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Nvidiaらの研究者がAIを使った写真のノイズ除去に成功、医療現場などでの活用に期待

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Nvidia、MIT、アールト大学の研究者たちは人工知能を用いて、写真のノイズの除去に取り組んでいる。チームはImageNetデータベース上の5万枚の画像を使って写真の再構成のためのAIシステムのトレーニングを実施し、ノイズなしの画像を見たことがなかったにも関わらず、システムは画像からノイズと取り除くことに成功した。 Noise2Noiseと名付けられたAIシステムは、深層学習を用いてつくられ、I…

Nvidia、MIT、アールト大学の研究者たちは人工知能を用いて、写真のノイズの除去に取り組んでいる。チームはImageNetデータベース上の5万枚の画像を使って写真の再構成のためのAIシステムのトレーニングを実施し、ノイズなしの画像を見たことがなかったにも関わらず、システムは画像からノイズと取り除くことに成功した。

Noise2Noiseと名付けられたAIシステムは、深層学習を用いてつくられ、ImageNetデータベースの5万枚の画像から知能を引き出す。画像はどれでもきれいで、高画質、ノイズのないものだったが、ランダムなノイズを追加された。コンピュータが生成した画像やMRIスキャンもNoise2Noiseのトレーニングに使われた。

ノイズ除去、ノイズ修正の手法は長年あったものの、深層学習を活用した手法が注目を集めるようになったのはここ最近のことだ。

ノイズは、光量が低い中で撮られた写真上では灰色の雪のように見えることがあり、医療画像、コンピュータ生成画像、宇宙の画像でも見られる。デジタルカメラの画像も、光量が足りなかったり、ズームを使って撮影されたものにはよくノイズが含まれている。

Noise2Noiseをノイズのみでトレーニングすることで、研究者たちは暗い中で撮影する天体写真やMRI、脳スキャンなどノイズ量の多いことで知られる画像でもこの手法が使えるようになることを期待している。

上:左から右へ:ノイズ画像、ノイズ除去結果、オリジナル画像

IXIデータセットの中の人体の50箇所の5000枚近い画像が、Noise2NoiseのMRIインテリジェンスのトレーニングに使用された。人工ノイズのないオリジナル画像よりもさらに少しぼけた状態に見えたものが使われたが、鮮明さを復活させることができたようだ。

Nvidiaの研究者 Jacob Munkberg氏は、VentureBeatからの電話取材で次のようにコメントしている。

「これは、私たちが公開されているMRIデータベースを使ってトレーニングしてきたコンセプトが実証されたということです。将来のどこかの段階で現場でも適用することができるかもしれません」

この研究結果は、今週スウェーデンのストックホルムで開催される International Conference on Machine Learningで発表される予定だ。

【via VentureBeat】 @VentureBeat
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Nvidiaが日本のコマツと提携、AIで建設業を安全に

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日本の建設機械メーカーのコマツが、人工知能を使って建設現場を安全にする取り組みで Nvidia と協業することになった。 米カリフォルニア州サンタクララを拠点とする Nvidiaは、GTC Japan のイベントの場でこの提携についてコメントした。CEO の Jensen Huang 氏によると、同社のグラフィック処理ユニット(AI 処理に使用される GPU)を使い、安全問題に関連した建設現場の視…

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Nvidia はコマツと提携し、AI で建設をより良いものにする.
Image Credit: Nvidia

日本の建設機械メーカーのコマツが、人工知能を使って建設現場を安全にする取り組みで Nvidia と協業することになった。

米カリフォルニア州サンタクララを拠点とする Nvidiaは、GTC Japan のイベントの場でこの提携についてコメントした。CEO の Jensen Huang 氏によると、同社のグラフィック処理ユニット(AI 処理に使用される GPU)を使い、安全問題に関連した建設現場の視覚化と分析で協力していくという。

