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Amazon新デバイス発表:クルマの危険を察知して自動録画する「Car Cam」(2/2)

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(前回からのつづき)一方の車関連ではCar Cam(200ドル)が発表された。ドライバーが家族に対してアラートを出し、車を路肩に停めた時に自動的に録画を開始する「停止検出機能」を備えている。標準的なOBD-IIポートにプラグを差し込み、Wi-Fiまたは内臓LTEから接続して利用できる。 Car Camは、これを実現するために2台目のカメラで車内を監視しており、ユーザーは「Alexa, I&#821…

(前回からのつづき)一方の車関連ではCar Cam(200ドル)が発表された。ドライバーが家族に対してアラートを出し、車を路肩に停めた時に自動的に録画を開始する「停止検出機能」を備えている。標準的なOBD-IIポートにプラグを差し込み、Wi-Fiまたは内臓LTEから接続して利用できる。

Car Camは、これを実現するために2台目のカメラで車内を監視しており、ユーザーは「Alexa, I’m being pulled over(アレクサ、これから車を止めるね)」と言ってカメラを起動し、クラウドに映像を保存する。Car Camにはサイレンも搭載されており、LTE通信を使って通知を送信することができる。これはAmazonが最近発表した、Sidewalkのワイヤレスネットワークと交通事故の認識機能に対応している。

Amazonによると、物理的なカメラシャッターや、室内の映像や音声の録画を電子的に無効にする機能など、プライバシー機能が多数内蔵されているという。これは、本日発表された他のRing製品と同様、来年から利用できるようになる。

また、自動車メーカーが既存のセキュリティシステムにRingを組み込むためのAPI「Ring Car Connect」に対応した「Ring Car Alarm」(60ドル)という新しいカーアラームデバイスも登場している。AmazonによるとTeslaがこれに対応するそうで、例えば顧客が映像を見たり、イベントのお知らせを受け取ったり、ドアがロックされているかどうか(対応モデルは3、X、S、Y)をRingアプリから確認したりできるようになるそうだ。

ちなみにRing Car Alarmについてはどのような車に取り付けられていても、侵入やレッカー、衝突などを検知してくれるとのこと。

記者会見では取り上げられなかったが、30ドルのRing Mailbox Sensorは郵便受けのドアが開いたときに検知し、他のRing製品(Sidewalkネットワークが必要だが)と連携して郵便物の配達の映像を記録する。通知はRingアプリまたは接続されたAlexa対応デバイスから届くようになっている。

関連したニュースを少し。AmazonはすべてのRing製品を通じて録画されたビデオのエンドツーエンド暗号化技術を取得することを発表している(ちなみにAmazon は年末までに利用できるようになるとしているが、具体的な日程については明言を避けた)。

顧客がデバイスやサービスなどを制御できるようにするRingアプリのコンポーネント「Control Center」の立ち上げに続くもので、Fight for the Future や Electronic Frontier Foundation のような市民団体からの批判に対するダイレクトな回答だったと言えるだろう。

彼らはRingが提供するカメラとご近所アプリ「Neighbors」(安心安全のアラートを出す)を利用し、警察とのパートナーシップを介していわば「民間の監視ネットワーク」を構築することを非難してきた。特にElectronic Frontier財団は、AmazonがRingを売るための恐怖を煽る「悪循環マーケティング」を作り出したと厳しく指摘している。人々は疑わしい行動を密告することで、人を分別するようになってしまったのだ。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

Amazon新デバイス発表:Ring Always Home Camは家庭を監視するドローン(1/2)

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本日、年次ハードウェアイベントでAmazonは「Ring」ブランドの新たなデバイスを発表した。家や車を対象にしたバラエティ溢れるラインナップが登場したのだが、やはり特に目を引いたのがRing Always Home Camになるだろう。これは部屋の中を飛んですべての状況を監視する小型ドローンであり、郵便物が届くとユーザーにお知らせしてくれる郵便受けセンサーも付いている。 Always Home C…

Image Credit: Amazon

本日、年次ハードウェアイベントでAmazonは「Ring」ブランドの新たなデバイスを発表した。家や車を対象にしたバラエティ溢れるラインナップが登場したのだが、やはり特に目を引いたのがRing Always Home Camになるだろう。これは部屋の中を飛んですべての状況を監視する小型ドローンであり、郵便物が届くとユーザーにお知らせしてくれる郵便受けセンサーも付いている。

Always Home Camを除けばRing の新製品は特に目新しいものや画期的なものはなかったのだが、それよりも重要なのはこれらのデバイスが発表されたタイミングだ。マザーボード調査でRingのデバイスがサイバーアタックに利用されたという内容を含むフォーラムが発見され、米下院の監視改革委員会が法執行機関と共にRingのデータ共有パートナーシップに関する調査を開始した数カ月後、という時期だったからだ。

