インフォメーション
人工知能研究センターからのお知らせに関する履歴をご覧いただけます。
インフォメーション
2025.06.02
EVENT
ディープラーニング手法と記号構造の融合に関するワークショップ「第9回International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL 2025)」が10月29日、30日の2日間にわたり大阪大学中之島センターで開催されます。
産業技術総合研究所 人工知能研究センターは本会の共催機関です。
詳しくはこちら。
詳しくはこちら。
2025.04.17
INFORMATION
人工知能研究センターの上級主任研究員・劉欣を含む、大阪大学、京都大学、理化学研究所、米国イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の共同研究チームは、疾患サブタイプごとに異なる遺伝子相互作用ネットワークを構築するための新たな深層学習手法を開発しました。
本手法は、一般的な遺伝子間相互作用のネットワークデータと患者由来の遺伝子発現データを統合することで、サブタイプごとの特徴を反映した遺伝子相互作用ネットワークの構築を可能にします。がんのサブタイプ分類や個別化医療の高度化に貢献する基盤技術として期待されています。
この技術の詳細は、2025年4月24日から28日までシンガポールで開催される国際会議The Thirteenth International Conference on Learning Representations（ICLR 2025）において Oral 発表される予定です。くわしくはこちら。
本手法は、一般的な遺伝子間相互作用のネットワークデータと患者由来の遺伝子発現データを統合することで、サブタイプごとの特徴を反映した遺伝子相互作用ネットワークの構築を可能にします。がんのサブタイプ分類や個別化医療の高度化に貢献する基盤技術として期待されています。
この技術の詳細は、2025年4月24日から28日までシンガポールで開催される国際会議The Thirteenth International Conference on Learning Representations（ICLR 2025）において Oral 発表される予定です。くわしくはこちら。
2025.03.27
INFORMATION
AIやデータ駆動型システムの信頼性向上のため、データ品質の管理と評価に関する国際規格ISO/IEC 5259シリーズが第1部から第5部まで発行されました。産総研は、AIを用いた製品やシステム、サービス開発に関する国際標準化を主導的に推進し、本規格の発行に大きく貢献しました。
特に人工知能研究センターの金京淑副研究センター長らは、本規格の第2部（データ品質指標）のドラフト作成を含む規格開発を主導するとともに、2024年1月には暫定コンビーナーとして各パートの発行に大きく貢献しました。
詳しくはこちら。
特に人工知能研究センターの金京淑副研究センター長らは、本規格の第2部（データ品質指標）のドラフト作成を含む規格開発を主導するとともに、2024年1月には暫定コンビーナーとして各パートの発行に大きく貢献しました。
詳しくはこちら。
2025.03.10
INFORMATION
知的メディア処理研究チーム深山覚研究チーム長、緒方淳客員研究員らは、高性能な音声AI構築に利用可能な2種類の日本語音声基盤モデル「いざなみ」「くしなだ」を公開しました。
「いざなみ」は利用者のデータを用いて容易に改良でき、「くしなだ」は日本語の音声感情認識と音声認識に高い性能を発揮します。これらにより、高齢者の音声や感情豊かな表現を含む会話など、教師データが少量しかない場合でも高性能な音声AIを構築できます。今後は日本語方言の音声認識性能の向上にも取り組みます。
地域や世代の違いにより音声AIの性能が低下する問題の改善や、地方議会での議事録作成など多くの場面で活用が期待されます。
くわしくはこちら。
「いざなみ」は利用者のデータを用いて容易に改良でき、「くしなだ」は日本語の音声感情認識と音声認識に高い性能を発揮します。これらにより、高齢者の音声や感情豊かな表現を含む会話など、教師データが少量しかない場合でも高性能な音声AIを構築できます。今後は日本語方言の音声認識性能の向上にも取り組みます。
地域や世代の違いにより音声AIの性能が低下する問題の改善や、地方議会での議事録作成など多くの場面で活用が期待されます。
くわしくはこちら。
2025.03.06
INFORMATION
コンピュータビジョン研究チーム 片岡裕雄 上級主任研究員は、産総研地質情報研究部門 見邨和英 研究員、板木拓也 研究グループ長、宮川歩夢 上級主任研究員らと共同で、地層中に含まれる微化石の画像から高い精度で放散虫の種を分類できるモデルを開発しました。
数式から自動生成した大規模画像データセットを用いて画像認識モデルを構築する手法を、微化石の画像分類に応用し、平均で86％という専門家に近い精度で化石種の分類ができることが明らかになりました。
この結果は、地質分野において課題であった、膨大な画像の収集が難しい場合においても、高精度な画像分類モデルを構築することができることを示唆しています。微化石に加えて火山灰や鉱物、花粉などさまざまな粒子の鑑定に応用され、地質分野における画像認識を高精度化することにつながる可能性があります。
くわしくはこちら。
数式から自動生成した大規模画像データセットを用いて画像認識モデルを構築する手法を、微化石の画像分類に応用し、平均で86％という専門家に近い精度で化石種の分類ができることが明らかになりました。
