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Blair Hanley Frank

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Google、機械学習フレームワークTensorFlowを大幅アップデート——SwiftとJavaScriptもサポートへ

Googleは3月30日、機械学習のフレームワークTensorFlowに関するいくつかのアップデートを公開した。 TensorFlowは、様々な領域の開発者にとって便利なフレームワークを提供し、データサイエンティストに対してAIモデルの開発を始める上での新しい方法を提供するものだ。 TensorFlowは、開発者が機械学習モデルをセットアップし運用する際に使うことができる、もっとも人気のあるプログ…

Image Credit: Paul Sawers / VentureBeat

Googleは3月30日、機械学習のフレームワークTensorFlowに関するいくつかのアップデートを公開した。

TensorFlowは、様々な領域の開発者にとって便利なフレームワークを提供し、データサイエンティストに対してAIモデルの開発を始める上での新しい方法を提供するものだ。

TensorFlowは、開発者が機械学習モデルをセットアップし運用する際に使うことができる、もっとも人気のあるプログラミングフレームワークの一つだ。開発者にとっては最初から組み立てることなく、自分のAIのコードを容易に走らせることが可能になる。データが演算の際にどのように動くのかを表現する計算グラフの概念に基づいて組み立てられている。

Google のAI戦略においては非常に重要な部分だ。というのも、TensorFlowは、同社のデータサイエンティストがよりインテリジェントな機能を開発し、機械学習の研究を実施する上でも役立つからだ。

また、それをオープンソースプロジェクトとして公開することはすなわち、他の人の貢献による恩恵を享受し、同時により広く利用可能なテクノロジーによってAIの領域を前に進めていくことができるということを意味する。

Googleはウェブブラウザ上で機械学習のタスクを走らせるために、JavaScriptをTensorFlowに統合した。また、来月にはTensorFlow for Swiftをリリースする予定だ。

よりパワーの低いハードウェアで機械学習を実行するためのフレームワーク、TensorFlow Liteは、新たにRasberry PiとAndroid、iOSデバイスをサポートすることになった。

また、TensorFlow Hubも発表された。開発者が複数のモデルで再利用可能な、既に開発された様々なモジュールを共有できるレポジトリーだ。

TensorFlowは、開発者が計算グラフのどのノードが機能しているかを視覚的に理解することができる新しいデバッガーも新たに付け加えた。

また、Googleがこの日発表した新しい方法のおかげで、Estimator APIsを使って、複数のGPUをもつ単体のマシン上でモデルを運用することも容易になった。最後に、ベイズ分析をサポートするProbability APIも新たに発表している。

GoogleにとってTensorFlowの戦略的重要性を踏まえると、こうした新しい機能は非常に重要だ。Googleは、クラウドの領域でMicrosoftやAmazon、IBMと競い合っており、TensorFlowの人気によっては法人顧客がGoogleのCloud Platformを使う可能性が高まるからだ。

(本記事は抄訳になります。)
【via VentureBeat】 @VentureBeat
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AIボットでうつ病患者の治療を支援するWoebot、シリーズAラウンドで800万米ドルを調達

オートメーション化された心理療法ボットを開発しているスタートアップ Woebot は、シリーズ A ラウンドで800万米ドルの資金調達を完了したと本日(3月1日)発表した。 企業と同名であるこのボットは、認知行動療法を活用しており、うつ病などの精神疾患と闘う人々を支援するために設計されている。現在、Facebook Messenger と最近ローンチされた iOS 版アプリで利用可能だ。 この資金…

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Woebot チーム(撮影日不明)
Image Credit: Woebot

オートメーション化された心理療法ボットを開発しているスタートアップ Woebot は、シリーズ A ラウンドで800万米ドルの資金調達を完了したと本日(3月1日)発表した。

企業と同名であるこのボットは、認知行動療法を活用しており、うつ病などの精神疾患と闘う人々を支援するために設計されている。現在、Facebook Messenger と最近ローンチされた iOS 版アプリで利用可能だ。

この資金調達の達成は、人々を救う手段として、自然言語処理やその他領域において人工知能(AI)が大きな可能性を秘めていることの表れである。Woebot によると、人間のセラピストを AI に差し替えるつもりはないが、「疲れない、休暇を取らない、眠らない」話し相手をユーザに提供していくという。これは、深夜や週末に助けを求めたいが、人間と相談したくない人にとって重宝することだろう。

