今週のAI関連ニュース：顔画像5000枚のアノテーションデータが無償公開
AIで買い物を予測、時間や費用の節約に役立つ食料配達サービス
ほとんどの顧客は、食品を自分にかわって毎週選んでくれる同社をおおむね信頼しており、購入された全食品のうち、同社のアルゴリズムが選んだものは72%にのぼる。顧客がサービスを長く利用し続ければ、予測モデルはますます正確になっていく。
https://forbesjapan.com/articles/detail/42003
台風の勢力推測76.8%に向上 琉球大学がAI開発 衛星画像4000枚をディープラーニング
台風の目などの形状がはっきり分かるように加工した気象衛星の画像約４千枚をＡＩに繰り返し認識させた。深層学習（ディープラーニング）によって、推定精度がこれまでの研究より約２０ポイント高い７６・８％まで向上した。最も勢力が強い「猛烈な台風」の予測精度も７２％に向上した。
https://www.okinawatimes.co.jp/articles/-/776432
東大がデータサイエンス・ＡＩ教材を他大学や高専に無償提供する理由
教材は提供者の出す条件を守れば自由に使える著作権ルール「クリエイティブ・コモンズ・ライセンス」により、学生の独習を含め大学などでの教育で使える。大学などはノウハウ不足でもＤＳ教育に必要な学習項目や知識・スキルを把握し、授業科目を構築することが可能になる。
https://newswitch.jp/p/27767
「この世に存在しない人物の顔画像5000枚」のアノテーションデータが無償公開
エイアイ・フィールドが「この世に存在しない人物の顔画像5000枚」を制作し、APTOが顔画像にプラットフォーム「harBest」で平均値を用いた手法で年齢と性別のラベルを付与した。アノテーションデータの正確性や客観性は、開発するAIの質に直結するため、質の高いアノテーションデータは、機械学習において非常に重要とされる。エイアイ・フィールドは社会全体のAI開発、機械学習の質の向上に寄与したいと考え、今回の無償提供に踏み切ったという。
https://ledge.ai/aif-apto-annotation-data/
グーグル、製造業向けのAI外観検査ツールをリリース
Google Cloudの顧客が実施したパイロット試験において、Visual Inspection AIは汎用の機械学習プラットフォームと比べ、人間が手動でラベル付けした画像の数が最大300分の1でも正確なモデルを構築することができた。また検査精度についても、本番環境でのテストで汎用の機械学習を使用した場合と比べて最大で10倍改善した。
https://japan.zdnet.com/article/35172780/
父親や教育関係者がＡＩ＝人工知能について考えるシンポジウム
ＡＩがもたらす恩恵に頼りすぎていて逆にコントロールされるおそれもある。適切に使いこなせるように子どもに教えていくことが重要だ
https://www3.nhk.or.jp/shutoken-news/20210627/1000066362.html
VRやAIを公共工事に デジタル技術で効率化の動き広がる
建設業界の人手不足が続く中、特に公共工事の現場では現場の画像をAI＝人工知能で分析してひび割れやさびといった異常を検知するなど、最先端のデジタル技術で作業の効率化を図る動きが広がっています。
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210628/k10013107111000.html
PIXTAがコロナ時代の機械学習に対応する画像データを提供！機械学習用マスク着用日本人画像データセット販売開始
今回のデータセットの販売はもちろん、引き続き、画像を用いた機械学習を望む各企業の要望に合わせて、条件に合った画像や被写体の情報、必要枚数をPIXTAが検索代行の上、納品するサービスも強化してまいります。今後も、社会の変化、時代のニーズに合わせて「日本人・日本の画像素材ならPIXTA」という強みを活かし、機械学習による日本のAI開発の発展に寄与したい考えです。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000145.000008963.html
世界の最大手企業は機械学習を活用したアプリケーションをどのように設計しているか
大手テック系企業の機械学習モデルに関するガイドラインは、機械学習モデルを開発するにあたっての指針や考え方を定めているだけなので、開発に使うツールや開発ノウハウは関連書籍を読んだり実際に経験したりして習得すべき、とBourke氏は述べています。
https://ainow.ai/2021/06/28/256193/
NEWS文章をより端的に！文章要約AI タンテキを開発した理由
ネット上には同じニュースの内容でもサイトによってタイトルや見出しが異なるものも多く、朝の慌ただしい時間帯に効率よくニュース記事を読むには情報量が多すぎる事も…。そのような時に、効率よくニュース記事を要約できれば！という思いで開発したのがニュースタンテキです。
https://www.fnn.jp/articles/-/202216