ロボットやドローンを動作させるよう設計されているクレジットカードほどの大きさの同社 AI プラットフォーム Jetson が重機の中枢として機能する。

Huang 氏は声明の中で次のように述べた。

人工知能の勢いはあらゆる業界でみられますが、次のフロンティアは自律的なインテリジェントマシーンです。未来のマシーンは周囲を感知して常時注意を怠りませんので、操縦者が効率的かつ安全に作業をする手助けとなるでしょう。建設業や鉱業にとってのメリットは相当なものになります。

Nvidia が他社と提携してAIの活動で業務変革をするのは、建設業界が最新の事例だ。医療画像の分野では GE Healthcare や Nuance、ロボティクスではファナックと提携している。自律走行運転では、アウディ、テスラ、トヨタ自動車、ボルボなど225社超の自動車メーカーやスタートアップ、研究所との提携実績がある。

建設現場には重機があるほか地面は平らでなく、作業が常時行われているため、一般的に最も危険な職場だと考えられている。昨年も、日本だけで死者が300人ほど、負傷者は1万5,000人を記録した(建設業労働災害防止協会調べ)。

さらに日本の建設業界は、人口の高齢化により国全体で深刻な労働者不足にも悩まされている。日本建設業連合会によると、2014年時点で約340万人いた技能者のうち、3分の1にあたるおよそ110万人が今後10年間で引退するとみられている。

コマツは2015年、こうした問題に対処するため「スマートコンストラクション」の取り組みを開始した。これは、現場の作業員と物体に関連するデータを結び付けることで建設現場をより安全かつ生産的にするものだ。日本での導入実績はこれまでに4,000件以上、海外進出も含めてさらなる展開が計画されている。

NVIDIAの画像処理や仮想化、そしてAIにおける豊富な技術やノウハウを活用することで、建設分野を「未来の現場」に変革させることができるでしょう。

コマツの常務執行役員兼 CTO の岩本祐一氏は声明の中でこう述べた。

コマツでは、Nvidia の技術を活用して建設現場を3D で可視化し、作業員、機械、物体のやり取りをリアルタイムで表示する予定。現場にある高価な機器については、正常に使用されているかを確認するために念入りにモニターされる。

GPU は建設現場にあるドローンやカメラと通信し、分析および可視化のための AI プラットフォームとしての役割を果たすことになるだろう。SkyCatch がドローンを提供し、 現場の地形を可視化するために3D のイメージを収集しマップ化する。IoT のマネジメントソフトウェア企業である Optim はアプリケーションを提供し、監視カメラから集められた個人や機械の情報を特定する。両社はコマツの提携企業であるが、いずれも Nvidia の AI スタートアップ向け「インセプション・プログラム」のメンバーだ。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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AIスタートアップ6社、Nvidia Inceptionイベントで総額150万米ドルの賞金を獲得

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Nvidia が主催する GPU テクノロジーカンファレンスでは、画像処理ユニット(GPU)を使ってさらに強力な人工知能を開発する企業に焦点が当てられた。このエコシステムを活気づけるべく、Nvidia とパートナ企業は今晩、優れた AI の開発によって Nvidia Inception Awards を受賞したスタートアップ各社に合計150万米ドルの賞金を授与した。 この賞を受賞したのは、最も注目…

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Nvidia Inception Award 受賞者
Image Credit: Dean Takahashi

Nvidia が主催する GPU テクノロジーカンファレンスでは、画像処理ユニット(GPU)を使ってさらに強力な人工知能を開発する企業に焦点が当てられた。このエコシステムを活気づけるべく、Nvidia とパートナ企業は今晩、優れた AI の開発によって Nvidia Inception Awards を受賞したスタートアップ各社に合計150万米ドルの賞金を授与した。

この賞を受賞したのは、最も注目を集める新興のスタートアップ Athelas、最もディスラプティブなスタートアップ Deep Instinct、そして最も社会的影響力の強いスタートアップ Genetesisである。3社にはそれぞれ37万5,000米ドルの賞金が授与された。また、次点の Focal SystemsSmartvid.io、そして Bay Labs にもそれぞれ12万5,000米ドルが贈られた。