Woebot の設立者で CEO の Alison Darcy 氏は、VentureBeat とのインタビューに対し、「調達した資金で新たな人材を確保し、設計や AI の専門技術の構築に重点を置いていく」と語った。また、近々 Android 版アプリをローンチし、ボットの活動範囲を拡大する計画も検討中であり、Woebot のツールボックスに弁証法的行動療法も追加したいと述べている。

同ボットはすでに大きなトラクションを獲得しており、毎週130ヶ国以上のユーザから、200万通を超えるメッセージが現在受信されている。Darcy 氏いわく、英語が第1言語でないユーザの中には、翻訳ソフトを使って Woebot の返答メッセージを読んでいる人もいるとのこと。(同社はまだ他言語をサポートする計画はなく、まず英語版 Woebot の利用体験で成功させたいようだ。)

今回のシリーズ A ラウンドは、New Enterprise Associates(NEA)がリードしており、参加企業には Woebot の取締役会議長、Andrew Ng(呉恩達)氏が1月末に立ち上げたインキュベータ AI Fund が含まれている。過去に Ng 氏の企業である Landing.ai(製造会社に機械学習に関する専門技能を提供する企業)にも資金提供を行ったことがあり、AI Fund にとって2度目の公の取引となる。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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Algorithmia、イーサリアムベースのAIコンテストをローンチ

Algorithmia は本日(2月27日)、イーサリアムブロックチェーンを用いた機械学習モデルの開発に新時代を開きうる AI コンテストの開催を発表した。 同社は、前回のアメリカ大統領選挙における経緯度別に分析された有権者の嗜好を特定するための最も優れたアルゴリズムを提供できるチームに対し、3イーサリアム・トークン(本記事の執筆時点で2,500米ドル以上に相当)を贈る。スマートコントラクトにコー…

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(上)Algorithmia の AI スマートコントラクトのしくみ.
Image Credit: Algorithmia

Algorithmia は本日(2月27日)、イーサリアムブロックチェーンを用いた機械学習モデルの開発に新時代を開きうる AI コンテストの開催を発表した

同社は、前回のアメリカ大統領選挙における経緯度別に分析された有権者の嗜好を特定するための最も優れたアルゴリズムを提供できるチームに対し、3イーサリアム・トークン(本記事の執筆時点で2,500米ドル以上に相当)を贈る。スマートコントラクトにコーディングされたこのコンテストは、60日間に渡って開かれる予定。最も正確なモデルを提出した最初のチームが優勝者となる。

このコンテストは実に、誰でも自身のスマートコントラクトを作成し、特定の問題を解決するカスタム機械学習モデルを募ることを可能にするシステムを検証する、コンセプト実証テストとなっている。これは、機械学習を特定の問題に応用したいが、データサイエンティストを雇うだけの資金がないという企業にとって助けとなる。Algorithmia の方式では、参加者は相手を信用する必要がなく(すべてのコンポーネントがスマートコントラクトにより制御されているため)、報酬の支払いも自動で行われる。

Algorithmia の発案した DanKu コントラクトによって、開発者は、例えばある取引が詐欺的なものであるか否か、ある写真に鶏が写っているかなど、機械学習モデルによる解決が望まれる問題にアウトラインを与えることが可能となっている。

各タスクに対して、正確さの最低必要条件、報酬額、コンテストの終了期日、問題に関連するデータセットが与えられる。その後、クリエーターはスマートコントラクトを使用して、無作為の訓練データのプール(これはデータサイエンティストがモデル作成に応用できるよう一般に公開される)を確立し、続いてテストデータ(こちらは秘密にされ、モデルのパフォーマンスを試す際にのみ使われる)を確立する。

このように訓練データとテストデータを分けることは重要である。なぜなら、そうすることで、開発者が自分のモデルを訓練データセットに対して過学習させることはより確実に無くなるからである。(過学習したモデルというのは、訓練データセットの結果予測に最適化されている分、自分が訓練されたことのないデータに対してはより不正確に振る舞うモデルのことである。)

モデルをテストするための算定は全てイーサリアムブロックチェーンを運用するマシンで行われる。これにより、モデル作成者とタスク作成者の双方とも、相手を信用する必要なく、モデルのテストの結果が正しいことを確信できる。優勝者が選ばれると、スマートコントラクトの作成者は優勝した機械学習モデルを自動的に受け取り、開発者は報酬を受け取る。

