世界を変える 7 つの AI アプリケーション | Frontier Exploration

カリフォルニア大学サンディエゴ校で開発・実装されている AI 主導のテクノロジーとイノベーションの多くは、「AI 革命」の次の進化を推進する可能性があると報じられています。慢性的な健康状態の管理からどの映画を見るかの決定まで、AI の進歩は意思決定を支援し、科学的発見を加速し、さらには命を救うことさえ可能です。

ここでは、キャンパス全体で開発されている数多くのツールとテクノロジーのうち、研究分野から現実世界に移行する可能性のある 7 つを紹介します。

1. 認知障害を持つ人々を支援するソーシャルロボット

カリフォルニア大学サンディエゴ校の医療ロボット研究所で開発中の人工知能ロボットは、将来、認知症や軽度認知障害を持つ人々のケアへのアクセスを改善し、自立性を高める可能性がある。モチベーションと神経リハビリテーションのための認知支援ロボット (CARMEN) は、記憶、注意、組織化、問題解決、計画に関連する戦略を教えるために設計されたソーシャル ロボットです。

CARMEN はカスタム AI アルゴリズムを使用してユーザーについて学習し、個人の能力と目標に合わせてインタラクティブ機能をカスタマイズします。こうしたやりとりには、家の中のなじみの場所に物を保管するなど、記憶をサポートする習慣を身につけることを教えたり、社交の場で人の名前を覚えるなど、認知目標を設定して達成するのを手伝ったりすることが含まれます。

ユーザーはCARMENプロトタイプが認知アシスタントとしての機能を説明するのを見ている

(画像提供: カリフォルニア大学サンディエゴ校医療ロボット研究所)

このプロジェクトは、同研究所の所長であり、コンピューター科学および工学の教授でもあるロボット工学者のローレル・リーク氏が主導している。数十年にわたり人工知能とロボット工学の交差点で研究してきたリーク氏は、CARMENのようなロボットは、この分野で刺激的な進歩をもたらす可能性があると語った。チームの研究の一環として、CARMEN のプロトタイプは、米国サンディエゴの George G. Grenner Alzheimer's Family Center で、また最近では個人の自宅で、個人に対する認知介入を行うために使用されています。

2. 慢性的な健康状態を管理するためのモバイルプラットフォーム

スマートウォッチやフィットネストラッカーから血圧モニター、パッチ、バイオセンサーに至るまで、ウェアラブル医療機器は近年爆発的に普及し、ユーザーや臨床医が個人の健康データにリアルタイムでアクセスできるようになっています。しかし、このデータを組み合わせて、高血圧や糖尿病などの慢性疾患の管理に役立つ正確で個別の推奨事項を生成する方法があったらどうでしょうか? CIPRA.ai はまさにそれを実現する新しいモバイル アプリであり、カリフォルニア大学サンディエゴ校で開発されたテクノロジーに基づいています。

CIPRA.aiは、カリフォルニア大学サンディエゴ校で開発された技術をベースにした新しいモバイルアプリで、慢性疾患の影響に対処するユーザーを支援することを目的としています。

(画像出典: CIPRA.ai)

CIPRA.ai は、慢性疾患の治療は「万人に当てはまる」解決策ではないという考えに基づいて構築されています。 AI プラットフォームは、個人用ウェアラブル デバイスや健康アプリから多次元データを収集し、そのデータを機械学習アルゴリズムに送り込んで、ユーザーを理解し、その状態の主な原因を特定します。その後、アプリはユーザーに合わせて特別に調整され、個人として病気を治すのに最も効果的となる、1 日あたり 1 つまたは 2 つの対象を絞った介入を推奨します。

「これは、研究室で開発した技術を実際の製品にしたものです」と、カリフォルニア大学サンディエゴ校の電気・コンピュータ工学教授でワイヤレス通信センター所長のスジット・デイ氏は語る。医療システムと連携して導入できるように設計されており、医療提供者が患者の推奨事項にアクセスして進捗状況を追跡できるようにすることで、CIPRA.ai はまもなくカリフォルニア大学サンディエゴ校の高血圧患者に提供される予定だ。さらに、チームはこのツールを、糖尿病や精神疾患などの管理に関する個別の推奨事項を提供する多慢性疾患プラットフォームに拡張する取り組みを進めています。

