【最終回】 ‘New in AI’: 自律走行車に運転教習を行うための新しい方法、ほか

New in AI ― 2019 年 6 月 19 日

190619_new_in_ai_01

自律走行車に運転教習を行うための新しい方法

2040 年までに 3,300 万台もの自律走行車が世界の道路を走ると予測されていますが、その実現には、未来の無人車、トラック、バス、すべての自律走行車が安全でなければなりません。自律走行車の安全性を確保するためには、走行車を制御する AI システムが周囲にあるものを正確に認識できる必要があります。しかし、そのためには AI に画像を使って学習させる必要があり、その画像は識別しラベリングされていなければなりません。これは非常に手間と時間のかかる作業です。この作業の効率化に成功したのが Linker Networks です。同社はデジタル画像を自動的にタグ付けする自動ラベリング システムを開発し、画像ラベリングにかかる時間を 70% 短縮するとともに、ラベリングの精度を 100% に近づけました。

この記事を読む (リンク先のページは英語です)
この動画をみる (リンク先のページは英語です)


190619_new_in_ai_02

大気汚染研究で結核の発生を防げるか

毎年インドでは大気汚染によって 5 歳未満の子供が 10 万人以上死亡しています。大気汚染は結核 (TB) などの空気感染性疾患を拡大させる要因となっています。ムンバイにあるヴィベカナンド教育協会工科大学は、17 年間にわたり 725 の地区からさまざまなデータを収集し、結核のまん延に対する気候要因と汚染の影響を研究しています。そして、この膨大なデータセットの分析をさらに加速させるために、Azure プラットフォーム上で開発された AI ベースのモデルを導入しています。現在、チームは予測モデルの精度を向上させるために、複数の機械学習モデルとニューラルネットワークモデルをテストしており、この研究の結果は結核のホットスポットを予測するのに役立ちます。

この記事を読む (リンク先のページは英語です)


190619_new_in_ai_03

AI と行くクルージング

2018 年には 600 万人以上が利用したロイヤル・カリビアン・クルーズ。同社はクルーズ旅で乗客により良い休暇を過ごしてもらうため、画像認識によるチェックイン方法を開発しました (乗客が任意で利用可能)。このチェックイン方法は同社の顧客情報に関する厳格なプライバシー基準を満たしているだけでなく、以前は 30 分かかっていたチェックイン時間を大幅に短縮することに成功しました。また、画像を AI 分析することでパターンを識別し、マネジメント チームが乗客によりよいエンターテインメントを提供し、より良い顧客エンゲージメントを実現することにも貢献しています。同社のイノベーション ラボは多くの変革を生み出しており、あなたの次のクルーズ旅を忘れられないものにしてくれるでしょう。

この記事を読む (リンク先のページは英語です)


AI Side Notes :

(リンク先のページは英語です)


本ページのすべての内容は、作成日時点でのものであり、予告なく変更される場合があります。正式な社内承認や各社との契約締結が必要な場合は、それまでは確定されるものではありません。また、様々な事由・背景により、一部または全部が変更、キャンセル、実現困難となる場合があります。予めご了承下さい。

Other Content

New Surface Family

Industry Innovation

Diversity & Inclusion

Diversity & Inclusion として

世界の News Center から

マイクロソフトを織りなす数々のストーリー

『The Future Computed: AI と製造業』

Follow us