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AIパワードテックカンパニーが、食品小売業者に供給チェーン管理での新たなスタートを支援します

低く垂れ下がっている果物について話しましょう。Afreshは、食品ロスを減らすために供給チェーンを効率化するAIスタートアップです。 NVIDIAのAI Podcastの最新エピソードで、ホストのノア・クラヴィッツが同社の共同創設者で社長のネイサン・フェナーとその使命、提供内容、食品ロス削減の大きな課題について話しました。 多くのスーパーマーケットや小売業者を対象としたサプライチェーンと在庫管理の提供は古くなっています。フェナーと彼のチームは、そのビジネスの不壊性の側面向けに作られたソリューションが、新鮮な側面ではうまく機能しなかったことに気づきました。この問題により、巨大な食品ロスと数十億ドルの損失が生じています。 The AI PodcastAIを活用したテック企業がスーパーマーケットのサプライチェーン管理を刷新 チームはまず、店舗の補充課題を解決するために、適切な量の新鮮な農産物を注文するためのプラットフォームを開発しました。これにより、コストを最適化しながら需要に応えることができます。 彼らは、非壊性商品が生成するデータよりも乱雑である新鮮な農産物が生成するデータを効果的に使用するための機械学習とAIモデルを作成しました。鮮度の低下時間、需要の変動、バーコードの不足によるスキャンエラーなどの要因により、セルフチェックアウトレジスターでの誤ったスキャンが生じます。 その結果、物流プロセスの各ノードで情報を提供し、食品ロスを減らすために意思決定を支援する、完全に統合された、機械学習ベースのプラットフォームが生まれました。 会社はまた、最近、在庫管理ソフトウェアを発売し、スーパーマーケットが時間を節約し、データの正確性を高めるために賢明に在庫を追跡できるようにしました。その情報は、プラットフォームの注文ソリューションに再入力され、在庫データの正確性がさらに向上します。 これはすべて、Afreshの大きなミッションである気候変動への取り組みの一環です。 「気候変動を緩和するためにできる最も効果的なことは、食品ロスを減らすことです。」フェナー氏は言います。「私がビジネスに参入する一つの鍵になったことが、常に気候変動の分野で働くことへの興味です。多くのチームメンバーにとって、これは非常にやる気を起こさせる要素であり、ミッションの重要な部分です。」 AI Podcastを購読する：Amazon Musicでご利用いただけます AI PodcastはAmazon Musicを通じてご利用いただけます。 さらに、AI Podcastは<itunes、Google Podcasts、Google Play、Castbox、DoggCatcher、Overcast、PlayerFM、Pocket Casts、Podbay、PodBean、PodCruncher、PodKicker、Soundcloud、Spotify、StitcherおよびTuneInでも利用できます。</itunes…

ハリソン.aiのCEOであるエンガス・トラン博士による、健康チェックにAIをスペルチェックとして使用することについての記事

臨床家主導の医療AI企業 Harrison.ai は、放射線科医にとって「スペルチェッカー」として機能するAIシステムを開発しました。このシステムは臨床画像の分析において重要な所見を示し、放射線学のイメージ分析のスピードと精度を向上させ、誤診を減らす効果があります。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードで、ホストのノア・クラビッツはHarrison.aiの共同創業者兼CEOのAengus Tran氏と、同社が自律型AIシステムによって世界の医療能力を拡大させる使命について話しました。 Harrison.aiの初期製品であるAnnalise.aiは、放射線学のイメージ分析を自動化するAIツールであり、より迅速で正確な診断を可能にします。Annalise.aiは124-130種類の異なる診断を行い、重要な所見を示して放射線科医の最終診断の支援を行います。現在、Annalise.aiは胸部X線と脳のCTスキャンに対応しており、今後もさらなる対応が進められています。 The AI PodcastHarrison.ai CEO Aengus Tran on Using AI as a Spell Check for Health Checks – Ep.…

「マシンに思いやりを持たせる：NYU教授が責任あるAIについて語る」

人工知能は今や一般的な用語です。責任あるAIはそれに続いて注目を浴びています。 ニューヨーク大学のコンピュータサイエンスおよびエンジニアリング学の准教授であり、大学の責任あるAIセンターのディレクターであるジュリア・ストヤノビッチ氏は、「AI」と「責任あるAI」という用語を同義とすることを望んでいます。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードでは、ホストであるノア・クラビッツ氏がストヤノビッチ氏と責任あるAIについて、彼女の提唱活動や人々がどのように助けることができるかについて話しました。 ストヤノビッチ氏は、責任あるAIセンターでの基礎研究を始めました。彼女はすぐに、より良いガードレールではなく、単により多くのアルゴリズムが必要であることに気付きました。 AIの潜在能力が向上し、それに伴う倫理的な懸念が高まっている中、ストヤノビッチ氏は「責任」はAIではなく人々にあると明確に述べています。 「責任とは、個々や集合によるAIシステムを構築するかどうか、どのように構築して、テストして、展開し、チェックするかについての決定において人々が責任を負うことを指します」と彼女は述べました。 AI倫理は関連する懸念であり、彼女は「倫理的な価値観と原則をAIの設計、開発、使用に組み込むこと」と説明しました。 立法者たちは注意を払っています。例えば、ニューヨークでは最近、就職候補者の選考をより透明化するための法律を施行しました。 ストヤノビッチ氏によれば「法律は完璧ではありませんが」、「何かを規制しようとするだけで規制する方法を学ぶことができる」し、「影響を受ける人々とオープンに対話することができる」と述べています。 ストヤノビッチ氏は2つのことを望んでいます。人々がAIが人間の選択を予測することはできないことを認識し、AIシステムが透明で責任を負うこと、つまり「栄養価ラベル」を持つことです。 このプロセスには、AIツールの使用者が誰であるか、意思決定にどのように使用されるか、そしてそれらの意思決定の対象となる人々が誰であるかを考慮に入れるべきだと彼女は述べました。 ストヤノビッチ氏は人々に対して、「AIの使用方法を理解するために行動と説明を要求し始める」ことを促しています。それは地方、州、連邦レベルでAIがどのように使用されているかを理解するためです。 「AIが何であり、なぜ私たちが気にする必要があるかについて他の人に学ぶのを助けるために、自分自身を教育する必要があります」と彼女は述べています。「私たちは民主主義社会で生きているので、自己管理に関与する必要があります。私たちは立ち上がる必要があります。」 The AI PodcastMaking Machines Mindful: NYU Professor Talks Responsible AI –…

