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「AV 2.0、自動運転車における次のビッグウェイブ」

自律型車載技術の新たな時代であるAV2.0は、知覚、計画、制御など多くの要素を制御できる統合型のAIモデルによって特徴付けられています。ロンドンを拠点とする自律走行技術企業のWayveがリードしています。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードでは、ホストのKatie Burke Washabaughが同社の共同創設者でCEOのAlex Kendall氏と対談し、AV 2.0が自動運転車の将来にどのような意味を持つのかについて話しました。 AV 1.0のように車両の知覚能力を高めるために複数のディープニューラルネットワークを使用することに焦点を当てるのではなく、AV 2.0では現実世界のダイナミックな環境で意思決定を行うために包括的な車載インテリジェンスが必要とされています。 The AI PodcastWayve CEO Alex Kendall on Making a Splash in Autonomous Vehicles –…

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.…

「言語の力を解き放つ：NVIDIAのアナマライ・チョッカリンガムがLLMの台頭について語る」

生成型AIおよび大規模言語モデルは、産業全体に変革をもたらしていますが、NVIDIAのシニアプロダクトマネージャーであるアナマライ・チョッカリンガム氏によれば、「私たちはまだ序盤です」とのことです。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードでは、ホストのノア・クラビッツ氏がチョッカリンガム氏とLLM（大規模言語モデル）について話しました。具体的には、LLMとは何か、現在の状況、そして将来の可能性についてです。チョッカリンガム氏はLLMを「より大きな生成型AI運動の一部」と表現し、言語に関して5つのことができると述べました。それは、生成、要約、翻訳、指示、またはチャットです。「これらのモダリティとアクションを組み合わせることで、任意の問題を解決するためのアプリケーションを構築できます」と彼は述べています。彼女によれば、企業はLLMを利用して革新を推進し、新たな顧客体験を開発し、競争上の優位性を得ています。彼らはまた、これらのモデルの安全なデプロイメントについても検討しており、責任ある開発、信頼性、繰り返し性を実現しようとしています。検索補完生成などの新しいテクニックにより、LLMの開発が向上する可能性があります。検索補完生成では、モデルに最新のデータソースやサードパーティのAPIを与えることで、「より適切な応答」を実現することができるとチョッカリンガム氏は述べています。これにより、モデルは現在のコンテキストを把握し、より良い回答を生成することができます。チョッカリンガム氏は、LLMに興味を持つ人々に対して、「手を汚して始める」ことを奨励しています。これには、ChatGPTなどの人気のあるアプリケーションを使用するか、NVIDIA NGCカタログで事前学習済みモデルを使って遊ぶなど、様々な方法があります。NVIDIAは、LLMを実験する開発者や企業向けにフルスタックの計算プラットフォームを提供しており、400万人以上の開発者と1600以上の生成型AI組織からなるエコシステムを持っています。詳細については、11月17日に開催されるLLM Developer Dayに参加して、NVIDIAの専門家からアプリケーションの開発方法について学びましょう。 AIポッドキャストを購読：Amazon Musicで利用可能 AIポッドキャストは、Amazon Musicを通じて利用できるようになりました。さらに、AIポッドキャストは、iTunes、Google Podcasts、Google Play、Castbox、DoggCatcher、Overcast、PlayerFM、Pocket Casts、Podbay、PodBean、PodCruncher、PodKicker、Soundcloud、Spotify、Stitcher、およびTuneInを通じても聴くことができます。 AIポッドキャストをより良くするために、数分のお時間をいただけますか？このリスナー調査にご協力いただければ幸いです。

The AI Podcast

「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…

The AI Podcast

「ゲノムと気候の言語の解読：アニマ・アナンドクマールによるジェネレーティブAIの活用によるグローバルな課題への取り組み」

生成AIベースのモデルは、自然言語を学び理解するだけでなく、自然そのものの言語を学ぶことができ、科学研究に新たな可能性を提供します。カリフォルニア工科大学のブレン教授であり、NVIDIAのAI研究のシニアディレクターでもあるアニマ・アナンドクマールは最近、科学技術政策諮問委員会に招待され、講演を行いました。アナンドクマール氏によれば、講演では生成AIが「私たちの生活における転換点」と表現され、その社会や人類に対する科学的な応用を通じて「どのように利用するか」という議論が巻き起こっていたとのことです。 NVIDIAのAI Podcastの最新エピソードでは、ホストのノア・クラビッツがアナンドクマール氏と対談し、生成AIが科学コミュニティにおいてどのような影響を与える可能性があるかについて話しました。たとえば、生成AIはDNA、RNA、ウイルスおよび細菌のデータを与えることで、ゲノムの言語を理解するモデルを作り上げることができます。そのモデルは、危険なコロナウイルスの変異を予測し、薬剤やワクチンの研究を加速するのに役立ちます。生成AIは、ハリケーンや熱波などの極端な天候事象を予測することもできます。AIの支援を受けても、自然現象を予測することは、変数や未知の要素の数のために困難です。「これらは、私たちがNVIDIAとカリフォルニア工科大学で取り組んでいる課題です。自然界に存在する多様なスケールをどのように捉えるか？」と彼女は述べています。「限られたデータを持っている状況で、より細かいスケールに外挿できるのでしょうか？適切な制約を組み込み、大きな影響を与える物理的に妥当な予測をすることができるのでしょうか？」アナンドクマール氏は、AIモデルが責任を持って安全に使用されるためには、既存の法律を強化して危険な下流の応用を防ぐ必要があると述べています。彼女はまた、AIブームについても話し、産業全体で人間の役割が変化していることや、まだ解決されていない問題についても触れています。「私が皆に与える研究のアドバイスはこうです。最も重要なのは答えではなく、質問です」と彼女は述べています。関連記事 Jules Anh Tuan Nguyenによる、AIによって手足を失った人々が義手を指の動きまで自在に制御できるようにする取り組みについての説明、ビデオゲームも含めて OverjetのAI Wardah Inamによる、歯科医療にAIを導入する取り組みについての説明。同社のCEOであるDr. Wardah Inam氏が、患者ケアの向上にAIを活用する方法について話しています。 ImmunaiのCTO兼共同創業者であるLuis Voloch氏が、ディープラーニングを用いて新しい薬剤を開発する方法について語っています。 AI…