というわけで今日のAmazonは、プレゼンテーションの中で繰り返し義務付けられた二要素認証ソリューションを含むセキュリティとプライバシーへのコミットメントを強調し続けていた。

とはいえ、Always Home CamはRingのラインナップに加えて最も興味をそそられる製品であるのは間違いない。250ドルのクワッドコプターは、ノイズを頼りに事前に設定された通り道に沿ってホバリングする。動作中は1080pのビデオを記録し、電池がなくなると自動的にドックに着陸する。

Ringの創業者であるJamie Siminoff氏はThe Vergeの取材に対し「障害物回避型の密閉型プロペラを搭載したAlways Home Camは開発に何年もかかったと語っている。このドローンは家庭内にマップをつくり、キッチンや寝室などで特定の視点を作ることができるそうだ。オンデマンドに飛ぶように命令することもできるが、リンクされたリングアラームシステムが何かの妨害を検出した時に飛ぶようプログラムすることもできる。(次につづく)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

PKSHA Technology Capital、アルゴリズムの設計や実装で投資先を支援する「​I​GNITE​」をローンチ

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<15日13時更新> 文中、「PKSHA SPARX アルゴリズム 1号」は、「PKSHA SPARX Asia Algorithm Fund 1号」をリブランドした同一のファンドであることが判明したため、該当箇所を修正。 アルゴリズムライセンス事業大手 PKSHA Technology (東証:3993)の投資子会社 PKSHA Technology Capital は15日、投資先のスタートア…

<15日13時更新> 文中、「PKSHA SPARX アルゴリズム 1号」は、「PKSHA SPARX Asia Algorithm Fund 1号」をリブランドした同一のファンドであることが判明したため、該当箇所を修正。

アルゴリズムライセンス事業大手 PKSHA Technology (東証:3993)の投資子会社 PKSHA Technology Capital は15日、投資先のスタートアップに対し、支援プログラム「IGNITE(イグナイト)」の提供を開始すると発表した。

PKSHA Technology では、現在のソフトウェアの大部分が帰納的推論能力をもつアルゴリズムを具備し知能化されたソフトウェアに置き換わっていくと考え、この流れをソフトウェアの AX 化(​Algorithm Transformation)と呼んでいる。IGNITE では、この AX 化支援を投資先のスタートアップに対して提供する。

具体的には、1. Algorithm の設計支援・技術アドバイス、2. PKSHA Algorithm Module(PKSHA Technology が技術開発・事業展開する Algorithm Module 群の総称)の提供、3. エンジニア出向による実装支援から、投資先スタートアップが求める形に応じて支援内容を構成する。

AX(​Algorithm Transformation)の概念
Image credit: PKSHA Technology Capital

なお、これら支援内容のうち、PKSHA Technology のアルゴリズムの IP(知的所有権)については PKSHA Technology が保持し続け、設計支援・技術アドバイス・実装支援などの役務については、実費・提供原価のみ投資先スタートアップの負担となる。PKSHA Technology Capital では利益の発生は考えておらず、費用については相手先企業によりケースバイケースで対応するとした。

PKSHA Technology はスパークス・グループ(東証:8739)と、ファンド「PKSHA SPARX Asia Algorithm Fund 1号」PKSHA SPARX アルゴリズム 1号」をそれぞれ2018年と2019年に設立(設立当時は PKSHA SPARX Asia Algorithm Fund 1号)、PKSHA Technology Capital と スパークス・AI & テクノロジーズ・インベストメントが運用している。公開されているポートフォリオ(投資先スタートアップ)は日本内外で21社。

IGNITE が開始する前ではあるが、PKSHA Technology Capital ではこれまでに投資先スタートアップに AX 化支援が提供された事例として、理系学生人材DB「LabBase(ラボベース)」を運営する POL に知能化技術の活用推進、M&A プラットフォーム運営のM&A 総合研究所にはマッチングやオペレーション面でのアルゴリズムやテクノロジーの活用、就活クチコミサイト運営のワンキャリアには行動データ蓄積・解析による最適なマッチングなどを挙げている。

PKSHA Technology Capital の投資チーム。左から:海老原秀幸氏、板谷俊輔氏、胡騰騏氏。
Image credit: PKSHA Technology Capital

IGNITE は、PKSHA Technology Capital 投資チームの3人や、PKSHA Technology の社員らを中心に提供される予定。IGNITE がどのように活用されることを期待しているかとの問いに、PKSHA Technology Capital パートナーの海老原秀幸氏は次のように答えてくれた。

スタートアップでは、アルゴリズム設計や実装のエンジニアは常時必要とは限らない。フロントエンドやバックエンドのエンジニアは常に必要かもしれないが、例えば、サービスの立ち上げ期やバージョンアップをするときに、オンデマンド的に PKSHA が手伝う、という形が期待できる。

