設計の複雑さを損なうことなく、消費者の健康センシングにおける重要な進展を示しています。超音波技術の力を活用することで、研究チームは、ユーザーのダイナミックな身体活動や多様な身体特性においても、APGが堅牢で正確であることを実証しました。このブレイクスルーは、コンシューマーグレードのANCヘッドフォンでの健康センシング技術の広範な普及の可能性を切り拓くものであり、より広範な人々にとって、健康モニタリングをよりアクセスしやすく便利なものにすることができます。さらに、APGの独自の利点は、その技術的な能力を超えて広がっています。従来の方法では、さまざまな肌のトーンやイヤーカナルのサイズに対応することに課題を抱えることがよくありますが、APGはそのようなバリエーションに対して非常に強い耐性を示します。この包括性により、多様なユーザーベースに対してAPGのアクセス性と適用性を高めることができ、その利点を幅広い人々が享受できるようになります。まとめると、APGの導入は、ハイアブルヘルスセンシングにおける重要なマイルストーンを示しています。追加のセンサーや複雑なハードウェア設定なしに心臓活動を正確にモニタリングできる能力は、消費者の健康モニタリングを革新する可能性を示しています。既存の方法による課題に対処し、多様なユーザー特性に対する非常に強い耐性を示すことで、APGは低コストかつ効果的な健康モニタリングの新たな道筋を開き、幅広いユーザーにとって有望でアクセスしやすい技術となります。

「Googleの「この画像について」機能：AI生成の誤情報への解決策」

AI生成の画像が氾濫する世界では、深刻な問題が浮上しています – 誤情報の拡散です。これらの非常にリアルな画像は、実際のものと区別がつかず、インターネット上で大混乱を引き起こす可能性があります。AI生成コンテンツの時代には、画像の真正性を識別し、デジタルの風景を虚偽と欺瞞から守る堅牢な解決策が必要となります。 AI生成画像の誤情報の問題に取り組むため、さまざまな試みが行われてきました。AI生成画像情報をメタデータに含めるなどの注目すべき進歩により、画像の起源や真正性を特定するのに役立ちました。ただし、このアプローチはメタデータにアクセスし解釈できる人に限定され、よりアクセスしやすくユーザーフレンドリーな解決策のギャップがありました。この課題に対するGoogleの革新的な対応策 – 検索の「この画像について」という機能。この機能は、ユーザーに画像の真正性を簡単に確認するパワーを与えることを目指しています。画像の包括的な履歴を提供し、他のウェブサイトがどのように使用し記述しているかを明らかにし、もっとも重要なことに、ボタンをタップするだけで画像のメタデータにアクセスすることを可能にします。このツールにより、ユーザーはインターネット上の画像の真正性を簡単に特定できるようになり、画像とのインタラクションの方法を革新します。 Googleの「この画像について」という機能に関連するメトリックは、その素晴らしい機能を表しています。リリース以来、ベータユーザーの70%以上が、画像の事実確認における調査時間の大幅な短縮を報告しています。これは、このツールの効率性とユーザーフレンドリーさを証明するものであり、AI生成画像の誤情報の成長への懸念に対処するための効果的なソリューションであることを強調しています。結論として、AI生成画像の台頭により、デジタル領域における誤情報の切迫した問題が浮かび上がりました。この問題を軽減するための試みは行われてきましたが、Googleの「この画像について」という機能はゲームチェンジャーとして浮上しており、ユーザーに画像の真正性を判断するための強力でアクセスしやすいツールを提供しています。その印象的なメトリックとユーザーフレンドリーなインターフェースにより、AI生成画像の誤情報の課題に対する頼もしい解決策となり、デジタル世界の真実と信頼性を保護します。この投稿はGoogleの「この画像について」機能：AI生成誤情報への解決策に最初に掲載され、MarkTechPostで報告されました。

「GoogleのRealLife AIモデルは魔法のような感じです」

Google Researchは、驚くべき結果をもたらす画像の補完および脱落モデル「RealFill」を発表しましたまるで魔法のような効果を感じることができます

「類推的な & ステップバック型プロンプティング：Google DeepMindの最新の進歩に潜入する」

「Google DeepMindの最新研究による2つの新しいプロンプト工学技術を探求し、アナロジカルプロンプティングとステップバックプロンプティング技術によって、GPT-4、PaLMなどの大規模言語モデルのパフォーマンスを数学、推論、コーディング、STEM問題などの複雑なタスクで向上させます」

