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『アクション-ユニオン・ラーニングによる人間-ロボットインタラクションのための弱教師アクションセグメンテーションの改善』と題する 富士通の新しいAIリサーチが発表されました

人間の行動認識の最近の進展は、人間とロボットの相互作用(HRI)において驚くべきブレークスルーを実現しました。この技術により、ロボットは人間の行動を理解し、それに応じて反応することができるようになりました。行動セグメンテーションは、人間の行動のラベルと時間的な境界を決定するプロセスであり、行動認識の重要な部分です。ロボットは人間の行動を動的に特定し、人々とうまく働くためにこのスキルを持っている必要があります。 従来の行動セグメンテーションモデルのトレーニング方法では、大量のラベルが必要です。徹底した監視のために、フレームごとのラベル、すなわち、アクションの各フレームに適用されるラベルが理想的ですが、これらのラベルは2つの重要な困難を提供します。まず、各フレームにアクションラベルを注釈付けすることは、高価で時間がかかることがあります。第二に、複数の注釈付け者からの一貫性のないラベリングやアクションの時限の明確さにより、データにバイアスが生じる可能性があります。 これらの課題に対処するために、最近の研究で、研究者チームは学習フェーズ中に新しいユニークな学習技術を提案しました。彼らの方法は、連続するタイムスタンプの間にある未ラベルフレームのアクションユニオンの尤度を最大化します。与えられたフレームが周囲のタイムスタンプのラベルによって示されるアクションの組み合わせを持つ確率をアクションユニオンと呼びます。このアプローチにより、アクションユニオン確率を考慮して未ラベルフレームの信頼性の高い学習ターゲットを提供することで、トレーニングプロセスの品質が向上します。 チームは推論ステップ中に新しい改良方法を開発し、モデルのソフト割り当て予測からより正確なハード割り当てアクションラベルを提供します。フレームに割り当てられるアクションクラスは、この改良プロセスにより、より正確かつ信頼性の高いものになります。これには、フレームごとの予測だけでなく、異なるビデオセグメントの時間にわたるアクションラベルの一貫性と滑らかさも考慮されます。これにより、モデルの正確なアクション分類能力が向上します。 この研究で開発された技術はモデルに依存しないものであり、様々な現行の行動セグメンテーションフレームワークで利用することができます。これらの方法の柔軟性により、大幅な変更を加える必要なく、さまざまなロボット学習システムに組み込むことが可能です。これらの手法の有効性は、3つの一般的な行動セグメンテーションデータセットを使用して評価されました。結果は、この方法が以前のタイムスタンプ監視技術を上回る最新のパフォーマンスレベルを達成し、完全に監視されたラベルの1%未満で同様の結果を生み出すとした。これにより、パフォーマンスの観点で完全に監視された手法と同等またはそれ以上の効果を持つ、非常に経済的な解決策となる可能性を示しています。これは、彼らが提案する方法が効果的に行動セグメンテーションの分野と人間とロボットの相互作用への応用を進めることができることを示しています。 以下に、この研究の主な貢献をまとめました。 アクションユニオンの最適化を行動セグメンテーションのトレーニングに導入し、モデルのパフォーマンスを向上させました。この革新的な手法では、タイムスタンプ間の未ラベルフレームのアクションの組み合わせの確率を考慮しています。 アクションセグメンテーションモデルの出力を改善するために、新しいかなり有益なポストプロセッシング技術を導入しました。この改良プロセスにより、アクション分類の正確さと信頼性が大幅に向上します。 この手法は、関連するデータセット上で最新の成果を達成し、人間とロボットの相互作用の研究をさらに進める可能性を示しています。