アルゴリズム設計や実装ができるエンジニアは市場における人数も限られ、雇用コストも安くないことから、全てのスタートアップが容易に確保できるとは限らない。スタートアップが社内に置けないリソースを、必要に応じて PKSHA Technology が他の知財アセットと共に投資先に貸し出す、というスキームを標準化したのは興味深い。

PKSHA Technology Capital が運用するファンドは、PKSHA Technology からのみならず、外部 LP からの資金も運用している点で CVC よりも VC に近い位置づけにあるが、一方で、PKSHA Technology のリソースやアセットも活用できる点で、LP にも投資先スタートアップにもメリットがある。VC や CVC 各社では、特徴的なスタートアップ支援の提供が顕在化しつつある。

DeepMindと連携で進む、Google Mapsの予想性能

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Google傘下のAI企業DeepMindは、Google Mapsと連携し同アプリケーションにおけるETA(Estimate Time of Arrival:到着予定)分析の最適化に成功したと発表した。同社によれば、同機能の精度をベルリン、ジャカルタ、サンパウロ、シドニー、東京、ワシントンDCなどのいくつかの地域で50%近く向上させたという。同社は機械学習を活用することで、交通渋滞のモデル化、さ…

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Google傘下のAI企業DeepMindは、Google Mapsと連携し同アプリケーションにおけるETA(Estimate Time of Arrival:到着予定)分析の最適化に成功したと発表した。同社によれば、同機能の精度をベルリン、ジャカルタ、サンパウロ、シドニー、東京、ワシントンDCなどのいくつかの地域で50%近く向上させたという。同社は機械学習を活用することで、交通渋滞のモデル化、さらには交通状態の予想のぶれを最小限に抑え込むことに成功したと主張している。

Google Mapsはユーザーの位置情報を活用し、交通状態のレベルを的確に、色合いに違いを出すことで表現してきた。しかし、10分、20分、50分などの間隔で正確に情報を伝え続けることは難題とされてきていた。DeepMindはグラフィカルニューラルネットワークと呼ばれるアーキテクチャーを開発し、時空間推論を実施した。今までにGoogleが行ってきた、世界中の交通情報を用いた機械学習のデータとDeepMindのアーキテクチャーが交わることで、正確性を飛躍させることに成功した。

具体的には、以下のようなフローとなる。

Google Mapsはまず、テラバイトを超える移動データや交通ネットワークを分析し、交通量が多く隣接する箇所を複数のセグメントに分割する。これは、「スーパーセグメント」と呼ばれる。グラフィカルニューラルネットワークは各スーパーセグメントを分析し、それぞれの移動予想時間を予測するといった流れで最適化が実施される。

グラフィカルニューラルネットワークは一般化することが可能。そのため各スーパーセグメントはそれぞれ特有な性質を持つこととなる。(例えば:数個のノード~数百を超えるノードを持つ道路情報)DeepMindのブログによれば、隣接する道路の状況をお互いが考慮し合わせるアーキテクチャー設計が、予想力向上の大きなきっかけに繋がったと述べている。

「例えば、わき道で起きている渋滞が隣接する本線に対してどのような影響を与えているかをモデルでは考慮しています。また、こうした情報が積み重なることで、カーブや合流による渋滞発生など様々な要素を横断的に用いて、予想することができるようになりました」。

DeepMind Google Maps

「Google Mapsチームとのコラボレーションで、私たちのモデルを大規模に活用することができました。また、GoogleのAIチームと協力することで当初の目的に加え、生産性やスケーラビリティーの問題などの解決もスムーズに進みました。こうした協力関係のおかげで最終的な私たちのモデルは成功したと言えるでしょう」。

DeepMindとGoogleの協力関係は、今回以外にもGoogle Play Storeにおけるディスカバリーシステムの改善など、多岐に渡っている。また、Googleから独立したWaymoなどにも、同社は機械学習を活用したフレームワークを提供し、自動運転技術の促進に協力している。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

15周年の「Baidu Map(百度地図)」、AIやARを活用した地図ビジネスの展望を披露

ピックアップ:十五周年亮利剑!百度地图专利数行业领先,AI相关专利超50% ニュースサマリ:Baidu(百度)は8月27日、「百度地図(Baidu Map)」の15周年記念式典を開催した。15周年を記念した特別なアプリ内イベントでは、AI ツアーガイド体験やさまざまなアクティビティを通し、1億人民元(約15.5億円)分のギフトを配布したりと注目を集めた。 また、今後の AI 等を活用した展望につい…

Image credit: Baidu(百度)

ピックアップ:十五周年亮利剑!百度地图专利数行业领先,AI相关专利超50%

ニュースサマリ:Baidu(百度)は8月27日、「百度地図(Baidu Map)」の15周年記念式典を開催した。15周年を記念した特別なアプリ内イベントでは、AI ツアーガイド体験やさまざまなアクティビティを通し、1億人民元(約15.5億円)分のギフトを配布したりと注目を集めた。