Nvidia は昨年度69億米ドルの売上高を誇り、同社が主催する Nvidia Inception プログラムには世界中から1,300社以上のAIスタートアップが参加している。CEO の Jen-Hsun Huang 氏は数週間前、最高の AI スタートアップを発掘するために Nvidia Inception を開催した。このイベントではアメリカのテレビ番組『Shark Tank』のように、スタートアップの設立者らが出資者の目の前でプレゼンテーションを行う。Huang 氏とジャッジらは、3つのカテゴリにわたって14組の AI スタートアップからのピッチに耳を傾けた。

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Nvidia 共同設立者 Chris Malachowsky 氏(左)、Jen-Hsun Huang 氏
Image Credit: Dean Takahashi

授賞式の中で Huang 氏は次のように述べた。

これが実現できたのはあなたたちのおかげです。私たちもまたスタートアップの一社で、プラットフォームを構築しました。そのプラットフォームを使ってあなた方がしようとしていることは、私たちのプラットフォームと同じくらい有益で、成果を上げており、貴重なものです。

同氏によると、Nvidia はパソコンでの3D グラフィックスの台頭を機に1993年に創業したが、独立した大手グラフィックスチップ企業として成功を収めるまでに3度ほど廃業の危機があったという。

あなた方がしていることは勇気に満ち溢れています。ビジネスのアイデアには起業家やクリエイターの性格がにじみ出ます。私はその感覚がよくわかりますし、今持っているその気持ちをこれからも失わないでいてもらいたいものです。

共同設立者の Chris Malachowsky 氏はこう述べた。

私たちは巨人の肩の上に乗っていたようなものです。そこから段階的に物事をより良くしてきました。今、君たちが私たちの上で同じことをしていると思うと、本当に感慨深いものがあります。さらに次の世代に向けて、君たちも同じことをしていくことでしょう。

コンテストに参加した600組以上のスタートアップから、最終的に14組のファイナリストが選出された。ジャッジを務めたのは、Nvidia の Huang 氏、Fidelity Investments のポートフォリオマネージャーである Gavin Baker 氏、Goldman Sachs の半導体投資銀行部門のグローバル責任者である Tammy Kiely 氏、ソフトバンクグループの投資担当者である Shu Nyatta 氏、Coatue Management のシニア MD である Thomas Laffont 氏、Microsoft Accelerator のグローバル CTO である Prashant Sharma 氏らである。

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Nvidia 事業開発担当 VP Jeff Herbst 氏
Image Credit: Dean Takahashi

Nvidia の事業開発担当 VP の Jeff Herbst 氏は VentureBeat のインタビューに応じ、AI スタートアップが成し遂げる驚くべき業績の認知度を高めることを目的として賞を設けたと述べた。3つの賞があり、それぞれ「最も注目を集める新興スタートアップ」、「最もディスラプティブなスタートアップ」、そして「社会的影響力が最も強いスタートアップ」に贈られる。

筆者は、スタートアップがジャッジの前で実際にピッチする様子を聞くことができた。事業開発担当 SD である Kimberly Powell 氏は今日(5月10日)の授賞式の席で、非常に多くの応募者から良い企業をフィルタリングすることが大変だったと語った。

社会的影響力を競う部門には、約100組のスタートアップがエントリーした。この部門ではヘルスケアの企業がトップに並んでいる。優勝を勝ち取った Genetesis は、グラフィック処理ユニット(GPU)を活用した安価な血液検査を開発した。これにより、胸の痛みを訴える患者のうち、心臓発作が原因となっているものとそうでないものを区別することができる。

他のファイナリストしては、AI ベースのツールを乳がんやその他の疾病の診断に活用する Lunit、AI をバイオ創薬に役立てる Insilico Medicine、データ駆動の人工知能で疾患のスクリーニングを行う Sigtuple らが選出された。また、超音波と AI で診断画像の精度を高める Bay Labs が次点となった。

Genetesis

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Nvidia の Kimberly Powell 氏と Genetesis の共同設立者ら
Image Credit: Dean Takahashi