3. 配送およびマイクロモビリティ用の自律走行車

カリフォルニア大学サンディエゴ校では、周囲を見回すだけで未来を垣間見ることができます。ここでは、自律走行車研究室で行われている研究が研究室の枠を超え、大学の 1,200 エーカーのキャンパスに広がる道路や歩道にまで拡大しています。郵便配達用の自動運転ゴルフカートは、2019年に登場して以来、キャンパスでよく見かけるようになったが、同研究所の研究チームを率い、カリフォルニア大学サンディエゴ校のエピソードロボティクス研究所を率いるヘンリック・クリステンセン氏は、このプロジェクトはまだ表面をなぞっただけだと語った。 AI がキャンパス、都市、その他の場所での配送とマイクロモビリティの物流をどのように変革しているか。

クリステンセン氏のチームは、郵便配達車両用に開発したのと同じ基礎 AI アルゴリズムを使用しています。このアルゴリズムは、目的地に向かう途中で交通法規を遵守し、途中で車、自転車、歩行者を検出するようにプログラムされています。そして、今秋の次のプロジェクトは、一日の特定の時間にキャンパス内の需要の高い場所まで自動運転するようにプログラムできる三輪スクーターです。たとえば、朝には、キャンパスの中央の路面電車の停留所に数台のスクーターが停まっていて、通勤者が乗って授業に行けるようになっているかもしれません。ユーザーが目的地に到着すると、スクーターは自動的に必要な場所に戻ります。

クリステンセン教授は、大学キャンパス内の歩行者密集道路を自動運転車が安全に走行できるようにするAIアルゴリズムの開発は興味深い研究課題だと語った。すでに商用化されている自動運転技術は高速道路での運転に柔軟に対応できますが、密集した都市環境は依然として大きな課題です。

「我々は、現在の自動運転企業がまだ解決していない問題を解決しようとしている」とクリステンセン氏は語った。

4. 大気河川予測を改善するためのツール

スクリップス海洋研究所の西部気象・水極値センター（CW3E）の大気科学者とコンピューター科学者のチームは、気候変動の重要な変数である統合水蒸気輸送（IVT）の予測を向上させる人工知能ツールを開発した。大気河川の存在と強度は決定されており、カリフォルニア州全体の水管理者の決定に大きな影響を与えています。

CW3Eの副所長ルカ・デッレ・モナチェ氏が率いるチームは、いわゆる「後処理フレームワーク」で大量の気象データをふるいにかけることができる機械学習アルゴリズムを開発した。このアプローチにより、過去の予測モデルの間違いに基づいて、今日の予測を改善することができます。センターの予測情報に基づく貯水池運用 (FIRO) プログラムを通じて、貯水池からいつどのくらいの水を放出すべきかを決定するための、非常に正確な機械学習主導の予測が開発されました。これにより、州の水供給が最適化されるだけでなく、洪水のリスクも軽減されます。 CW3E の研究者らは、降水量と貯水池流入量をより正確に予測することで、水管理者は毎年約 25% の水を節約できることを発見しました。

「機械学習を物理ベースの動的モデルに適用することは、ゲームチェンジャーです」とデレ・モナチェ氏は語った。 「今はエキサイティングな時期であり、私たちは本当に有意義な改善と貢献を行っています。」

5. 映画のおすすめを提供するチャットボット

ジェイコブス工学部の研究者たちは、ストリーミング大手のNetflixからの資金提供を受けて、視聴者と双方向の会話をし、視聴者の個人的な興味や好みに基づいて視聴すべき特定の映画を推奨できる会話型推奨システムを構築している。

「あなたへのおすすめ:」Netflix、Hulu、Disney+、その他の人気ストリーミング アプリにログインするたびに、このメッセージが表示されます。これらの企業は、ユーザーが視聴するコンテンツの種類や視聴時間に関するデータを保有しており、パーソナライズされた機械学習アルゴリズムを使用してユーザーの好みを判断します。しかし、これらの推奨システムがさらに一歩進んだらどうなるでしょうか?もしあなたが自分の好みについて彼らに話し、彼らがあなたと対話したり、それに応じて彼らの推奨事項を調整したりできたらどうでしょうか?