この結果は、地質分野において課題であった、膨大な画像の収集が難しい場合においても、高精度な画像分類モデルを構築することができることを示唆しています。微化石に加えて火山灰や鉱物、花粉などさまざまな粒子の鑑定に応用され、地質分野における画像認識を高精度化することにつながる可能性があります。
くわしくはこちら。
2025.02.27
INFORMATION
オーミクス情報研究チーム 池部仁善 主任研究員、亀田倫史 上級主任研究員らは天野エンザイム 株式会社と共同で、計算科学によって、香料としてそのまま利用できる高純度のl-メントールを合成できる酵素を開発しました。
今回、l-メントールの工業的合成において有力な候補となる酵素Burkholderia cepacia lipase (BCL) をベースとし、産総研が開発した計算科学による酵素改変技術MSPERによって新たな酵素を開発しました。従来のBCLでは生成されるl-メントールの純度は98％ee程度であり、香料としてそのまま利用するのに必要とされる99％eeにはおよばなかったところ、新しく開発された酵素を用いると、最大99.4％eeのl-メントール純度を得ることができました。
本酵素の開発は、環境負荷が少なく、経済的にも優れたプロセスでの高純度l-メントール製造に貢献します。
くわしくはこちら。
今回、l-メントールの工業的合成において有力な候補となる酵素Burkholderia cepacia lipase (BCL) をベースとし、産総研が開発した計算科学による酵素改変技術MSPERによって新たな酵素を開発しました。従来のBCLでは生成されるl-メントールの純度は98％ee程度であり、香料としてそのまま利用するのに必要とされる99％eeにはおよばなかったところ、新しく開発された酵素を用いると、最大99.4％eeのl-メントール純度を得ることができました。
本酵素の開発は、環境負荷が少なく、経済的にも優れたプロセスでの高純度l-メントール製造に貢献します。
くわしくはこちら。
2025.01.08
EVENT
【再掲】2025年1月15日にNEDO委託事業「実世界に埋め込まれる人間中心の人工知能技術の研究開発」の最終成果報告会を開催します。
プロジェクト内の24項目のサブテーマごとにこれまでに開発してきた技術のブース展示を行いますので、是非ご来場ください。
詳しくはこちら。
プロジェクト内の24項目のサブテーマごとにこれまでに開発してきた技術のブース展示を行いますので、是非ご来場ください。
詳しくはこちら。
2024.12.25
INFORMATION
人や車、台風など移動体の位置や属性など、時間の経過と共に変化する移動体データ（Moving features data）を照会し、また、それにアクセスするための標準インターフェースを規定した国際規格OGC API - Moving Features - Part 1: Coreが発行されました。
本規格の制定により、大規模な移動体データへのアクセスが容易になることで、新しいモビリティサービスの展開や、スマートシティの実現を通して持続可能な社会の構築に貢献し、多様な価値創出が期待されます。
産総研人工知能研究センターの金京淑副研究センター長らは、2016年からOGC MF SWGのワーキンググループ共同議長として、移動体データの流通を促進する国際標準規格の開発に大きく貢献してきました。2022年度からは台湾、ベルギーとの国際連携により、移動体の時空間データおよびサービスの相互運用性を提供するため本規格のドラフトを提案し、このたびOGC標準に採択されました。
詳しくはこちら。
本規格の制定により、大規模な移動体データへのアクセスが容易になることで、新しいモビリティサービスの展開や、スマートシティの実現を通して持続可能な社会の構築に貢献し、多様な価値創出が期待されます。
産総研人工知能研究センターの金京淑副研究センター長らは、2016年からOGC MF SWGのワーキンググループ共同議長として、移動体データの流通を促進する国際標準規格の開発に大きく貢献してきました。2022年度からは台湾、ベルギーとの国際連携により、移動体の時空間データおよびサービスの相互運用性を提供するため本規格のドラフトを提案し、このたびOGC標準に採択されました。
詳しくはこちら。
2024.10.28
INFORMATION
人工知能研究センターの前研究センター長 辻井 潤一（現 産総研 フェロー）が令和6年度の文化功労者に選ばれました。
詳しくはこちら。
詳しくはこちら。
2024.10.09
INFORMATION
東京科学大学情報理工学院の岡崎直観教授と横田理央教授らの研究チームと産業技術総合研究所の研究チームは、日本語能力に優れた大規模言語モデル「Swallow」シリーズの最新版である「Llama 3.1 Swallow」を公開しました。
英語の言語理解・生成や対話で高い能力を持つ大規模言語モデル（米Meta社 Llama 3.1）の能力をほぼ落とさずに、日本語の言語理解・生成や対話能力を高めることに成功しました。
特に、80億パラメータのモデルは、同規模の既存の大規模言語モデルよりも高い日本語理解・生成能力を有することが確認されました。
詳しくはこちら。
英語の言語理解・生成や対話で高い能力を持つ大規模言語モデル（米Meta社 Llama 3.1）の能力をほぼ落とさずに、日本語の言語理解・生成や対話能力を高めることに成功しました。
特に、80億パラメータのモデルは、同規模の既存の大規模言語モデルよりも高い日本語理解・生成能力を有することが確認されました。
詳しくはこちら。