Genetesis の CEO である Peeyush Shrivastava 氏は授賞式の場でこう語った。

これは本当に素晴らしいことです。私たちはよくあるスタートアップと同じように、大学の寮で事業を始めました。会社一丸となって、人々の命を救い、病院の質と効率を向上させることを目指しています。

胸部に痛みを感じて救急救命室に運ばれる人の数は、毎年米国で年間延べ1,000万人に上り、年間で66億米ドルが費やされている。症例の75%は心臓関連の痛みとは関係がないが、救急救命室はその区別に大変な労を費やしている。

Shrivastava 氏によると、Genetesis はディープラーニング、センサー、物理学を活用して胸部の痛みを適切に診断するという。通常の場合、患者は心電図(EKG)を使った診断を受けることになる。しかしその結果が決定打とならない場合は、トロポニンと呼ばれる6時間の検査が追加で必要となる。これらの結果でも判断ができない場合、さらにいくつかの検査を重ねる必要がある。

こうした診断工程には時間がかかり、患者はさらに何時間も医師の観察下に置かれることになってしまう。

患者の5%は心臓病が見逃されたまま家に帰され、2%はそのまま自宅で死亡するという。その一方で、不適切なストレステストに約4億9,400万米ドルが費やされていると Shrivastava 氏は述べる。

同社が開発した検査手法は、生体磁気イメージングシステムを使い、胸部から自然に発生する弱い磁場をモニタリングするものだ。心臓の3D マップが生成され、これによって医師は患者が心臓発作を起こしているかどうかを判断することができる。看護師か技師一人で、患者を傷つけることなく90秒で診察を終えることができる。医師は患者のベッドのそばに待機し、血管を拡げるステントが必要かどうかの判断を下す。

救急救命室での胸部の痛みの診断というグローバルな課題に私たちは取り組んでいます。(Shrivastava 氏)

このシステムでは、AI による診断処理が GPU により高速化されている。生体磁気イメージングは他にも、​​脳、肝臓、胎児の発育状況などの検査に適用できる。このシステムは1ミリメートルの分解能を持ち、患者ごとに数千もの3D マップを作成することが可能だ。

Genetesis は Mayo Clinic とデータの提携を行っている。2013年9月にアメリカ・オハイオ州のシンシナティで設立され、現在約15人のスタッフが在籍する。これまでに Mark Cuban氏、CincyTech、Wilson Sonsini、Danmar Capital、43North から計190万米ドルの資金を調達している。

Deep Instinct

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Deep Instinct CTO Eli David 氏
Image Credit: Dean Takahashi

最もディスラプティブな AI スタートアップの賞は、Inception のディレクターである Arjun Dutt 氏の手で授与された。対象となった候補者は次の通りだ。次点となった Smartvid.io は AI とコンピュータビジョンを使用して、写真やビデオの中から工事現場における潜在的なリスクを予知する。優勝を勝ち取ったのは Deep Instinct で、AI を使ってサイバーセキュリティの脅威を予測する。Cape Analytics は AI とコンピュータビジョンを使用し、保険会社が家のオーナーに向けた保険規約を作成するのを支援する。また、Konux は AI を活用し、線路上を列車が安全に運行できるようにしている。DigitalGenius も同じく AI を利用するスタートアップで、企業が顧客サービスの質を高められるようにしている。

Deep Instinct は Nvidia の GPU 上で動作するソフトウェアの開発に1年以上を費やしてきた。CTO の Eli David 氏は授賞式において、この選択が過去最も賢明な判断であったと述べている。

Deep Instinct はイスラエルのテルアビブに本社を置く企業で、マルウェアを検出するタスクに AI を活用している。約100万種類の新しいマルウェアが日々拡散している。マルウェアの新しい変種は、時として従来のマルウェアのコードとわずか30%の差異しかない。多くのウイルス対策ベンダーが採用する技術では、ライブラリ内の既知のマルウェア情報を参照する手法に依存しており、すでに存在が知られたマルウェアへの対処に重点を置いている。