また、今後の AI 等を活用した展望についても同式典内で語られた。

Image credit: Baidu(百度)

詳細:Baidu Map Division General Manager(百度地図事業部総経理)の Li Ying(李瑩)氏は基調講演で、Baidu Map はグローバル相互接続1億5,000万セッション超、インテリジェントボイスアシスタントのユーザ実績4億人超を誇ることを明らかにした。また、毎日の位置情報リクエストが1,200億回、月間アクティブ端末デバイス11億台、登録済み開発者190万人に上ることをデータで説明した。

  • Baidu Map は、AR 徒歩ナビゲーション、インテリジェント音声アシスタント、予定到着時刻の予測、音声のカスタマイズ等、業界初の多くの機能を実装してきた。
  • 「Baidu Map Open Platform(百度地図開放平台)」により、開発者向けツールも展開され、ToC だけでなく、ToB にも拡張可能なビジネスを展開してきた。CBGS:ToC、ToB、ToG(Goverment)、ToS(Society)における成功サービスである。
  • Baidu Map では、今後ロボタクシーを地図からワンクリックで呼べる「ワンクリックコール(一鍵呼叫)RoboTaxi」、AI による室内ナビゲーション、スマート駐車ソリューションのアップグレード、スマートホームページ等の機能を開始し、AI 実装により今年は更にサービスを加速させるようになる。

背景:Baidu は事業の全てを AI に賭けると決め、5年で500万人のエキスパートを育てる等など、中国で最も注目すべき AI 企業のひとつである。

via Zhongguancun Online(中関村在線)

執筆:國本知里/編集:岩切絹代・増渕大志

消費体験を全デジタル化、上海最大ショッピングモール「南翔印象城MEGA」誕生

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ピックアップ:云天励飞新商业版图再扩张:打造上海最大规模的AI商业大脑 ニュースサマリー:中国最大規模の新たなショッピングモール「Nanxiang Incity MEGA(南翔印象城 MEGA)」が8月25日、上海市にオープンした。同モールには、深圳発のAI企業 Intellifusion (雲点励飛)が開発に着手した「AI Business Brain(智慧的商業大腦)」による顧客のデジタル化に…

開業時に盛況を見せた「Nanxiang Incity MEGA(南翔印象城 MEGA)」
Image credit: Nanxiang Incity MEGA(南翔印象城 MEGA)

ピックアップ:云天励飞新商业版图再扩张:打造上海最大规模的AI商业大脑

ニュースサマリー:中国最大規模の新たなショッピングモール「Nanxiang Incity MEGA(南翔印象城 MEGA)」が8月25日、上海市にオープンした。同モールには、深圳発のAI企業 Intellifusion (雲点励飛)が開発に着手した「AI Business Brain(智慧的商業大腦)」による顧客のデジタル化に対応しており、注目を集めている。

詳細情報:AI Business Brain は、スマートターミナル、データセンター、ビジネスツールの3層アーキテクチャーで構成している。スマートターミナルでは多次元データを収集し、データセンターでデータ処理を行いながら、ショッピングセンターの店員はビジネスツールを用いている。また、この技術を用いることで、顧客の好みを正確に把握でき、パーソナライズされた情報をプッシュできるようになる。

「AI Business Brain(智慧的商業大腦)」
Image credit: Intellifusion (雲点励飛)
  • Intellifusion が提供する AI Business Brain では、ショッピングモールへの入店、買い物、退店に至るまで顧客の全ての行動をデジタル化している。例えば、顧客が車で敷地に入ると、入店者の顔データを認識し、自動的に車両番号を登録。VIP であれば時間内に対応するサービスを提供したり、割引を適用したりする。
  • 店舗に入ると、顧客の過去の消費に基づき、パーソナライズされた割引等が提供され、支払い時も顔認証で完了するだけでなく、ポイントを自動的に貯め、ポイント情報を同期させることができる。
  • 退店時も顧客はスマートフォンで車の位置を見つけ、素早く駐車代を支払いできるので駐車場の混雑も大幅に緩和される。
  • Intellifusion は多くの都市型商業施設の AI パワーメントプロジェクトへの参画も決まっている。今後も顔認識技術を持つ AI ベンダーが中国のショッピング体験の DX を推進していくこととなる。

背景:Intellifusion は独自の顔認証の技術により、深圳の公道に配置された8,000台以上のカメラを使い、信号無視等を行った通行者を特定し、スクリーンに名前・顔を表示する等、顔認証の技術において中国で広く展開している注目の AI ユニコーン企業である。公安や都市ガバナンス以外にも、今回のような大規模商業施設での展開が期待されている。

via 億欧

執筆:國本知里/編集:岩切絹代・増渕大志

メンタルヘルスケアのエモル、第一生命の商品提案DX化に向けたPoCを実施へ——新型コロナ影響による保険の購買活動変化に対応

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メンタルヘルスケアに特化したチャットボットアプリ「emol(エモル)」を提供するエモルは、第一生命保険と商品提案 DX 化に向けた PoC を実施すると発表した。PoC は emol を使う全てのユーザを対象に今月7日から11月末日まで実施される予定。利用者のニーズに応じたカスタマイズが必要とされる保険商品の特性に対し、適切な商品レコメンドの実現を目指す。 新型コロナウイルスの感染拡大の影響を受け…