私たちはこのアイデアを現実のものにするための初期段階にあります。 Netflix からの資金提供を受けて、レコメンデーション システムを専門とするジェイコブス工学部の研究室でコンピューター サイエンスの教授であるジュリアン マコーリー氏と彼のチームは、このテクノロジーの可能性とユーザーの反応を探るためのデモ システムを構築しています。 McAuley 氏は、過去 1 年間の ChatGPT などの生成 AI ツールの急速な発展により、会話型レコメンデーション システムへの関心が急激に高まっていることに気づきました。この作業では、大規模な言語モデルと、非常に特殊なドメインでの推奨に重点を置いた従来の推奨システムとを組み合わせます。モデルをトレーニングするために、マコーリー氏と彼のチームは、映画のレビューやRedditでの映画に関する会話などのデータセットを収集しています。

「このアイデアは、不可能に思えたものから、ほぼ実現可能なものになった」とマコーリー氏は語った。同氏は、この技術の潜在的応用分野は映画にとどまらず、電子商取引、ファッション、フィットネスなど多岐にわたる可能性があると語った。 「誰もがこうしたものの構築と展開に関わりたいと思っています。」

6. 命を救う手術を自動化できるロボット

カリフォルニア大学サンディエゴ校のエンジニアたちは、手術ロボットに自動手術を実行させる人工知能技術を開発している。

救急隊員が到着するのが難しい遠隔地で、自動車事故に遭い、生き残った人がいると想像してください。しかし、割れたガラスの破片が彼の腕に深い傷を負わせ、大量に出血した。状況は悲惨なものだったが、上空を飛行していたドローンが、出血を抑えて血管を修復するよう訓練された自律型外科用ロボットを地面に落とした。まるでSF映画のような話だが、すぐに実現する可能性は低いものの、カリフォルニア大学サンディエゴ校のエンジニアたちはすでにそのための基礎を築いている。

電気・コンピュータ工学准教授のマイケル・イップ氏と彼のエンジニアリングおよび臨床協力者のチームは、血液を識別し、出血を制御し、縫合を施し、特定の外科手術を自律的に実行するなど、人工知能コンポーネントを備えた外科用ロボットを開発しています。最近、イップ氏はカリフォルニア大学サンディエゴ校医学部、米国陸軍遠隔医療および先端技術研究センター、SRIインターナショナルと共同で、血管修復手術を行う人間の外科医を支援する25ポンドのヒューマノイド外科用ロボットを開発した。患者間の個人差や解剖学的変化を認識できる AI アルゴリズムの開発は極めて複雑な作業だが、イップ氏はそれを個人的に有益だと考えており、こうした進歩がいつの日か人々の命を救う可能性があると述べている。

「ロボット工学と自動化は、潜在的な未来であるだけでなく、医療の未来でもある」とイップ氏は語った。 「統計によれば、増加する患者数に対応できるほどの医師や外科医がいない。そのため、人々が必要とするケアの量を満たすために何らかの対策を講じる必要がある。」

7. 脳にヒントを得た顔認識のアプローチ

カリフォルニア大学サンディエゴ校の計算神経科学者らは、脳を模倣したシナプス記憶システムを構築し、従来の顔認識技術よりも多くの顔を認識できることを発見した。

顔認識技術は私たちの周りに溢れています。私たちが手に持つスマートフォンから、空港や小売店の防犯カメラまで、AI（ディープラーニングアルゴリズムと人工ニューラルネットワークの形式）は私たちの外見を学習し、後で私たちを認識することができます。これらの人工ニューラル ネットワークは可変の重みで接続されており、人間の脳内のニューロン間のシナプスを模倣しています。しかし、脳内のシナプスは信じられないほど複雑で、その内部の仕組みは完全には理解されていません。これが、顔認識などの典型的な AI 技術が、複雑な脳にヒントを得た構造ではなく、従来、単純な「シナプス」や重みを使用してきた理由の 1 つです。

しかし、顔の類似性を検出する人工ニューラル ネットワークが、脳のようなシナプスを再現するように構築されたらどうなるでしょうか?このシステムは顔を記憶するのに優れているでしょうか?カリフォルニア大学サンディエゴ校の神経生物学助教授マーカス・ベナ氏とその同僚たちは、その答えを見つけようと決心し、実際にそれを作った。昨年発表された研究で、研究チームはシナプス記憶システムがはるかに多くの顔を認識できること、そしてシナプスを増やすと、より単純なシナプスの場合よりも認識できる顔の数が増える速度が速いことを発見した。

シナプスの複雑性を広範に研究してきたベンナ氏は、計算神経科学者としての自身の主な目標は、機械学習アプリケーションを構築することではなく、脳の仕組みとその限界を克服する方法をより深く理解することだと語った。しかし、人工知能と神経科学の分野がますます融合するにつれて、それぞれの進歩が相互に有益であることが証明されつつあります。