乱雑な現場でも動くロボAI技術、見えない領域も予測=NEC (ASCII.jp)

NECは、整理されず不規則に配置された物品に対し、精密なハンドリング作業が可能なロボット人工知能(AI)技術を開発した。物品や障害物に隠れている領域やロボットの動作結果を予測することで、従来は人手を要した物流倉庫でのハンドリング作業を、ロボットで代替することが可能となるという。 NECは、整理されず不規則に配置された物品に対し、精密なハンドリング作業が可能なロボット人工知能(AI)技術を開発した。 ……

乱雑な現場でも動くロボAI技術、見えない領域も予測=NEC (MITテクノロジーレビュー)

フラッシュ2024年2月21日 人工知能(AI)乱雑な現場でも動くロボAI技術、見えない領域も予測=NEC by MITテクノロジーレビュー編集部 [MIT Technology Review Japan] NECは、整理されず不規則に配置された物品に対し、精密なハンドリング作業が可能なロボット人工知能(AI)技術を開発した。物品や障害物に隠れている領域やロボットの動作結果を予測することで、従来は ……

Transformerの化学言語モデルはキラリティ認識が苦手 (ASCII.jp)

東京大学の研究チームは、深層学習モデルのTransformer(トランスフォーマー)が多様な化合物構造を学習していく過程で、特定の部分を苦手としていることを発見した。深層学習モデルは薬学研究でも活用されており、化合物構造を自然言語処理を使って数値へ変換する化学言語モデルが使われている。ただ、深層学習モデルが多様な化合物構造をどのように認識し、学習しているのかは明らかになっていなかった。 東京大学の ……

Transformerの化学言語モデルはキラリティ認識が苦手 (MITテクノロジーレビュー)

フラッシュ2024年2月21日 人工知能(AI)Transformerの化学言語モデルはキラリティ認識が苦手 by MITテクノロジーレビュー編集部 [MIT Technology Review Japan] 東京大学の研究チームは、深層学習モデルのTransformer(トランスフォーマー)が多様な化合物構造を学習していく過程で、特定の部分を苦手としていることを発見した。深層学習モデルは薬学研究 ……