Emol での保険商品の提案画面
Image credit: Emol

メンタルヘルスケアに特化したチャットボットアプリ「emol(エモル)」を提供するエモルは、第一生命保険と商品提案 DX 化に向けた PoC を実施すると発表した。PoC は emol を使う全てのユーザを対象に今月7日から11月末日まで実施される予定。利用者のニーズに応じたカスタマイズが必要とされる保険商品の特性に対し、適切な商品レコメンドの実現を目指す。

新型コロナウイルスの感染拡大の影響を受け、店頭等におけるオフラインでの購買活動の制限がなされ、購買活動のオンラインシフトに注目が集まっている。エモルはかねてから、メンタルや悩みに関することを引き出すことに主眼を置いたチャットボット「emol(エモル)」を開発しており、今回はこのアプリを使い、PoC に参加ユーザを対象に第一生命の保険商品をレコメンドする。

エモルは2014年、現 CEO の千頭沙織氏により創業(創業当時の社名はエアゼ)。喜怒哀楽など感情を記録し、AI ロボットと記録し、過去の感情を振り返ることで、よりポジティブなメンタル状態を支援するアプリ「AI 感情日記 emol(エモル)」を2018年4月にローンチ。今年5月には、従業員向けメンタルケアプラットフォームの「emol work」を正式ローンチした

昨年12月には、シードラウンドで2,000万円を資金調達している。

<参考文献>

via PR TIMES

イーロン・マスク氏のNeuralink、チップを脳に埋め込んだ豚を使い技術開発の進捗状況を披露

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カリフォルニア州フリーモントにある Neuralink 本社からオンラインでストリーミングされたカンファレンスの中で、Elon Musk 氏が出資する同社の科学者たちが進捗状況のアップデートを行った。今から1年以上前、ブレイン・マシン・インターフェースを作ることを目標に2016年に設立された Neuralink はそのビジョン、ソフトウェア、移植可能なハードウェア・プラットフォームを最初に明らかに…

Neuralink の外科手術ロボットのコンセプトイメージ
Image Credit: Woke Studios

カリフォルニア州フリーモントにある Neuralink 本社からオンラインでストリーミングされたカンファレンスの中で、Elon Musk 氏が出資する同社の科学者たちが進捗状況のアップデートを行った。今から1年以上前、ブレイン・マシン・インターフェースを作ることを目標に2016年に設立された Neuralink はそのビジョン、ソフトウェア、移植可能なハードウェア・プラットフォームを最初に明らかにした。この日議論されたことのほとんどは驚くべきものではなかったが、新型コロナウイルスの感染拡大が Neuralink の目標に向かって歩みを進めることを妨げていないことを明らかにしてくれた。

Neuralink のプロトタイプは、一度に多くのニューロンからリアルタイムの情報を抽出することができる、と Musk 氏はストリーミングで繰り返し述べた。ライブデモでは、豚の脳からの読み取った値が画面に表示された。豚が鼻で物体に触れると、Neuralink の技術(2ヶ月前に豚の脳に埋め込まれた)によって捕捉されたニューロンがテレビモニター上に視覚化された。それ自体は斬新ではないものの(KernelParadromics など多くの企業も、頭蓋骨の中にある脳読み取りチップを開発している)、Neuralink はミシン式の手術ロボットを使って、組織に挿入された曲げ折り可能なセロハンのような導電性ワイヤーを活用してい点でユニークだ。Musk 氏によると、7月に「Breakthrough Device」の指定を受け、FDA(米国食品医薬品局)と協力して麻痺者を対象とした将来の臨床試験に取り組んでいるという。

Neuralink の共同創立者である Tim Hanson 氏と Philip Sabes 氏は、ともにカリフォルニア大学サンフランシスコ校出身で、カリフォルニア大学バークレー校教授の Michel Maharbiz 氏と共同でこの技術を開発した。Musk 氏はこの日デモしたバージョンを「V2」と呼んでおり、昨年発表されたものよりも改善されている。Musk 氏は、全身麻酔を使わずに1時間以内に人間の脳内に埋め込むことがいつか可能になると確信している。彼はまた、患者が Neuralink のアップグレードや使用中止を希望する場合は、簡単に除去することができ、永続的な損傷を残すこともない、とも語った。