驚愕のブレイクスルー：オープンエンドAIエージェントバルジャーが自律的に「マインクラフト」をプレイ

NVIDIAシニアAI科学者ジム・ファンにとって、ビデオゲームのMinecraftはオープンエンドのAIエージェントの研究において「完璧な原始スープ」となりました。 最新のAI Podcastエピソードでは、ホストのノア・クラビッツが、大規模な言語モデルを使用してAIエージェントを作成する方法についてファンと対談しました。具体的には、Chat GPT-4を使用して構築されたAIボットであるVoyagerを作成するために使用しています。このVoyagerは、自律的にMinecraftをプレイすることができます。 ファンによれば、AIエージェントは「積極的に行動を起こし、その後世界を知覚し、行動の結果を見て、自己を改善する」という特性を持っています。多くの現在のAIエージェントは、ゲームをできるだけ早くクリアするか、質問に答えるという特定の目標を達成するようにプログラムされています。彼らは特定の出力を目指して自律的に作業することができますが、より広範な意思決定の機構を欠いています。 ファンは、「任意の自然言語のプロンプトによって、オープンエンドで創造的なことをする真にオープンエンドのエージェント」を持つことは可能かどうか疑問に思いました。 しかし、この可能性をテストするための柔軟なプレイグラウンドが必要でした。 彼は言います。「だから、私たちはMinecraftがオープンエンドのエージェントが出現するためのほぼ完璧な原始スープであることに気付いたのです。なぜなら、それは環境を非常にうまく設定しているからです」と。結局のところ、Minecraftはプレイヤーに生き残り、自由に探索するという具体的な目標を設定していません。 それがファンのプロジェクトであるMineDojoの出発点となり、最終的にAIボットのVoyagerの作成につながりました。 ファンは説明します。「Voyagerは、Chat GPT-4のパワーを活用してJavascriptでコードを書き、ゲーム内で実行します。GPT-4は出力を見て、JavaScriptのエラーや環境からのフィードバックがあれば、自己反映を行い、コードをデバッグしようとします」。 このボットは失敗から学び、正しく実装されたプログラムをスキルライブラリに保存して将来の利用のために保持し、「生涯学習」を可能にします。 ゲーム内では、Voyagerは必要に応じて環境に基づいて自律的に数時間探索を行い、モンスターと戦い、食べ物を見つけるためのスキルを開発しています。 ファンは言います。「これらの行動はすべて、Voyagerのセットアップ、スキルライブラリ、およびコーディングメカニズムから発生したものです。これらの行動のいずれも事前にプログラムされていませんでした」。 彼はその後、LLMの台頭と軌跡について一般的に話しました。彼はソフトウェア、ゲーム、ロボット工学などでの強力な応用と、AIの安全性に関するますます重要な議論を予想しています。 ファンは、LLMに関与して働きたいと思っている人々に対して、「何かをやってみる」と勧めています。オンラインリソースを使用したり、初心者向けのCPUベースのAIモデルを試したりすることを意味します。 The AI PodcastNVIDIAのジム・ファンが大規模な言語モデルとその産業への影響について語る – Ep. 204 おすすめ記事 Jules…

「MosaicMLは、AIユーザーが精度を向上し、コストを削減し、時間を節約するのを支援します」

スタートアップのMosaicMLは、大規模なAIモデルの簡単なトレーニングと展開のためのツールを提供することにより、AIコミュニティが予測精度を向上させ、コストを削減し、時間を節約するお手伝いをすることを目指しています。 NVIDIAのAI Podcastのこのエピソードでは、ホストのNoah KravitzがMosaicMLのCEO兼共同創設者であるNaveen Rao氏と対談し、同社が大規模な言語モデルへのアクセスを民主化することを目指している方法について話します。 MosaicMLは、NVIDIAのInceptionプログラムのメンバーであり、広範な採用の2つの主要な障壁を特定しています。それは、モデルをトレーニングするために大量のGPUを調整する難しさと、このプロセスに関連するコストです。 MosaicMLは、先月、DatabricksがMosaicMLを13億ドルで買収することを発表した際にニュースになりました。 モデルのトレーニングをアクセス可能にすることは、モデルの動作を制御し、データプライバシーを尊重し、AIに基づく新しい製品を迅速に開発するために多くの企業にとって重要です。 関連記事 Jules Anh Tuan Nguyen氏がAIを使った義手とビデオゲームの制御方法を説明 ミネソタ大学の博士研究員が、義足の指の動きまで含めて義手を思い通りに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氏が歯科に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、歯科医院にAIを導入することに向けて迅速に進化しています。同社のCEOであるWardah Inam博士が、AIを利用して患者ケアを改善する方法について説明します。 ImmunaiのCTO兼共同創業者であるLuis Voloch氏が深層学習を用いた新薬の開発について語る Immunaiの共同創業者兼最高技術責任者であるLuis Voloch氏が、機械学習とデータサイエンスの視点で免疫システムの課題に取り組む方法について話します。…

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