Deep Instinct はこういった手法とは異なり、より優れた解決策としてディープラーニングを使用し、未知のマルウェアをリアルタイムで検出することが可能である。ウイルスシグネチャ(コードの断片)の検索やサンドボックス内での実行、ヒューリスティックスキャンなどは行わない。代わりに、対象ファイルの生のバイナリデータのみをスキャンする。David 氏によると、Deep Instinct には頻繁なアップデートが必要ないという。数億のファイルをスキャンする過程でディープラーニングによってニューラルネットワークが訓練されていく。一言で言えば、これは予防であり、事後的な対応ではないというわけだ。

攻撃が行われるのを待ったりはしません。シンプルな変種から国家レベルの脅威まで、あらゆるマルウェアから保護します。(David 氏)

独自の種類のニューラルネットワークが必要とされたため、同社はディープラーニングのインフラをゼロから構築した。このソフトウェアは中央処理装置(CPU)、グラフィックス処理装置(GPU)、および Nvidia の CUDA ソフトウェアの組み合わせの上で稼働する。グラフィックスチップ上でグラフィックス処理ではないソフトウェアを実行することになるが、動作の効率は高い。GPU を使用することで、CPU では3ヶ月かかる処理を1日で済ませることができる。

Deep Instinct は不要な処理スレッドの95%をカットし、分析するデータの量を小さく抑えている。顧客と独自に行ったテストでは約99%の検出率を達成した。なお、競合他社は80%前後の検出率となっている。

David 氏によると Deep Instinct の誤検出率は約0.1%であり、ディープラーニングを採用する他社の2〜3%と比較して非常に低い。また、アップデートは数ヶ月に一度しか必要ない。同社は2016年にソフトウェアの商業化を開始し、今年は1,000万米ドルの収益を上げると見込んでいる。

さらに、2018年にはトラフィック分析のための製品を追加し、将来的にはサイバーセキュリティのすべての分野に拡大したい考えだ。競合に Cylance などの企業がある。現在65人のスタッフが在籍しており、これまで Blumberg Capital、UST Global、CNTP、Cerracap から5,000万米ドルの資金を調達している。最大の問題は、人々が Deep Instinct の「ブラックボックス」の中身を理解しておらず、仕組みを知りたがっている点だ。しかし David 氏は、同じマルウェアへの対処をデモンストレートすれば、競合他社に対する優位を見せつけるのは容易だとしている。潜在的な顧客を納得させるにはそれで十分だそうだ。

Athelas

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Athelas 設立者 Tanay Tandon 氏
Image Credit: Dean Takahashi

最も注目を集めるスタートアップの賞は、Jeff Herbst 氏から授与された。優勝者 Athelas の他にノミネートされたのは、ディープラーニングの AI で話し言葉を認識する Deep Gram と、分析前のデータを AI でクリーンアップする Datalogue。そして次点となった Focal Systems は、AI を使用して店舗での会計を自動化するほか、在庫切れした商品の検出を行う。

Athelas の事業計画は Theranos に非常に似ている、と Herbst 氏は冗談を飛ばした。Theranos は血液分析の企業だが、詐欺のスキャンダルで大失敗を味わった。

彼は Athelas の設立者である Tanay Tandon 氏に賞を渡す際、「決して Theranos の二の舞にならないように」と付け加えた。

Tandon 氏によると、Athelas は一般的な血液検査のうち1種類にのみフォーカスし、安価な機械を作り上げた。

彼らが作ったのはコンピュータビジョンとディープラーニングのアルゴリズムを使用した機械で、一滴の血液を分析し、白血球の数を特定できる。

血液を見ることで健康状態を知ることができます。根底にあるディープラーニングの技術によってそれが可能になります。(Tandon 氏)

このイメージングシステムでは特許取得の試験紙を使っており、一滴の血が一枚のセルレイヤー全体に広がるようになっている。それがスキャンされた後、畳み込みニューラルネットワークによって、サンプル中に含まれる成分が識別される。分析は数分で完了し、既存の方法よりもはるかに迅速に結果を知ることができる。白血球の状態、白血病、感染症、炎症など様々な問題を検出することが可能だ。