V2

Neuralink はミシンのデザインに関し、サンフランシスコに拠点を置くクリエイティブデザインコンサルタント会社 Woke Studios と協業した。Woke は1年以上前に、Neuralinkが2019年に発表した耳の後ろに配置するコンセプトモデルで Neuralink と協業を始め、2社はその後まもなく手術用ロボットのために再提携した。

Woke のヘッドデザイナーである Afshin Mehin 氏は、このマシンで脳の全体を見ることができると VentureBeat に電子メールで語った。

デザインのプロセスは、Woke Studios のデザインチーム、Neuralink の技術者、手術そのものについてアドバイスを与えてくれる一流の外科コンサルタントとの緊密なコラボレーションだった、

我々の役割は、特に、手術を行うことができる既存の技術を活用し、医療アドバイザーからのアドバイスや、この種の機器の医療基準に照らし合わせて、脳移植を行うことができる、威圧感のないロボットを作成することだった。(Mehin 氏)

マシンは3つのパーツで構成されていル。自動化された手術器具と脳スキャンカメラとセンサーを収容する「マシン頭部」に患者の頭蓋骨を固定する。最初に装置が頭蓋骨の一部を取り除き、術後に元の位置に戻す。その後、コンピュータビジョンのアルゴリズムは、血管を避けながら、5ミクロンのワイヤーと絶縁体の束を含む針を脳内に6ミリ誘導する。(Neuralink によると、このマシンは技術的には任意の長さに穴を開けることができるそうだ)。これらのワイヤー(人間の髪の毛(4〜6μm)の直径の4分の1)は、異なる場所と深さで一連の電極にリンクする。最大容量では、マシンは毎分192個の電極を含む6つのスレッドを挿入することができる。

マシンの頭部の周りに磁石で取り付けられバッグは一回使い切りによって無菌性を維持し洗浄が可能、また内側のファサード取り付けられたウイングにより、挿入中に患者の頭蓋骨が所定の位置に保つ。マシンの「本体」は全体構造の重量を支えるべくベースに取り付けられているが、本体にはシステム動作を可能にする他の技術を内包している。

Mehin氏 は、プロトタイプが診療所や病院で使用されるかどうかについての質問には答えなかったが、このデザインが広範囲 での使用を意図したものであると指摘した。

エンジニアとして、我々は何が可能かを知っているし、設計の必要性をわかりやすく伝える方法を知っている。また、Neuralink のチームは、我々が実行可能で非常に複雑な回路図を送ることができる。我々は、これが研究室の外でも、あらゆる数の臨床環境でも通用する設計であると考えている。

Link

昨年 Neuralink が詳述したように、試験用に設計された最初の脳内インターフェース「N1(別名「Link 0.9」)には、ASIC(特定用途向け集積回路)、薄膜、密閉基板が含まれており、最大1,024個の電極と繋ぐことができる。最大10個の N1/Link インターフェースを脳半球に配置でき、最適の状態では、少なくとも4つの脳の運動野と1つの体性感覚野に配置することができる。

Musk 氏は、2019年に示されたコンセプトと比較して、インターフェースが劇的に簡素化されたと語った。もはや耳の後ろに置く必要はなく、大きなコインサイズ(幅23ミリ、厚さ8ミリ)になり、電極が必要とするすべての配線はデバイス本体の1センチ以内に収まった。

ニューラルチップのプロトタイプを手にする Elon Musk 氏
Image credit: Neuralink

デモの間、チップをインプラントされた豚(名前は Gertrude)は、檻の中でハンドラーと戯れていた。その隣の檻には、別の豚が2頭いて、そのうちの1頭にはチップがインプラントされ後に除去された。3頭目の豚は比較対象のためのもので、チップはインプラントされ他ことがない。豚は硬膜と頭蓋骨の構造が人間に似ており、ランニングマシンの上を歩くように訓練することができ、その他の実験に役立つ活動を行うことができる、と Musk 氏は説明した。Neuralink がマウス、サルに続いて、3番目にインプラントを受ける動物として豚を選んだのはそういう理由からだ。

電極は、検出された神経パルスを、人間に埋め込まれた現在のシステムよりも約15倍優れた、最大1,536チャンネルの情報を読み取ることができるプロセッサに中継する。これは科学研究や医療用途の基準を満たしており、ベルギーの競合 Imec の技術「Neuropixels」よりも潜在的に優れており、何千もの別々の脳細胞から一度にデータを収集することができる。Musk 氏によると、Neuralink の商用システムは、96本のスレッドを介して1アレイあたり最大3,072個の電極を搭載する可能性があるという。

インプラントからのデータを使い、AI が豚の四肢の動きを予測
Image credit: Neuralink

インターフェイスには、慣性計測センサー、圧力センサー、温度センサー、電磁誘導で充電可能な1日間持続可能なバッテリー、デジタルビットに変換される前に神経信号を増幅してフィルタリングするアナログピクセルが含まれている(Neuralink は、アナログピクセルは、既知の技術状態の少なくとも5倍の大きさであるという)。1つのアナログピクセルは、10ビットの分解能で毎秒2万サンプルの神経信号を捕捉することができ、その結果、記録された1,024チャンネルごとに200Mbpsの神経データを得られる。