DanKu はイーサリアムにとっても重要な出来事である。Algorithmia の共同設立者で CEO の Diego Oppenheimer 氏は、VentureBeat とのインタビューの中で、同社の考えとしては、DanKu システム(名前は同システムを作成した Algorithmia の2人のエンジニアの名にちなむ)の開発は、ニューラルネットワーク推論がイーサリアム上で使われた初の例だと語った。

Oppenheimer 氏は、データサイエンスのコンペのための Google 傘下のプラットフォームで、Zillow の住宅価格見積算出システム、Zestimate 用の最良のアルゴリズムを作成する100万米ドルを賭けたコンテストなど、高値になるイベントを主催してきたプラットフォーム、Kaggle を打倒しようとしているわけではない。そうではなく、特定の機械学習能力の開発をクラウドに請け負ってもらうことが、各企業にとって実用的になるようにすること、これが
DanKu コントラクトの狙いである。

将来的には、Oppenheimer 氏は、アプリケーションがこのメカニズムを使って他の人間や他のアプリケーションから自動的にモデルをリクエストし、自らの能力を向上させる状況になることを目論んでいる。

自動で契約書を定め、それを他のシステムによって解決できるシステム上に乗せるということがもしも機械にできるとすれば、あるレベルで機械学習システムが問題を自動的に解決していける可能性があります。(Oppenheimer 氏)

Oppenheimer 氏は、今回の AI コンテストの開催発表はイニシャル・コイン・オファリング(ICO)を伴わないとし、また Algorithmia にはこのコンテストの結果として新しい仮想通貨を作る計画はないとした。今回のコンテストにより、Algorithmia には訓練された機械学習モデルのためのマーケットプレイスを運営し、また訓練されたモデルを大規模に運用するソフトウェアを企業に提供するという利益がもたらされるからである。

しかし、そうした未来が我々のものとなるまでには、まだまだ解決すべきことがたくさんある。

やるべき仕事は大量にあります。まだこれから進めないといけないことが山ほどあります。しかしこれこそ胸躍るところなのです。この仕組みは可能なのです、そしていったん実際のコードを使って実現したのです。さあこれから何が起きるか見ることにしましょう。(Oppenheimer 氏)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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グーグルのDeepMind、AIを使って腎臓の症状悪化の早期検知に挑戦、米国退役軍人省と協業

Googleの子会社DeepMindは22日、マシーンラーニングを活用して入院中に患者の症状がいつ悪化するかを予測するために、アメリカ合衆国退役軍人省と協業していることを発表した。 患者の症状の悪化は、医療サービス提供者が命に関わる危険性のある重要なサインを見逃してしまう可能性があるため、重要な問題となっている。DeepMindと退役軍人省は、患者の腎臓の機能が一時的に停止してしまう急性腎障害の解…

上:Meet DeepMind Health

Googleの子会社DeepMindは22日、マシーンラーニングを活用して入院中に患者の症状がいつ悪化するかを予測するために、アメリカ合衆国退役軍人省と協業していることを発表した

患者の症状の悪化は、医療サービス提供者が命に関わる危険性のある重要なサインを見逃してしまう可能性があるため、重要な問題となっている。DeepMindと退役軍人省は、患者の腎臓の機能が一時的に停止してしまう急性腎障害の解決に取り組むことを目指す。急性腎障害は、治療をしなければ致命的である。

DeepMindのゴールは、急性腎障害を検知するためのアルゴリズムを改良し、医者と看護師がより迅速に患者を治療することだ。DeepMind Healthの臨床チームを率いるDominic King氏はブログ記事で、両組織はこの症状に関する知見がすでにあるため、問題解決の最初の対象に選んだとコメントしている。

DeepMindは、詳細の個人情報を抜いた状態の70万名分の医療記録にアクセスできるようになる。この記録を使って、同社と退役軍人省はマシーンラーニングを使って急性腎障害の予測が可能かどうかを理解することを目指す。

ここで特筆すべき重要な点の一つは、現在のマシーンラーニングのアルゴリズム、利用可能なデータ、またその他の要素をもってしても、この課題がAIの利用を通じて最終的に解決できない可能性もあるという点だ。