The AI Podcast

「ディープダブのAIによる、ハリウッドからボリウッドまでの吹き替えの再定義」

グローバルなエンターテイメントの世界では、テレビ番組や映画の制作はハリウッドやボリウッドに限らず、世界中で行われています。しかし、ストリーミングプラットフォームがコンテンツの普及を広げた一方で、吹き替えや翻訳技術にはまだ十分な成長の余地があります。 Deepdubはデジタルな橋として機能し、生成型AIを使用して言語や文化の壁を取り払い、コンテンツへのアクセスを提供します。 NVIDIAのAI Podcastの最新エピソードでは、ホストのノア・クラビッツがDeepdubの共同創設者兼CEOであるオフィール・クラコフスキと対談しました。DeepdubはAI駆動の吹き替え技術を使用して、エンターテイメント企業が効率を向上させ、コストを削減しながらアクセシビリティを高める手助けをします。同社はNVIDIA Inceptionのメンバーであり、スタートアップに対してマーケットへの支援、専門知識、技術的な援助を提供する無料のプログラムです。従来の吹き替えは時間がかかり、費用がかかり、しばしば的外れです。クラコフスキによれば、現在の技術は言語の微妙なニュアンスに苦しんでおり、ジョークや慣用句、専門用語が翻訳で失われてしまいます。 Deepdubは、ウェブベースのプラットフォームを提供し、洗練されたAIモデルとの対話を可能にし、翻訳と吹き替えの各工程を効率的に処理します。テキストを翻訳し、声を生成し、元の音楽や音効に混ぜ込みます。しかし、クラコフスキは最高のAIモデルでも間違いがあることを指摘し、プラットフォームには翻訳の検証や生成された声が自然で適切な感情を表現しているかを確認するための人間のタッチポイントが含まれています。 Deepdubはまた、吹き替えの声にリップムーブメントを合わせる作業も行っています。最終的に、クラコフスキは言語の壁によって制約される世界から解放されることを望んでいます。彼は「この技術によって、世界中で作られるコンテンツを楽しむことができるようになると信じています。言語の壁によって現在制約されている物語や知識をグローバル化することができるでしょう」と述べています。関連記事 Jules Anh Tuan NguyenがAIによって義手やビデオゲームを制御する方法を説明しますミネソタ大学のポスドク研究者が、義手の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AIを歯科にもたらすことについて語る NVIDIA InceptionのメンバーであるOverjetは、AIを歯科医院に導入することを急速に進めています。同社のCEOであるDr.…

「2023年のトップAIポッドキャスト」

「私たちのトップAIポッドキャストリストでは、AIの最新のトレンドや影響についての深い洞察と魅力的な話を提供しています詳細はこちらでご確認ください！」

コーディウムのVarun MohanとJeff Wangによるソフトウェア開発におけるAIの力の解放について

世界はますますコードによって運営されています。そのコードを作成する人々の作業を加速することで、彼らの生産性を向上させることがAIスタートアップのCodeiumの目標です。Codeiumは、NVIDIAのInceptionプログラムのメンバーです。 NVIDIAのAI Podcastの最新エピソードでは、ホストのノア・クラビッツがCodeiumの創設者兼CEOのVarun Mohanと同社のビジネス担当であるJeff Wangにインタビューしました。AIがソフトウェアを変革していることや、Codeiumのビジネスについて話しました。 CodeiumのAIパワードのコード加速ツールキットには、自動補完、チャット、検索という3つの主要な機能があります。自動補完はコードのセグメントを知的に提案し、開発者がボイラープレートやユニットテストの必要性を最小限に抑えることで時間を節約します。同時に、チャット機能は自然言語のクエリを使用して開発者がコードを再構築したり作成したりすることを可能にし、コーディングの効率を向上させながら、コードベース全体に関する検索可能なコンテキストを提供します。 Noahは、MohanとWangと共にAIによるソフトウェア開発の将来、およびプロセスにおける人間の持つ継続的で不可欠な役割について話しました。関連記事 Jules Anh Tuan Nguyen氏による、AIによる義手およびビデオゲームの制御についての説明ミネソタ大学の博士研究員が、義手を指の動きにまで制御できるようにするための取り組みについて説明します。 OverjetのAi Wardah Inam氏による、歯科へのAIの導入について NVIDIA InceptionのメンバーであるOverjetは、歯科医院へのAI導入に向けて急速に進んでいます。同社のCEOであるDr. Wardah Inam氏が、AIを使った患者ケアの改善について話します。 ImmunaiのCTO兼共同創設者のLuis…

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