信号が増幅されると、それらは、神経パルスの形状を直接的に特徴づけるオンチップのアナログ/デジタル変換器によって変換され、デジタル化される。Neuralink によると、N1/Linkが入力された神経データを計算するのにかかる時間はわずか900ナノ秒だという。

2019年のカンファレンスで披露された、Neuralink のセンサー「N1/Link」
Image credit: Neuralink

N1/Link は、皮膚越しに Bluetooth で最大10メートル離れたスマートフォンにペアリングされる。Neuralink によれば、インプラントは最終的にアプリで設定可能になるそうで、患者はボタンを制御し、コンピュータのキーボードやマウスにスマートフォンからの出力をリダイレクトすることができるようになるかもしれない。この日のカンファレンスで再生されたビデオの中で、N1/Link は 高精度 で豚の四肢の位置を予測するアルゴリズムに信号を供給する様子が映し出された。

Neuralink の高尚な目標の一つは、四肢麻痺者が毎分40語でタイピングできるようにすることだ。最終的には、Neuralink のシステムが、人間が人工知能ソフトウェアと連携することを可能にする、Musk 氏の言う「デジタル超知能(認知)層(digital super-intelligent [cognitive] layer)」を作るために使われることを彼は期待している。彼によれば、1つの N1/Link センサーで何百万ものニューロンに影響を与えたり、書き込んだりすることができるという。

潜在的な障害

高解像度のブレイン・マシン・インターフェース(BCI)は、予想通り複雑で、神経活動を読み取って、どのニューロン群がどのタスクを実行しているかを特定できなければならない。埋込型の電極はこれに適しているが、昔からハードウェア上の制約から、電極が脳の複数の領域に接触したり、干渉する瘢痕組織(治癒過程の組織)を生成したりする原因となっていた。

しかし、小さな生体適合性電極の出現により、傷跡を最小化し、細胞群を正確にターゲットできるようになった(耐久性については疑問が残るが)。そして以前と変わらないのは、それぞれの神経プロセスについての理解が不足していることである。

Neuralink の機能
Image credit: Neuralink

前頭前野や海馬などの脳領域で脳活動が分離されることは稀だ。その代わり、脳活動は脳のさまざまな領域にまたがって起こるので、部位特定が難しい。さらに、神経の電気的インパルスを機械で読める情報に変換するという問題があるが、研究者たちはまだ脳のエンコーディングを解明できていない。視覚中枢からのパルスは、音声を形成するときに発生するものとは異なり、信号の発生源を特定することが困難な場合もある。

また、Neuralink は、臨床試験のためのデバイスを承認すべく規制当局を説得する必要がある。ブレイン・コンピューター・インターフェースは医療機器とみなされ、FDA からのさらなる同意が必要で、これを得るには非常に手間がかかる可能性がある。

おそらくこれを見越してか、Neuralink はサンフランシスコに独自の動物実験施設を開設することに関心を示しており、同社は先月、電話やウェアラブルの経験を持つ候補者の求人情報を公開した。Neuralinkは2019年、動物の手術を19回行い、約87%の時間でワイヤーの配置に成功したと主張している。

これからの道のり

これらのハードルは、90人以上の従業員を擁し、Musk 氏からの少なくとも1億米ドルを含め、1億5,800万米ドルの資金援助を受けている Neuralink を落胆させてはいない。しかし、STAT News が「混沌とした社風」と題した記事が、この課題を悪化させている可能性がある。Neuralink のスポークスパーソンは、New York Post の問い合わせに対してこの記事に回答し、STAT の調査結果の多くは「部分的または完全に虚偽のもの」であると述べた。

Neuralink は、電極を挿入するには、最初は頭蓋骨に穴を開ける必要があると考えているが、近いうちにはレーザーを使用し、一連の小さな穴で骨に穴を開けることを期待している。

これは、一見するとそれほど遠い話ではないように思えるかもしれない。コロンビア大学の神経科学者は、脳波を認識可能な音声に変換することに成功した。カリフォルニア大学サンフランシスコ校のチームは、脳を利用して人間の発声をシミュレートできる仮想の声道を構築した。2016年には、脳インプラントによって、切断手術を受けた人が義手の指を自分の考えで動かせるようになった。また、実験的なインターフェースにより、サルが車いすを操作したり、頭の中だけで1分間に12文字を入力したりすることが可能になった。

私は、発売時には、この技術はおそらく……かなり高価なものになるだろうと思う。しかし、価格は急速に下がるだろう。

手術を含めて……価格を数千ドル程度に抑えたい。レーシック(目の手術)と同じようなことが可能になるはずだ(Musk 氏)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