DeepMindはまた、医療データを扱うという繊細な領域に踏み込むことになる。同社は、国民の匿名の医療データにアクセスするために英国の国民保険サービスとの間に交わした契約が法律を遵守していないと主張する英国のデータ保護監視団体と昨年衝突した経緯がある。

退役軍人省もまた、データ保護の問題にぶつかった。2016年、同省は退役軍人の医療情報を活用して疾病を予想する計画だったAIスタートアップのFlow Healthとの契約を解約している。退役軍人の遺伝子データと医療記録を使って今後5年間取り組む予定だったスタートアップにとっては突然の結末だった。

こうした状況はあれど、マシーンラーニングの適用は医療領域で可能性を示し始めている段階だ。Google Brainのチームは、コンピュータビジョンを用いて心臓疾患を検知できることを今週発表したばかりだ。DeepMindの仕事は、病院における死亡の主要な原因を軽減できる可能性がある。

【via VentureBeat】 @VentureBeat
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ブロックチェーンベースのクラウド開発を目指すDfinity、Polychain CapitalとAndreessen Horowitzから6,100万米ドルを調達

Dfinity のブロックチェーンプロジェクトには大きな野心がある。同社は本日(2月7日)、Polychain Capital と Andreessen Horowitz から6,100万米ドルを調達した。同社は最新かつ分散化されたクラウド「クラウド3.0」を作りたいと考えている。これはクラウドベースのビジネスアプリケーションの運営コストを90%削減し、Amazon と Google がリードする…

dfinity

Dfinity のブロックチェーンプロジェクトには大きな野心がある。同社は本日(2月7日)、Polychain Capital と Andreessen Horowitz から6,100万米ドルを調達した。同社は最新かつ分散化されたクラウド「クラウド3.0」を作りたいと考えている。これはクラウドベースのビジネスアプリケーションの運営コストを90%削減し、Amazon と Google がリードする現在のクラウドサービスモデルをディスラプトする代物だ。

著名な VC 企業からの支援、明晰なチームメンバー、高速処理が可能な新型ブロックチェーンに対する期待が備わったこのプロジェクトは注目に値する。しかし、Dfinity のミッションを正確に言い表すのは難しいかもしれない。チームリーダーの Dominic Williams 氏は VentureBeat とのインタビューの中で、eBay、Dropbox、Uber といった人気サービスのオープンで分散化されたバージョンが点在する最新インターネットの実現から、消費者が Dfinity コインをマイニングできる専門的なサーバ型のハードウェアについて家族で盛り上がれるようにすることまで、すべてを語ってくれた。

ただし、このプロジェクトの真のセールスポイントは、Williams 氏が呼ぶところの「インターネットコンピュータ」に企業がアクセスできるようになることのようだ。これは、単一でスケールが無限なインターネットベースのコンピュータのことである。企業は現在、例えば Amazon Web Services(AWS)上にアプリケーションやプロセスをホストしているが、それぞれの設定、メンテナンスが必要とされる複数のコンピュータ・インスタンスを賃借する必要があると Williams 氏は述べる。ところが Dfinity ネットワークが利用できるようになれば、企業は1ヶ所ですべてのシステムを動かすことができるようになるという。

それが Dfinity ネットワークであり、容量無限大の単一「インターネットコンピュータ」を作り出します。個々のコンピュータ・インスタンスを自ら管理する必要もなければ、コンピュータ・インスタンスの再起動やクラッシュ時に備えてデータをデータベースにコピーする心配もしなくて済みます。その代わりにインターネットコンピュータがすべての面倒を見てくれるのです。常に稼働してくれて、データプライバシーなどの要件も満たしてくれます。企業システムは同一の巨大なバーチャルコンピュータを共同でホストしているため、望ましいケースでは相互運営がきわめて容易になります。

このようなクラウドベースコンピューティングの改革により、企業はクラウドに係るコストを90%削減できると同社チームは述べている。しかしこの費用削減は、コンピューティングコストではなく、人員削減に関係するもののようだ。Williams 氏も昨年のブログ記事での投稿の中でこう述べている。