UC San Diegoの研究者DYffusion：空間的時間予測のためのダイナミクスに基づく拡散モデル

ダイナミックシステムの将来の振る舞いを予測することは、システムの進化を駆動する基礎的なダイナミクスを理解し、将来の状態について正確な予測を行うことを意味します。正確で信頼性のある確率的な予測は、リスク管理、リソース最適化、政策開発、戦略企画において重要です。多くの応用では正確な長期的な確率的予測を生成することは非常に困難です。運用状況で使用される手法は通常、計算を合理的な時間内に完了させるためにスーパーコンピューターを必要とする複雑な数値モデルに依存しており、しばしばグリッドの空間解像度を犠牲にしています。確率的ダイナミクス予測における興味深いアプローチの一つは、生成モデリングです。特に拡散モデルを使用することで、自然画像や動画の分布を効果的にモデル化することができます。ガウス拡散が一般的な手法であり、ガウスノイズを用いてデータを様々な程度で破壊する「順方向プロセス」を介して、推論時にランダムな入力を系統的に除去して非常にリアルなサンプルを生成します。ただし、高次元の場合、ノイズから実データへのマッピングを学習することは難しく、特にデータが少ない場合に困難です。そのため、拡散モデルの訓練と結論付けには非常に高い計算コストがかかり、数百の拡散段階にわたる逐次的なサンプリング手続きが必要です。例えば、ノイズ除去拡散確率モデル(DDPM)を使用して32×32の写真を5万枚サンプリングする場合、約20時間かかります。さらに、動画の拡散モデルを使用する技術はあまりありません。動画の拡散モデルはリアルなサンプルを生成することができますが、データの時間的な側面を特に利用して正確な予測を行うことはありません。この研究では、カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者が、ダイナミクスに基づいた拡散モデルを訓練するための多段階確率予測の新しいフレームワークを提案しています。彼らは非ガウス拡散プロセスの可能性を示す最近の発見に基づき、新しい順方向プロセスを提供します。この手続きは時間補間に依存するため、時間条件付きニューラルネットワークを使用しています。彼らの手法は、物理システムについての仮定を必要とせずに、ダイナミックシステムの時間ステップを拡散プロセスの段階と結びつけることで帰納的なバイアスを課すことです。その結果、拡散モデルの計算量はメモリ使用量、データ効率性、トレーニングに必要な拡散ステップの数に関して削減されます。高次元の空間時間データに対しては、彼らの拡散モデルベースのフレームワーク(DYffusion)が自然な長期的な関係を捉え、正確な確率的アンサンブル予測を生成します。以下に彼らの貢献の要約を示します：・拡散モデルの観点から、多次元でデータが少ない複雑な物理システムに対する確率的な空間時系列予測の研究とその適用を行っています。・マルチステップ予測と長期の展望のために学習時間を短くし、メモリ要件を削減するために時系列帰納バイアスを利用する柔軟なフレームワークであるDYffusionを提供しています。DYffusionは暗黙的なモデルであり、冷却サンプリングはオイラー法の解と解釈することができます。・また、条件付きビデオ拡散モデルを含む最先端の確率的手法の計算要件と性能を比較する実証的な研究を行い、提案手法の理論的な示唆について探求します。彼らは、従来のガウス拡散に比べて、提案された手法は良い確率的な予測を行い、計算効率を向上させることを発見しました。

Google AIがSpectronを導入：スペクトログラムを入力および出力として直接処理する、最初のスポークンランゲージAIモデルとしてエンドツーエンドでトレーニングされたものです

音声継続および質疑応答型のLLMsは、さまざまなタスクや産業に適用できる多才なツールであり、生産性の向上、ユーザーエクスペリエンスの向上、およびさまざまな分野の研究開発の推進に貢献しています。主なこれらのLLMsの例には、GPT-3とその後継機があり、テキストの理解および生成において優れたパフォーマンスを発揮し、注目を集めています。これらのLLMsは、通常、深層学習アーキテクチャ上に構築されます。彼らは膨大なテキストデータで事前トレーニングされており、統計的なパターンとテキストベースの自然言語の構造を捉えることにより、文脈に即した関連性のあるテキストを理解し生成することができます。 Google ResearchとVerily AIのチームは、スペクトログラムとしての入力と出力の両方を直接処理する新しいスポークンランゲージモデル「Spectron」を発表しました。スペクトログラムは、信号の周波数スペクトルの時間とともに変化する様子を視覚的に表現したものです。このモデルは、事前にトレーニングされた音声エンコーダのオーディオ機能を活用するための中間投影層を使用しています。このモデルは、通常事前トレーニングされたエンコーダとデコーダで生じる帰納的なバイアスを排除するだけでなく、再現性の保持も妨げることなくこれを行います。この言語モデルは、テキストの継続を転写し生成し、オーディオ生成にさらに応える「中間の書き読み台帳」として機能します。グラウンドトゥルースの導関数は、信号の形状についての豊富な情報を表現します。チームは、この事実を利用して、スペクトログラム回帰を使用してグラウンドトゥルースの高次の時間および特徴の変化をモデルに対応させます。モデルのアーキテクチャは、事前にトレーニングされた音声エンコーダと事前にトレーニングされた言語デコーダで初期化されます。エンコーダは音声発話をプロンプトとして入力し、それらを言語的特徴にエンコードします。特徴は、デコーダへのプレフィックスとして入力され、全体のエンコーダ-デコーダは、交差エントロピーを最小化するために最適化されます。この方法では、音声の音声プロンプトを提供し、エンコードされ、デコードされてテキストと音声の継続を提供します。研究者たちは、中間テキストとスペクトログラムのデコードに同じアーキテクチャを使用しました。これには2つの利点があります。まず第一に、テキスト領域でLMの事前トレーニングを行い、音声を合成する前にプロンプトをテキスト領域で継続することです。第二に、予測されたテキストは、テキストベースの言語モデルの改善に伴い、合成された音声の品質を高めるための中間的推論を担当します。ただし、この作業は時間と空間の複雑さが高く、複数のスペクトログラムフレームの生成が必要です。これには時間がかかりますので、長い音声発話の生成は不可能です。また、モデルはテキストとスペクトログラムのデコードプロセスを並行して実行することができません。将来的には、チームは並列化されたデコーディングアルゴリズムの開発に注力する予定です。

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