AIで5,070万化合物を絞り込み、甘味料候補92種を選出
エルサレム・ヘブライ大学の研究チームは、機械学習と分子モデリングを組み合わせ、約5,070万個の化合物から甘味料候補92種を選びました。苦味が予測される化合物を除き、甘味が予測される分子を優先した計算上の選別です。
#機械学習
ACE2、大気の長期変動を高速に再現する機械学習モデル
大気の機械学習モデル「ACE2」は、過去80年間の気温などの長期傾向を再現しながら、1日あたり約1,500年分のシミュレーションを実行できます。一方、海面水温や二酸化炭素濃度を個別に変えた場合の応答には、現実と一致しない部分も残っています。
腸内細菌データを使う疾患予測モデル、解釈性と集団間の性能差が課題に
腸内細菌の構成から疾患などの状態を予測する機械学習モデルに、微生物の代謝活動や系統関係、菌同士のコミュニティ構造を組み込む手法「MicroKPNN」が開発されました。炎症性腸疾患、2型糖尿病、肝硬変、大腸がん、肥満に関係する7つのデータセットで評価され、既存の全結合型ニューラルネットワークとDeepMicroを、いずれも7件すべてで上回りました。
Swift向けの音声認識・判断パッケージ、Core MLモデルを端末上で実行
AnySpeechRecognizerとAnyDecisionModelは、Swiftアプリから音声認識と分類・評価を利用するためのパッケージです。どちらもオープンモデルをHugging Face Hubから取得し、端末上で実行できます。
Hi3D V1.0の推論コードと学習済みモデルが公開、1536³の形状高精細化に対応
Hi3Dは、3D形状を高精細化する旧世代モデル「Hi3D V1.0」の推論コードと学習済みモデルを公開しました。参照画像と同じ物体の粗いメッシュを入力し、最大1536³の実効スパース抽出グリッドでジオメトリを精細化できます。公開版は形状のみを出力し、テクスチャやマテリアルは生成しません。
NVIDIA、関係データベース向け基盤モデル「Kumo Relational」を公開
NVIDIAは、複数の関連テーブルを直接扱う予測モデル「Kumo Relational」を公開しました。タスクごとの学習やテーブルの手動統合をせずに予測でき、41のベンチマーク課題で教師あり学習モデルを上回ったと報告されています。論文では、前身モデルから事前学習データと対応規模を拡張した「KumoRFM-2」として説明されています。
MITの研究チーム、結晶構造と文章を結ぶ材料探索AIを開発
MITの研究チームは、結晶の3次元原子構造と自然言語の記述を組み合わせるAIモデル「CLaC」を開発しました。文章だけで学習したモデルと比べ、結晶の構造を踏まえて用途に合う材料候補を検索する能力の向上を目指しています。
脳オルガノイド3個で点字の電気信号を83％の精度で分類
人の幹細胞から作った脳オルガノイドに点字の電気信号を入力し、文字に対応する反応を分類する実験で、3個を組み合わせた場合の正答率は83％でした。単体の61％を上回る結果ですが、点字を学習したことを示す実験ではなく、生体神経組織を計算に使う研究の初期段階です。
UniForge3D、少数の画像から形状を復元・生成する新手法を提案
UniForge3Dは、撮影方向が分からない少数の画像から、観察できた形状を保ちつつ見えない部分を補い、完全な3Dモデルを作る手法です。画像に写った形状の復元と、学習した形状の知識を使った生成を一体で扱います。
脳画像の視覚処理パターンから4年後の抑うつ症状を予測
19歳の参加者1,332人が怒り顔を見るときの脳活動を解析し、視覚情報の処理パターンから将来の抑うつ症状に関わる指標を作る研究が発表されました。この指標は、臨床症状がなかった参加者の4年後の症状を予測し、人口統計情報や基本的な脳活動を用いる基準モデルを上回りました。
GitHub、ModernBERTで秘密情報検出を高速化 誤検知を抑えプッシュ前にも対応
GitHubは、コードの周辺情報を読む分類モデルを秘密情報の検出に導入しました。従来のLLMを使う処理と比べ、リポジトリ所有者単位で重み付けした検出結果の受け入れ率が11.5％上昇し、コミット後スキャンの実行時間の中央値は86％短縮しました。この高速化を受け、コミット後だけでなく、変更をプッシュする前の検査にも汎用的な秘密情報の検出を広げています。
Amazon、倉庫ロボット100万台超を運用 人の作業負担と安全性に課題
Amazonは倉庫で100万台を超えるロボットを稼働させ、今後はロボットアームの台数を今年中に倍以上へ増やす計画です。一方、同社は人間の従業員も150万人以上雇用しており、自動化が進む現場では、作業負担の軽減と安全性の両面が問われています。
シロシビン下の脳活動、混沌の中に状況に沿った秩序
シロシビンを摂取した人の脳活動を調べたところ、一見乱れているように見える変化の中に、休息や瞑想、音楽、映像といった状況に沿うパターンが見つかりました。研究チームは、このパターンが自己と外界の境界が薄れる感覚や、翌日の心理状態の変化とも関連したと報告しています。ただし、参加者は精神疾患の患者ではなく、結果は治療効果を示すものではありません。
Microsoft、選択肢ごとに確率を返す判断モデル「Microsoft-Decision-1」を公開
Microsoftは、分類や処理の振り分けに使う判断専用モデル「Microsoft-Decision-1」を公開しました。質問と回答候補を入力すると、候補ごとの確率をJSON形式で返します。文章を生成する汎用モデルとは異なり、アプリやAIエージェントが次の処理を選ぶためのスコアを出す設計です。
ARC Raiders、機械学習による検知と不正行為への恒久BANを強化
ARC Raidersの開発元Embarkは、Denuvoのカーネルレベル保護とAnybrainの検知に加え、機械学習などを使った社内モデルを運用しています。複数の仕組みで不審な行動を調べ、措置を決める前に検知の確度を高める方針です。
植物の振動を記録して茎の中の害虫を探す「Insect Eavesdropper」
カンザス州立大学の研究チームは、大豆の茎に潜る害虫を探すため、植物の振動を記録する装置「Insect Eavesdropper」を大豆畑などで試しています。昆虫の活動を音響データから捉え、目視では見つけにくい段階で調査につなげることを目指す研究です。
AIの影響で20人から4人に縮小、量子コンピュータ関連企業の経営者が現状を説明
AIの影響で仕事がなくなり、社内の人員を20人から4人に減らしたと、量子コンピュータ関連企業を経営するYuichiro Minato氏が明かしました。外注もゼロにし、残ったメンバーと新しい仕事を探す一方、本人は10年かけて築いた事業が崩れたと語っています。
Musubi、自然言語のポリシーで判定するモデレーションAIを公開
Musubiは、自然言語で書いた独自のルールに沿って投稿を判定するAIモデル「PolicyLM-1.7B」を公開しました。オープンウェイトで提供され、ポリシーを変更するたびにモデルを再学習せず、メッセージ単位で分類できます。チャットなど流れの速い場面で、運営側がルールを更新しながら投稿を分類する用途を想定しています。