ブロックチェーンコンピュータでの計算処理は AWS など既存のクラウドと比較してかなり高価です。しかしながら、企業の IT システム運用に係るコストの大半は人的資本からもたらされており、コンピューテーションのみではありませんので、劇的なコスト削減が可能となるのです。また、Dfinity のクラウドでは、はるかに少ない人的資本しか関与しないシステムを作ることもできます。

Dfinity ネットワークの展開は2019年以降になるとみられている。しかし、昨年10月に採用された小規模(500ノード)のテストネットでは、良好な実績を残したようだ。世界に分散化されたテストネットでは、1秒で計算を完了することができた。これがイーサリアムのブロックチェーンでは600秒、ビットコインでは3,600秒かかるという。

企業が Dfinity モデルに移行できるようにするためには、まだ実現していない重要な要素があるのは明らかである。まず、基本的な分散化ネットワークの創設に向けて、大規模で地理的に分散した Dfinity のマイニングコミュニティが出現しなくてはならない。

Dfinity は現在、同社にスイッチしてくれることを願って複数のプライベートホスティングセンターと交渉中だ。これらの会社は、AWS と競争するのは困難だが、フリーラックを Dfinity のマイニングリグに転換することができるという。同社チームも、Dfinity をマイニングするのに必要な特注サーバを製造する件について、ハードウェアメーカーと話し合いをしている(Williams 氏の話では、必要とされる容量以下でマシーンを稼働させるとペナルティが課されてしまうほか、超過容量に対しては何も報われないため、設備に対するニーズを Dfinity の仕様に合わせ調整しているという)。最後に、運送用コンテナの約20ヶ所のデータセンターに投資し、それを世界中で展開することによりネットワークを開始する可能性があると Williams 氏は述べた(ただし、こうした動きが分散化という目標の達成にどれほど資するかは不明)。

パズルを完成させるのにもう1つ大事なピースは、新たなネットワーク上で動かすことのできるビジネスソフトウェアになるだろう。企業が頼ることのできる Dfinity ネイティブ版のツールやアプリケーションが必要とされる。それに向け、Dfinity と Polychain Capital は本日(2月7日)、Dfinity Ecosystem Venture Fund を共同で管理し、Dfinity 用のアプリケーション、ツール、プロトコル構築を目指すサードパーティのチームを支援していくと発表した。

Williams 氏はこのエコシステム構築のプロセスについてきわめて楽観的だ。

Dfinity 上での構築はとてつもなく簡単になるでしょう。インターネットコンピュータ上で構築をするデベロッパーは、超越した力を持つことになります。驚くべき利点を手にしつつ、こうした企業が構築を進めているという噂が立ちます。ひとたび噂が広まれば、市場への浸透は瞬く間に行われるでしょう。

Dfinity はスイスのツークで非営利財団として登記されているが、カリフォルニア州パロアルトとドイツに研究所を構える。本日(2月7日)発表された資金調達は、財団への寄付とみなされている。その見返りとして、この財団はネットワークの稼働時に「(寄付してくれた人に)トークン配分を薦める約束をしている」という(Williams 氏)。

Dfinity のチームは昨2月に一般向けの「シードステージ」ICO を実施し、昨年末には「メイン」ICO でそのフォローアップをするとみられていた。しかし、本日(2月7日)発表された資金投入が、このパブリック ICO の代わりになったのかもしれない。

私たちは ICO の実施についてや、過去のひどい ICO のせいで当社の評判が落ちること、そして規制当局との問題に巻き込まれる事態を警戒しています。

ただ、このプロジェクトへの参加に興味を示したコミュニティの水準からすると(同氏によると数億米ドル規模のコミュニティメンバーが投資に関心を寄せているという)、トークン配分についてチームは別の方法を検討しているところだという。

2月7日午後9時8分更新:この記事の最後の文章で、Williams 氏の「数億」に関する発言を人数ではなく、金額に変更。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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AI界のスーパースターAndrew Ng(呉恩達)氏、1億7,500万米ドル規模のAIスタートアップ特化ファンドの組成を発表

AI 界のスーパースター Andrew Ng(呉恩達)氏は昨年も新規イニシアチブ数件をローンチしているが、今度は AI Fund のローンチに取り組んでいる。同ファンドは機械学習を活用して重要な課題を解こうとしている専門家による小規模チームを支援するスタートアップインキュベータだ。 同ファンドの軍資金は1億7,500万米ドルで、AI 関連のスタートアップを投資対象とする。外部スタートアップを見つけ…