富士通とLinux Foundationは、富士通の自動機械学習とAIの公平性技術を発表：透明性、倫理、アクセシビリティの先駆者

人工知能（AI）技術の急速な進展を特徴とする時代において、透明性、倫理性、アクセシビリティの問題が中心になっています。AIのソリューションは確かにこの分野を前進させていますが、公正性とアクセシビリティに関連する問題に対処する必要が依然としてあります。この緊急性を認識し、日本のAI技術の主要な開発者である富士通は、Linux Foundationとの協力のもと、オープンソースのAIに対する画期的な取り組みを開始しました。このイニシアチブはこれらの課題に対応し、より幅広い範囲の開発者や産業に利益をもたらすアクセス可能なソリューションを提供することを目指しています。 既存のAIソリューションは確かにこの分野で進歩を促進してきましたが、公正性とアクセシビリティに関連する問題にはしばしば短所があります。富士通はLinux Foundationとの最新の取り組みを通じて、これらのギャップを埋め、開発者や産業の両方に力を与える実用的なソリューションを提供することを目指しています。 このイニシアチブの基礎の一つは、SapientMLとして知られる自動機械学習プロジェクトです。この革新的なプロジェクトは、企業固有のデータに対して迅速に高効率な機械学習モデルとカスタムアルゴリズムを作成する能力を提供します。開発プロセスの迅速化と正確なモデルの微調整を容易にすることにより、SapientMLはAI分野の進歩を加速する重要な役割を果たしています。AIソリューションの市場投入までの時間を大幅に短縮し、企業が革新をより迅速かつ効果的に世界に提供することができます。 2番目のプロジェクトである交差的公正性は、AIシステム内のバイアスを軽減するというAI開発の重要な側面に取り組んでいます。この技術は、性別、年齢、人種などの属性の交差点で生じる微妙なバイアスを識別する能力に優れています。これらしばしば見過ごされるバイアスを克服することは、多様な人口に公正かつ倫理的なAIシステムを作る上で重要です。交差的公正性技術は社会的な価値と倫理基準に合致し、AIシステムが包括的で公平であることを保証します。 これらのソリューションの有効性は、それらの能力の具体的な証拠を提供するメトリクスによってさらに強調されています。SapientMLの最適化された機械学習モデルとカスタムコードを迅速に生成する能力は、AI開発に革新的な影響を与え、産業で競争力を持たせます。一方、交差的公正性技術は隠れたバイアスを特定するだけでなく、それらを積極的に排除することにも貢献し、技術的に先進的で倫理的に優れたAIシステムの創造を促進します。 まとめると、富士通のLinux FoundationとのオープンソースAIへの確固たる取り組みは、AI技術の発展における新たな時代を告げています。このイニシアチブは単に透明性と公正性の問題に対処するだけでなく、先端のAI技術へのアクセスを民主的に開放しています。AIが私たちの現代社会を形作る中で、共同のオープンソースの取り組みは、厳格な倫理基準に従いながら、AIが世界的なイノベーションのツールとなるという巨大な潜在能力を具体化しています。AIの未来は包括性、アクセシビリティ、公正性を全て含んでおり、富士通のイニシアチブはこの明るい未来への道を切り開いています。

「ODSC West AIエキスポであなたのAIの解決策を見つけよう」

数週間後のODSC Westの一環として開催されるAI Expo and Demo Hallでは、Microsoft Azure、Hewlett Packard、Iguazio、neo4j、Tangent Works、Qwak、Clouderaなどの業界大手組織の代表者と直接会う機会がありますまた、最新のNLPツールについても学ぶことができます

AI（人工知能）開発の先頭を走る13の企業

AIの未来は今日作られています！ODSCウエストのAIエキスポでは、未来がどのように展開し、AIの軌道がこれからの数年間でどのようになるかがわかる絶好の機会ですなので、いくつかの会社が基礎を築いている様子を見てみましょう

NVIDIAは、NTT DOCOMOと協力して世界初のGPU加速5Gネットワークを立ち上げます

世界中の企業の取締役会を席巻する生成AIの中で、グローバルな通信会社はどのようにコスト効率のよい方法でこれらの新たなAIアプリケーションを5Gや今後の6Gネットワークにエッジに配信するかを探っています。 通信会社は、2025年までに世界中で1700万以上の5Gマイクロセルとタワーを展開する予定です。この新しいインフラを構築し、管理し、最適化する一方で、サービス品質の提供を維持し、顧客体験を最大化するというのが業界の次の大きな課題です。 今回、「NTT DOCOMOは」というニュースで、NTT DOCOMOが日本のネットワークにGPUアクセラレーションワイヤレスソリューションを導入すると発表しました。これにより、GPUアクセラレーションの商用5Gネットワークを世界で初めて展開する通信会社となります。 DOCOMOの取り組みは、パフォーマンスの向上、総保有コストの低減、エネルギー効率の向上と、Open RANの柔軟性、スケーラビリティ、サプライチェーンの多様性の可能性を引き出すためのものです。 この5G Open RANソリューションは、富士通が開発した高性能な5G仮想無線アクセスネットワーク（vRAN）を使用し、NVIDIA Aerial vRANスタックとNVIDIA Converged Acceleratorsをベースにしています。この組み合わせにより、通信会社は業界標準の機器を使用してリソースを動的に割り当てることができる、完全なソフトウェアとクラウドによるネットワークを作成することができます。 NTT DOCOMOのOpen RANソリューション部門のグローバルヘッド、阿部 定之氏は、「Open RANは、多ベンダー接続によって前例のない柔軟性とスケーラビリティを持つ次世代の5Gネットワークを構築する機会を提供します。私たちはNVIDIAと引き続きインフラストラクチャソリューションに取り組むことを楽しみにしています。」と述べています。 この5G Open RANソリューションは、NVIDIA Aerialプラットフォームを使用した通信会社向け商用展開の最初の5G vRANであり、耐用性の高いキャリアグレードのvRANスタックが搭載されています。このプラットフォームには、NVIDIA…

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