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ヘルシンキ大学 – 頭に浮かぶイメージを画像化するAIテクノロジー

フィンランド最大の教育・研究機関であるヘルシンキ大学の研究チームは、脳波(EEG)をモニタリングすることにより「頭で想像するイメージ」を具体的な画像として描出する技術を開発した。これは近年急速に技術革新の進む「ブレインコンピュータインターフェース(BCI)」に基づくもので、文字のスペリングやPC上のカーソル移動などについては既に一定精度での実現をみており、新時代の技術として多大な関心を集めている。 オープンアクセスの査読付き学術ジャーナルであるScientific Reportsに今月掲載されたチームの研究論文によると、「neuroadaptive generative modelling(神経適応型生成モデリング)」と名付けられた新手法が成果の根幹をなすという。研究参加者はEEG測定下において、笑っている顔や年老いた顔などといった特徴的な顔貌を想像するように求められ、眼前のスクリーン上には大量の顔画像を連続して表示した。研究参加者のダイナミックな脳波変化から学習したAIアルゴリズムは、人間が頭で想像するイメージに類似した顔画像を生成し提示できるようになり、最終的な精度は83%を示していた。 Science Dailyの取材に対し、研究を率いたTukka Ruotsalo氏は「コンピュータは表示する画像と人間の反応をモデル化することで、ユーザーの意図に一致する全く新しい画像を生成できるようになった」とした上で、人間の顔を取り扱うことはこの新手法の一例に過ぎないことを強調する。将来的には、何かを描いたり説明する際にコンピュータが人間の創造性を補うといった活用や、人間の社会的・認知的・感情的なプロセスへの洞察を得る可能性までに言及している。

ヘルシンキ大学 – 頭に浮かぶイメージを画像化するAIテクノロジー

フィンランド最大の教育・研究機関であるヘルシンキ大学の研究チームは、脳波(EEG)をモニタリングすることにより「頭で想像するイメージ」を具体的な画像として描出する技術を開発した。これは近年急速に技術革新の進む「ブレインコンピュータインターフェース(BCI)」に基づくもので、文字のスペリングやPC上のカーソル移動などについては既に一定精度での実現をみており、新時代の技術として多大な関心を集めている。 オープンアクセスの査読付き学術ジャーナルであるScientific Reportsに今月掲載されたチームの研究論文によると、「neuroadaptive generative modelling(神経適応型生成モデリング)」と名付けられた新手法が成果の根幹をなすという。研究参加者はEEG測定下において、笑っている顔や年老いた顔などといった特徴的な顔貌を想像するように求められ、眼前のスクリーン上には大量の顔画像を連続して表示した。研究参加者のダイナミックな脳波変化から学習したAIアルゴリズムは、人間が頭で想像するイメージに類似した顔画像を生成し提示できるようになり、最終的な精度は83%を示していた。 Science Dailyの取材に対し、研究を率いたTukka Ruotsalo氏は「コンピュータは表示する画像と人間の反応をモデル化することで、ユーザーの意図に一致する全く新しい画像を生成できるようになった」とした上で、人間の顔を取り扱うことはこの新手法の一例に過ぎないことを強調する。将来的には、何かを描いたり説明する際にコンピュータが人間の創造性を補うといった活用や、人間の社会的・認知的・感情的なプロセスへの洞察を得る可能性までに言及している。

社会的孤独をスピーチから解析する研究

COVID-19の流行は社会的孤独をめぐる現状を浮き彫りにしており、孤独に対する技術について以前に紹介した(過去記事)。自己申告による孤独の評価には限界もあるため、表現される言語から感情を定量化するための自然言語処理が模索されている。 カリフォルニア大学サンディエゴ校からのニュースリリースによると、同校の研究グループは「自然言語処理で高齢者の孤独感を評価する手法」を学術誌 American Journal of Geriatric Psychiatryに発表している。研究に参加した80人の高齢者へのインタビューから言語的特徴を抽出し、機械学習アプローチによって質的な孤独感を精度94%、量的な孤独感を精度76%で予測することができた。 同研究によると、孤独を抱える人は孤独についての直接的な質問に対して「悲しみの表現が多く、回答が長くなる」特徴があった。また女性は孤独を自認する傾向が強く、男性は恐怖と喜びに関する表現が多用される、という解析結果もあわせて示された。「孤独者のスピーチ」を解析する手法の社会実装が近づくことを実感させられる研究のひとつである。

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AIにより致死的感染症のリスクを予測

ヘルシンキ大学の研究チームは、機械学習アルゴリズムを利用し、深刻な感染症を引き起こし得る皮膚常在菌を予測することに成功した。これは予防学的観点から重要な成果であるとともに、従来の生物学的アプローチでは解明されていなかった難題を、AIが解決に導いたことでも注目を集めている。 英News-Medical.netの報道によると、研究チームは、大規模ゲノムデータと対象細菌の免疫特性をアルゴリズムに学習させることで、致死的感染症発症の予測精度を高めたという。ハイリスクな遺伝型を保有する場合、手術前に予防的抗生剤投与を含めた対応が可能となり、近年の個別化医療はますます発展することになるだろう。 一部の皮膚常在菌は、体内埋め込み型デバイスの手術時などに重篤な感染症を惹起することが知られている一方、詳細な予測が困難だったため、清潔管理による発症予防がこれまでの一般的な対策だった。インドのテックメディアdigitは、このアルゴリズムが感染症対策の画期的技術となると報じ、早期の実用化に期待が寄せられている。