Coursera cofounder Andrew Ng poses in an undated photo.
Coursera 共同設立者 Andrew Ng 氏(撮影日不明)
Image Credit: Andrew Ng

AI 界のスーパースター Andrew Ng(呉恩達)氏は昨年も新規イニシアチブ数件をローンチしているが、今度は AI Fund のローンチに取り組んでいる。同ファンドは機械学習を活用して重要な課題を解こうとしている専門家による小規模チームを支援するスタートアップインキュベータだ。

同ファンドの軍資金は1億7,500万米ドルで、AI 関連のスタートアップを投資対象とする。外部スタートアップを見つけて支援するのではなく、Ng 氏のビジョンは大きな企業に育つ可能性のあるプロジェクトに小規模チームを取り組ませるというものだ。これは同氏が Baidu で行ったことと似ている。同氏はこの中国検索大手企業の人工知能の取り組みを率いていた実績がある。

Ng 氏は同インキュベータのゼネラルパートナーを務め、AI Fund の方向性を主導する。全国的法律事務所 Fenwick & West の元パートナーである Eva Wang 氏がパートナー兼 COO を務める。同ファンドは Greylock Partners、New Enterprise Associates(NEA)、Sequoia Capital、SoftBank Group を含む大手の後援企業を持つ。

この AI Fund は現在、多数の解決すべき課題を調査する複数のチームを抱えている。Ng 氏はチーム数や取り組んでいる分野などを明らかにはしていないが、同ファンドの利点の一つとしてプライバシーをあげている。同インキュベータでは製品を投資家や市場に示すことに時間を費やすことを求めないため、チームは準備が整うまで水面下で活動できる。

その第1関門に到達した企業がある。Ng 氏のスタートアップ Landing.ai だ。昨年公表された同社は、製造業を支援する機械学習アプリケーションの作成に取り組んでいる。

Ng 氏は今が AI Fund のようなものにとって適切なタイミングだと見ている。なぜなら、より知的なコンピューティングの将来に向けた投資動向に多くの投資家が便乗しようとしているからだ。さらに言えば、ファンドが支えることになる各チームには AI を本番環境に効果的に展開する能力があるので、市場におけるより大きな企業に対しても上手くいく可能性があると考えている。

同ファンドはシードやシリーズ A 段階の企業に対するファンディングに特化し、同インキュベーションから輩出されるスタートアップには将来的に資金調達が必要になった時には Ng 氏の人脈にアクセスできる利点がある。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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CES 2018: トヨタ、未来の多目的ミニバス「e-Palette」を公開

もし、トヨタがその方法を手にしたら、バーニングマンの将来は、自動運転車と電気ミニバスの海と化すだろう。同社は今年の CES で新しいコンセプトカーを発表した。これは車輪のついた丸い輸送コンテナのように見え、自律走行タクシーから食品トラックまでのすべてになるように設計されている。 「e-Palette」という多機能車は、電動の自律走行車が都市インフラの重要な部分である未来のビジョンに合っているはずだ…

トヨタ CEO 豊田章男氏は1月8日、CES でコンセプトカー「e-Palette」を公開
Image credit: Blair Hanley Frank / VentureBeat

もし、トヨタがその方法を手にしたら、バーニングマンの将来は、自動運転車と電気ミニバスの海と化すだろう。同社は今年の CES で新しいコンセプトカーを発表した。これは車輪のついた丸い輸送コンテナのように見え、自律走行タクシーから食品トラックまでのすべてになるように設計されている。

「e-Palette」という多機能車は、電動の自律走行車が都市インフラの重要な部分である未来のビジョンに合っているはずだ。CEO の豊田章男氏は、市街地であれ、砂漠の中の祭りの場所であれ、e-Pallete を使ってオンデマンドの小売スペースやレストランを必要な場所に運べると考えている。

e-Palette を使えば、バーニングマンでどんなものになるか想像してください。

(テック界の著名人たちが、ブラックロック・シティー(バーニングマンの開催地)に豪華な設備を持って行くことを考えれば、この光り輝く自走電動バスが到着したときの、バーニングマンに参加している人々の反応は想像がつきそう。)

