人工知能（AI）とは、人間の知能をコンピュータ上で再現・模倣する技術のことです。AIは、機械学習、自然言語処理、画像認識、ロボット工学など、さまざまな分野で研究・開発されています。AIは、すでに私たちの生活にさまざまな形で浸透しています。例えば、自動運転車、音声認識、顔認識、翻訳ソフト、画像検索、医療診断など、さまざまな分野でAIが活用されています。
ヘルスケア
この研究は、FacebookのAI研究チーム（FAIR）とNYU Langone Healthの放射線技師との間で進められた[fastMRI](https://fastmri.org/)と呼ばれる共同プロジェクトである。科学者たちは、低解像度と高解像度のMRIスキャンのペアで機械学習モデルを訓練し、このモデルを使用して、通常の入力データのわずか4分の1から最終的なMRIスキャンがどのように見えるかを「予測」する。
国家安全保障
米陸軍のジェミン・ジョージ博士と彼の同僚は、階層的強化学習（HRL）を使用して、エージェントの大規模な群れをグループとして制御する方法を開発した。ドローンの制御を中央集権的なアプローチから階層的な設計に移行することで、ソフトウェアの学習時間が80％削減されたという。
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。
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
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。
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。
AI
MITコンピュータサイエンス・人工知能研究所（CSAIL）とMIT-IBMワトソンAIラボの研究者はこのほど、GoogleのTransformerアーキテクチャを組み込んだAIモデルトレーニング技術であるHardware-Aware Transformers（HAT）を提案しました。
コンピュータビジョン
MITの研究者は、よく知られているImageNetデータセットには「系統的なアノテーションの問題」があり、ベンチマークデータセットとして使用した場合には、根拠となる真実や直接観測との間にずれが生じると結論付けています。
AI
Googleは、ハーバード大学と協力のもと、米国の郡や州における今後14日間のCOVID-19患者数、死亡者数、ICU利用率、人工呼吸器の利用可能性、その他の指標を予測するモデル「COVID-19 Public Forecasts」を発表した。このモデルは、ジョンズ・ホプキンス大学、デカルト研究所、米国国勢調査局などの公開データをもとに訓練されている。
AI
インペリアル・カレッジ・ロンドンの研究者たちは、感情、性別、健康状態などのセンシティブな属性を除去しながら、音声認識や識別などのアプリケーションをサポートする音声分析手法を開発したと主張しています。このフレームワークは、音声データとプライバシー設定を補助情報として受け取り、その設定を使用して、録音された音声から抽出される可能性のある機密性の高い属性をフィルタリングします。