Athelas が参入するのは500億米ドルの市場だ。機械の製造コストは約250米ドルで、Athelas はこれを約500米ドルで販売している。加えて、検査1回あたり約5米ドルの収益が発生する。これは1回あたり通常30〜50米ドルかかる標準的なラボでのテストよりもはるかに安価だ。さらに Tandon 氏は、発見が遅れた疾患の治療に毎年約1,000億米ドルが浪費されていると述べた。

同社は350人の患者を対象に臨床試験を行い、1人の患者が未検出の白血病を患っていることを検出した。Tandon 氏によると、週に約100回のテストが完璧な精度で行われているという。年末までに約1万台の機械を出荷したいとしている。

同社には6人の従業員がおり、これまで Sequoia Capital と Y Combinator から350万米ドルの資金を調達している。同製品はすでに臨床的な有効性が確認されており、FDA(米国食品医薬品局)から認可が下りるのを待っているところだ。Athelas は2016年5月に設立され、『ロードオブザリング』に登場する治癒効果のある植物アセラスにちなんで命名された。

将来的に Athelas は、尿など他の種類の液体分析にも検査を広げられる可能性がある。同社は、一定数の検査を提供する月額サブスクリプション制の販売に力を入れたいとしている。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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トヨタ、自動運転車にNVIDIAのクルマ用スーパーコンピュータ「Drive PX」を採用へ

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NVIDIA CEO Jen-Hsun Huang(黄仁勳)氏は、トヨタが自動運転車に NVIDIA のスーパーコンピュータ「Drive PX」を採用する見込みであると発表した。 Huang 氏は、これらのクルマは今後数年のうちに市場にお目見えする予定だとも語った。Drive PX は、Xavier の異名を持つ新しいプロセッサを採用しており、30ワットという低消費電力にもかかわらず、ディープラー…

GPU Technology Conference に登壇した NVIDIA CEO Jen-Hsun Huang(黄仁勳)氏
Image Credit: Dean Takahashi

NVIDIA CEO Jen-Hsun Huang(黄仁勳)氏は、トヨタが自動運転車に NVIDIA のスーパーコンピュータ「Drive PX」を採用する見込みであると発表した。

Huang 氏は、これらのクルマは今後数年のうちに市場にお目見えする予定だとも語った。Drive PX は、Xavier の異名を持つ新しいプロセッサを採用しており、30ワットという低消費電力にもかかわらず、ディープラーニングの処理において毎秒30兆回数の計算が可能だ。トヨタが世界の自動車メーカーとして世界最大級であることを考えれば、今回の取引は大きなものとなるはずだ。

NVIDIA は、この発表をサンノゼで開催された GPU Technology Conference で行なった。Huang 氏は、民間飛行機(エアバスが設計している)から配送トラックまであらゆるものが、オートパイロット、運転補助機能、事故防止機能などの技術によって自動化されると自信を見せた。事故防止機能は、搭載された自動運転車で周囲の危険を察知し、進入しようとする交差点に誰かが赤信号で走ってきているなどの緊急状態を警告してくれる。

Xavier には、カスタム ARM64 中央演算装置(CPU)と 512 Core Volta グラフィック演算装置(GPU)が使われている。Xavier はプログラム可能で消費電力を抑えた設計となっており、自動運転車用のソフトウェアを動かすことができると Huang 氏は語った。NVIDIA は Xavier のデープラーニング・アーキテクチャーソフトウェアをオープンソース化する予定で、この活動は9月にスタートする予定だ。

Huang 氏は、自動運転車の市場も利益も、非常に大きなものになると確信している。人々は毎年2,800億マイル(約4,500キロメートル)を運転しており、アメリカでは自動車が2.5億台、駐車場が8億台分あると語った。自動車がより効率的に目的ににつけられるようになれば、将来、これらの駐車場は必要なくなるだろう。利益を得るにおは個人ドライバーだけではない。毎日100万枚のピザを届けるドミノピザもそうだと、Huang 氏は語った。

NVIDIA の自動車ビジネスにおけるパートナーには、メルセデス、アウディ、ボシュ、テスラなどがいる。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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