このビジョンをサポートするために、トヨタは e-Palette Alliance にパートナーを募集し、この車のビジョンを実現させた。豊田氏は、Amazon、Didi(滴滴出行)、Pizza Hut、Uber、Mazda などと協業を始めていると語った。

しかし、消費者はすぐに道路をクルージングできると期待すべきではない。トヨタは2020年のオリンピックにこれらの車を持ち込む計画だが、商用リリースへの直接的な道はないと思われる。

トヨタの発表は、荒々しい自動車市場で勝ち抜く手段として、技術を搭載した車を増やす方向への幅広い動きの一つだ。豊田氏は、自動車分野で Apple や Google のようなテック大手の作品に予断を許せない、と語った。

昨年と同じく、今年の CES は、最新の技術革新を見せようとする自動車メーカーが多数参加している。昨日、Byton がコンセプトカーを紹介したが、Hyundai、Ford、Kia などの企業はまだ作品を発表していない。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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Amazon Web Servicesの顔認識がアップデート、関連する100人の人物検出も可能に

Amazon Web Servicesは「Recognition Service」のアップデートを発表した。Recognition Serviceは機械学習ベースのコンピュータビジョン・サービスをクラウド利用ユーザーに提供するもの。 システムで画像内テキストを検出して認識することができるようになるので、ユーザーはサインや文書を取り込んで、後に処理してその画像内容を取得することができる。このことはつ…

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Above: An illustration shows Amazon Rekognition’s support for detecting faces in crowds.
Image Credit: Amazon

Amazon Web Servicesは「Recognition Service」のアップデートを発表した。Recognition Serviceは機械学習ベースのコンピュータビジョン・サービスをクラウド利用ユーザーに提供するもの。

システムで画像内テキストを検出して認識することができるようになるので、ユーザーはサインや文書を取り込んで、後に処理してその画像内容を取得することができる。このことはつまり、「認識」という機能により、テキストデータを処理できるシステムのみで物理的な世界のイメージをより分かりやすくすることができるようになった、と言い換えることができる。

さらにユーザーは何百万人もの顔を対象に、リアルタイムでの顔検索が可能になっている。とある人物の画像が、数千万の画像データベースに保管されたものと同一であることを確認するのに1秒とかからない。

これは特に法的な執行が必要な場合に役立つことになるだろう。つまり、ユーザーが1人の人物の写真と既に保管データ上にある既存の画像とを一致させたい場合だ。(法執行機関が犯罪者を追求するためのツールを構築するテクノロジー企業の倫理についても疑問を投げかけている)

さらにこのシステムは限定された15人の顔と比較した上で、写真内の100人までの異なる顔を検出することもできる。これは企業がある群衆の写真をシステムに取り込むことで、検出されたすべての顔のユーザー属性やシステムが判別したそれらのユーザー状況までフィードバックできることを意味する。

今回のアップデートはAWSやGoogle、Microsoft、IBM、Salesforceなどのクラウドプロバイダ間の争いの一部だ。これらすべてのビジネスは、インテリジェントな結果を導き出してくれる、パッケージされたシステムをユーザーに提供することで、機械学習革命をより身近なものにしようとしている。

さらに今回の「Recognition Service」のようなシステムは、異なるクラウドプラットフォームにユーザーを引きつけ、より多くの作業量をこなし、長期間のビジネスを継続可能にする。

この話題はネバダ州ラスベガスで開催予定の「AWS re:Invent」を前に発表された。同イベントではさらに新たな製品やサービスをリリースする予定なので注目したい。

【原文】

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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〝商品配送版Stripe〟を目指すShippo、シリーズBラウンドで2,000万米ドルを調達

e コマース企業の商品発送業務を支えるスタートアップの Shippo は本日(10月31日)、シリーズ B ラウンドで2,000万米ドルの資金調達を完了したことを発表した。 Bessemer Venture Partners がこの投資ラウンドをリードし、Union Square Ventures、SoftTech VC、Version One Ventures と500 Startups がこれ…

shippo-integrations
Shippo のサードパーティ統合
Image Credit: Shippo

e コマース企業の商品発送業務を支えるスタートアップの Shippo は本日(10月31日)、シリーズ B ラウンドで2,000万米ドルの資金調達を完了したことを発表した。

Bessemer Venture Partners がこの投資ラウンドをリードし、Union Square Ventures、SoftTech VC、Version One Ventures と500 Startups がこれに参加した。Shippo が Union Square Ventures リードのシリーズ A で700万米ドルを調達してから一年余りを経てのことである。

