手短に Facebookは今週、ソーシャルネットワークに公開されているビデオから視覚、音声、および書かれたコンテンツを理解できる機械学習モデルを作成するための内部プロジェクトを明らかにしました。

Generalized Data Transformations（GDT）として知られるモデルのXNUMXつが、Instagramで使用されるようになりました。 短いビデオ録画またはリールを表示しているユーザーは、興味深い可能性のある同様のクリップを選択するAIを利用したレコメンダーシステムのおかげで、見たいと思う他のリールをすばやく見つけることができます。

たとえば、Instagramの誰かがトラクターのビデオを見る傾向がある場合、GDTレコメンダーシステムはトラクターの他のビデオを強調表示します。 モデルは同様の機能に気づきます。 どちらのビデオにも、大きな車輪の付いた車両の画像や、エンジンが回転する音が含まれます。

Facebookは、このプロジェクト「Learning from Videos」が、誕生日パーティーで撮影した特定の写真の検索など、より便利なAIツールの構築に役立つことを期待しています。

「このように思い出を思い出すには、「お誕生日おめでとう」というフレーズをケーキ、キャンドル、さまざまな誕生日の歌を歌う人々などに一致させる方法をシステムに教える必要があります。」 説明 今週。

今週初めにFacebook 発表の Instagramデータを使用した、顔認識に関する同様の計画。 ザッカーバーグのせいにしないでください、あなたはそれにサインアップしました。

活動家は機械学習コミュニティにGoogleからの仕事を断るように言います

Google社員は 追放 ウェブの巨人のEthicalAIユニットのXNUMX人のリーダーのうち、機械学習コミュニティのメンバーに、スーパーコーポレーションでの求人を断り、学会が会社からの資金提供を拒否するように促しました。

ティムニット・ゲブルとマーガレット・ミッチェルは、グーグルが使用しているような大規模な言語モデルの社会的および環境的影響を精査する論文から名前を削除するように求めた経営陣を押し戻した後、グーグルから追放された。

「したがって、AIコミュニティのメンバー、特にテクノロジーの社会的および倫理的影響を研究するキャリアを築いている人々に、倫理的AIチームと連帯して次の行動を取るよう呼びかけます」とグループのGoogle Walkout for Real Change、 Mediumに書いた。

研究者は、Googleの採用チームに協力せず、企業が学会を後援したり、主催者があらゆる種類の資金を受け入れたりすることを許可しないよう求めました。 あなたは完全に投稿を読むことができます こちら.

科学者がまれなタイプの細胞のゲノムを開梱するのに役立つ新しいAIツールキット

Nvidiaとハーバード大学の研究者は、細胞のDNAの配列決定を支援し、遺伝学者がいくつかの病気の原因を研究するのを支援するソフトウェアを構築しました。

AtacWorksという名前のツールキットは、今週NatureCommunicationsに掲載された論文で説明されています。 基本的に、細胞シーケンシング実験から全体的なエピジェネティックプロファイルを説明する厄介な計算データを取得し、それをクリーンアップしてゲノムを予測します。

「AtacWorksは、シーケンスデータのノイズ除去と、アクセス可能なDNAのある領域の識別の両方を行い、NVIDIA Tensor CoreGPUを使用してわずかXNUMX分でゲノム全体の推論を実行できます。」 従った Nvidiaのブログ投稿に。

このソフトウェアは、科学者が実験で必要な数の細胞をシーケンスすることができなかった、まれな細胞タイプに最も役立ちます。 「AtacWorksを使用すると、通常10倍の細胞を必要とする単一細胞実験を行うことができます」と、論文の共著者でハーバード大学の助教授であるJasonBuenrostroは述べています。

AtacWorksを使用できます こちら。 ®

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出典：https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/03/13/in_brief_ai/