
AI
異なるデータセット間の因果関係を見つけるAI
英国に本拠地を置くバビロン・ヘルスの研究者Anish Dhir とCiarán Lee は、異なるデータ・セット間の因果関係を見つけるための手法を考え出した。これにより、手つかずの医療データの大規模なデータベースを原因と効果を掘り起こすことが可能になり、新たな因果関係の発見が可能になるかもしれない。
アクシオン創業者。早稲田大学政治経済学部政治学科卒。インドネシアのガソリン補助金汚職疑惑で国際的スクープ。DIGIDAY[日本版]創業編集者。一人スタートアップ人材。記者、編集者、アナリスト、ビジネス開発、プロダクトマネジャー、フロントエンドエンジニア、経理、ファイナンス、法務、デザイナー、マーケター、DTMer、動画編集者を兼ねる。
AI
英国に本拠地を置くバビロン・ヘルスの研究者Anish Dhir とCiarán Lee は、異なるデータ・セット間の因果関係を見つけるための手法を考え出した。これにより、手つかずの医療データの大規模なデータベースを原因と効果を掘り起こすことが可能になり、新たな因果関係の発見が可能になるかもしれない。
半導体
新しい強化学習アルゴリズムは、コンピュータチップ上の部品の配置を最適化することで、より効率的で消費電力の少ないコンピュータチップにすることを学習した。
AI
AIや機械学習モデルのベンチマークに使用されるメトリクスは、それらのモデルの真のパフォーマンスを十分に反映していないことが多い、とウィーンのInstitute for Artificial Intelligence and Decision Supportの研究者によるプレプリント研究が主張しています。この研究はオープンソースのWebベースのプラットフォームPapers with Codeから3,000以上のモデルのパフォーマンス結果のデータを分析したものです。
ギグエコノミー
UberとLyftは、サンフランシスコの裁判官が月曜日に下した仮処分命令の下で、カリフォルニア州のドライバーを従業員として再分類しなければならない。配車企業は、他のギグエコノミー企業とともに、運転手を従業員に分類することに抵抗している。カリフォルニア州の新法は、企業が労働者を契約社員に分類する前に、より厳格な要件を成文化した。
ギグエコノミー
UberのCEOであるダラ・コスロシャヒは、月曜日のニューヨーク・タイムズの論説で、ギグワーカーのための「福利厚生基金」の設立を呼びかけた。ギグワーカーは、従業員ではなく独立した請負業者のままであり、従来の労働者が受け取るのと同等の福利厚生をUberのような企業に求めてきた。コロナウイルスの大流行とその結果としての経済的負担は、これらの呼び出しを拡大している。
ギグエコノミー
ギグワークは、伝統的な長期的な雇用主と雇用主の関係の外で収入を得る活動で構成されている。米国の労働者の20〜30%はギグワーカーとして労働した経験があるが、その実態の公的な記録が残っていないため、労働者の権利保護などに課題がある。
政府
ホワイトハウスと国防総省は10日、無線業界が利用可能な重要な新しい周波数帯域を作ることで、商業的な5G展開を加速させる計画を発表した。夏の終わりまでに、連続する100MHzのミッドバンド・スペクトラムを5G開発に利用できるようにすることを目標とすると、ホワイトハウスは発表した。
AI
AIの最近の進歩に対する興奮の一部は、警鐘に移っている。昨年の研究では、マサチューセッツ大学アマースト校の研究者が、大規模な深層学習モデルを訓練すると、地球温暖化の原因となる二酸化炭素が62万6000ポンド(約28万キログラム)発生し、これは自動車5台分の生涯排出量に相当すると試算している。
AI倫理
米陸軍の研究部門は、兵士が特定のコマンドを使うのではなく、自然な会話をすることで小型ロボット車に命令を与えることができるシステムを開発している。ロボットは兵士の意図を理解し、与えられたタスクを完了させることができるようになるという。システムは、地域の偵察や捜索救助に使われるだろう。
AI
直感的には、たとえニューロンの総数が同じであっても、階層型ニューラルネットワークの方が、単一の「層」のニューロンよりも構成関数を近似するのに優れているはずだということです。彼らの研究の技術的な部分では、「近似するのが上手い」とは何を意味するのかを特定し、その直感が正しいことを証明しています。
ソーシャルメディア
フェイスブックは7日(現地時間)、同社のポリシーに度重なる違反をしたとされる、陰謀論者の団体「QAnon」が運営していた最大規模の公開グループの1つを削除したと発表した。Official Q/Qanonと呼ばれるグループは、いじめや嫌がらせ、ヘイトスピーチなどに可能性がある活動をしていると同社はみなした。
セキュリティ
パンデミックの影響で、犯罪組織はお金を移動させる新しい方法を考え出さざるを得なくなりました。その結果、不審な金融取引を検出し、その発生源まで追跡することを任務とするアンチ・マネーロンダリング(AML)チームにとっての重要性が高まっています。