アクアビットスパイラルズら、旧軽井沢のホテルでコロナ対策の非接触・混雑回避サービスを提供

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アビットスパイラルズは31日、東急リゾーツ&ステイが運営する「旧軽井沢 KIKYO キュリオ・コレクション by ヒルトン」で、新型コロナウイルスへの対策として、宿泊客の非接触・混雑回避を支援するサービスを開始したことを明らかにした。 アクアビットスパイラルズの NFC タグ「スマートプレート」を各客室に配置することで、宿泊客は部屋の装置、機械、操作パネルと言ったインターフェイスに触れることなく、…

Image credit: Aquabit Spirals

アビットスパイラルズは31日、東急リゾーツ&ステイが運営する「旧軽井沢 KIKYO キュリオ・コレクション by ヒルトン」で、新型コロナウイルスへの対策として、宿泊客の非接触・混雑回避を支援するサービスを開始したことを明らかにした。

アクアビットスパイラルズの NFC タグ「スマートプレート」を各客室に配置することで、宿泊客は部屋の装置、機械、操作パネルと言ったインターフェイスに触れることなく、自分のスマートフォンだけで情報やサービスにアクセスすることが可能になる。

サービス開始時点で提供される機能は、「密レーダー」や「ルームサービス注文機能(9月以降提供予定)」など。

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密レーダーは、北大発のコンピュータビジョン(映像解析)スタートアップ AWL の新型コロナウイルス対策ソリューション「AWL Lite」が AI カメラを通じて予測した混雑状況と、アクアビットスパイラルズが提供するステイタス通知アプリ・スマプレコントロールから通知される混雑状況を、施設ごとにそれぞれ3段階のアイコンで可視化し、客室内のスマートプレート経由で宿泊客のスマートフォンに表記できる機能。

ルームサービス注文機能は、部屋番号を入力せず、宿泊客がスマートフォンをかざすだけでルームサービスの注文が可能になる機能。宿泊客はルームサービスのために内線電話をかけたり、受話器に触れたりする必要がない。アクアビットスパイラルズでは今後、レストランでのメニュー確認も宿泊客や来訪客がスマートフォンで確認できるようにするとしている。

AI不動産管理SaaS「管理ロイド」運営、不動産管理大手5社から2.4億円を調達

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AI 不動産管理プラットフォーム「管理ロイド」を開発・運営する THIRD は27日、直近のラウンドで2.4億円を調達したと発表した。ラウンドステージは不明。このラウンドに参加したのは、双日商業開発、東急不動産ホールディングス(東証:3289)、森トラスト、東京建物(東証:8804)、 阪急阪神不動産の CVC ファンド。 管理ロイドは、不動産管理に必要な業務をペーパレス化・一部自動化できるプラッ…

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AI 不動産管理プラットフォーム「管理ロイド」を開発・運営する THIRD は27日、直近のラウンドで2.4億円を調達したと発表した。ラウンドステージは不明。このラウンドに参加したのは、双日商業開発、東急不動産ホールディングス(東証:3289)、森トラスト、東京建物(東証:8804)、 阪急阪神不動産の CVC ファンド。

管理ロイドは、不動産管理に必要な業務をペーパレス化・一部自動化できるプラットフォームだ。もともとは、THIRD は建築・機械・電気工事のコスト削減コンサルを手がける不動産コンサル会社だが、業界特有の多重請負、記録プロセスの重複などに着目し SaaS 化を図った。従来、電気・空調・給排水などの工事を行う事業者は、その工事進捗や完了状態を現場で写真撮影し、その写真を元に手書き記入、定められたフォーマットに転記している。作業が煩雑である上、手で行う作業であるため転記ミスも生じる。

Image credit: Masaru Ikeda

管理ロイドでは、スマホアプリを使うことで、記録から情報管理までを完全ペーパーレス化。最新の点検表をダウンロードして、それに自動転記を行うことも可能だ。メーターなどの値を AI で自動的に読み取る機能も実装していて、それを正常値か異常値かを AI 解析しユーザに伝える機能も備える。不動産管理に関わる一連の業務を、一気通貫で一つのプラットフォーム上で完結できることも強みだという。

THIRD は昨年 Open Network Lab の Resi-Tech プログラム第1期に採択され、昨年8月に実施されたデモデイでは Best Team Award と Audience Award の座に輝いた。このプログラムでは不動産管理大手を含む16社と PoC を実施または検討しており、これらの企業の多くが今回ラウンドの投資家になったと見られる。

2019年11月の製品版リリースから、不動産管理大手30社を中心に全国で2,800棟以上に導入されているという。同社では、今回の調達を受けて、管理ロイドの導入拡大に向けた人材採用、蓄積されたデータを活用した新たな AI サービスの開発を強化するとしている。

Open Network Lab の Resi-Tech プログラム第1期デモデイで優勝した THIRD のチーム。
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