Bessemer のパートナーで、e コマースプラットフォーム Shopify への同社による投資にも携わった Jeremy Levine 氏が今回の取引をリードし、この投資の一環として Shippo の役員メンバーに加わることとなった。

Shippo の製品は、e コマースサイトを運営する企業が幅広い配送オプションをユーザに提供することを可能にした自動化システムである。彼らは顧客企業が個々のシステムを取り入れることなく、複数の配送業社に簡単にアクセスできるようにしている。

今回得られた資金は、大小問わず多くの e コマース企業が Shippo 製品を利用できるよう販路拡大に利用される予定。彼らの主要な顧客は eBay で、アメリカとカナダでの同社オンラインオークションサイト上の全ての注文の発送をカバーしている、と共同設立者で CEO の Laura Behrens Wu 氏は VentureBeat のインタビューで述べた。

当初 Shippo はこのラウンドでの資金調達は計画しておらず、Bessemer からアプローチを受けたと Wu 氏は言う。また、Shopify での経験と専門知識を持つ Levine 氏と働くことをチームは楽しみにしていると付け加えた。

Shippo は小売業者が複雑なプロセスを伴わず、ビジネス構築に必要なシステムへ簡単にアクセスできるサービスを提供している企業の一社である。彼らの他に Square、Stripe や Shopify などがおり、それぞれが小売業において異なるインフラをカバーしている。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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企業向けマシンラーニングプラットフォーム開発のPetuum、シリーズBで9,300万米ドルを調達——ソフトバンクがリードインベスターを務める

Petuum はマシンラーニングを導入する際に必要となるツールを企業に提供するスタートアップ。同社は本日(10月10日)、ソフトバンクがリードしたシリーズ B ラウンドで9,300万米ドルもの資金を調達したと発表した。 Petuum の設立者兼 CEO の Eric Xing 氏によれば、現在ソフトウェアの市場投入に取り組んでいるため、この資金は主にエンジニアや営業、マーケターの雇用に活用される予…

Petuum はマシンラーニングを導入する際に必要となるツールを企業に提供するスタートアップ。同社は本日(10月10日)、ソフトバンクがリードしたシリーズ B ラウンドで9,300万米ドルもの資金を調達したと発表した。

Petuum の設立者兼 CEO の Eric Xing 氏によれば、現在ソフトウェアの市場投入に取り組んでいるため、この資金は主にエンジニアや営業、マーケターの雇用に活用される予定だという。

同社は独自の仮想化とオペレーティングシステムを通じたマシンラーニングとディープラーニングアプリケーション構築用プラットフォームの製作に取り組んでいる。ペンシルバニア州ピッツバーグを本拠としており、従業員にはカーネギーメロン大学出身者が多く、Xing 氏はコンピューターサイエンスの終身教授である。

Xing 氏によれば、同社は地の利に恵まれたという。Petuum は厳しいトレーニングと修練を積んだエンジニア抜きではなりゆかず、カーネギーメロン大学の歴史ある人工知能研究は、同社が求めるテクニカル人材を多く輩出しているからだ。

さらに言えば、ピッツバーグというロケーションも資金調達の妨げにはなっていないようだ。1,500万米ドルを調達した昨年のシリーズ A をクローズして数ヶ月の間に複数の投資家からの訪問があったと Xing 氏は話す。

ソフトバンクに加え、本ラウンドは再度の投資となる Advantech Capital などの参加もあった。

この投資はソフトバンクの名高い1,000億米ドル規模のビジョン・ファンドの一部ではなく、同社の通常の投資活動の一部だという。

この動きはソフトバンクの他のベンチャー投資活動と一貫している。人工知能など新興テクノロジーの最先端に取り組んでいる事業に対して大きな金額を投資することに同社はためらいがない。

現在、Petuum は顧客グループと共に製品のベータテストやソフトウェアの構築に取り組んでいる。他にも特にヘルスケアや製造業分野のソリューションについて開発中だとしているが、顧客名は明かされなかった。

来年後半になれば顧客に関する詳細を開示できるかもしれないと Xing 氏は話す。現在ピッツバーグの本社に加え、シリコンバレーのオフィス開設を進めている。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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