人工知能応用シナリオのレビューと展望

2020 年は特別で忘れられない年であり、人工知能にとっても同じことが言えます。

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過去1年間、AIはますます私たちの生活に浸透し、影響を与えてきました。AIは疫病と戦うための豊富で効果的な武器を提供し、エンターテインメント、ゲーム、電子商取引、食品加工などさまざまな分野にも参入しました。

では、2020 年に最も印象に残った主要な AI イベントはどれでしょうか? 次の AI アプリケーション シナリオのリストから過去を振り返り、未来に期待してみましょう。

01. AI農業の次の都市

2020年10月15日、国内初のイチゴAI栽培コンテストが第1シーズンの終了を発表し、人工知能チームが総合優勝し農家チームをリードした。コンテストサイトのデータによると、AIチームとトップ農家チームはイチゴの糖度などの指標は基本的に同じですが、生産量ではAIチームがリードしており、平均でトップ農家チームより175％以上高くなっています。

AIイチゴ栽培はAIが農業に参入する第一歩ではない。2018年には早くも「AI養豚」が開始され、養豚業界にAI、ビッグデータ、ビデオ、音声技術を導入することを目指している。

人工知能と農業の深い融合は、農業生産の効率を向上させます。高度にインテリジェントな養豚場や養鶏場からスマートな選別・ピッキングロボットまで、AIは最先端の技術と最先端のビジョンを使用して農業生産チェーンを変革し、農業の急速な発展を推進しています。

o2. AIが文化遺産を修復

万里の長城の修復は、文化遺産の修復分野において常に大きな問題となっている。万里の長城を伝統的な方法で修復するには、多くの時間と労力がかかる。特に北京市懐柔区にある箭扣長城は、天に続く梯子のように危険な山頂や崖の上に建てられており、作業員が工事現場に到達するのは極めて困難である。さらに、従来の手動測定では万里の長城の全体像や詳細を反映することができず、保護部隊がより正確なメンテナンス計画を立てるのに役立ちません。

しかし、「ドローン技術、高性能コンピューティングプラットフォーム、人工知能アルゴリズムと技術」という3つのコア技術により、従来の修理問題を克服できるようになりました。その中で、ドローン技術は主に都市の壁を検出して撮影し、鮮明で正確な3Dモデリングのための高解像度画像を取得し、さまざまな過酷な条件下で近距離マッピングを実行するために使用されています。高性能コンピューティング プラットフォームは、スケーラブルなプロセッサを使用してドローンやワークステーションで収集された画像を迅速に分析および処理し、壁のひび割れや、修復が必要なレンガやタイルの欠落を監視および判断できます。人工知能のアルゴリズムとテクノロジーは、収集されたマルチモーダル データを分析、処理、仮想的に再構築して、修理とメンテナンスのガイダンスを提供し、将来の作業のための予測データを提供します。

o3. AIが作業監督者になる

仕事で怠ける現状に終止符を打つため、アメリカの企業がEnaibleという監視ソフトウェアを開発した。このソフトウェアは従業員のコンピュータにインストールされると、バックグラウンドで常時実行され、従業員の仕事に関する詳細なデータを収集して会社に提供することができる。

従業員がコンピュータを使用すると、オペレーティングシステムはアプリケーションソフトウェアの操作プロセスをログの形で記録します。文書を開いて内容を読み、Webページを閲覧すると、使用の痕跡が残ります。コンピューターに監視ソフトウェアをインストールし、オペレーティングシステムでさまざまな権限を付与することで、AIスーパーバイザーはオフィスでコンピューターを操作することで残されるあらゆる種類のデータを収集し、それらを統合して、コンピューターが理解できる表現を形成することができます。

このソフトウェアは、トリガー・タスク・タイムと呼ばれるアルゴリズムも使用しており、電子メールや電話に基づいて、従業員が完了する必要のあるタスクと完了にかかる時間を決定します。次に、アルゴリズムはこのデータに基づいて従業員の作業効率を評価します。

o4. AIが音楽を作る

テクノロジーの発展に伴い、音楽制作における AI の役割は徐々に拡大し、最終的には音楽作品のあらゆる部分を完全にカバーするようになりました。私たちが問題視する課題は、AIを音楽の特定の部分に仮に配置して創作するということから、AIが独立した音楽クリエイターとして「作品」を制作するということに徐々に移行していくでしょう。

「目が覚めると、明るい星の光が窓辺から差し込み、海岸線が山と海を繋いでいます。うねる夢の端は空の舞台のようで、突然目の前に広がります。」12月13日、2020 NetEase Future Conferenceで、AIが作詞、作曲、編曲、歌唱をすべて手掛けた初のAIオリジナルシングル「Wake Up」が発表されました。

o5. AIがあなたの舌先に

フェイスブックの人工知能研究所の研究者たちは少し前に、食べ物の写真からその材料や加工手順を自動的に識別できると言われるAIシステムを開発した。これにより、食通は自宅で食べたいものを作ることができるようになる。美味しいと思っても自分では作れないので、毎日他人のレストランに行ってお金を使う必要が無くなったようです。

英国人ジャーナリストのニール・マッキンゼー氏は、AIに食事を作ってもらおうとした。同氏は冷蔵庫からトマト3個、サツマイモ1個、アスパラガス数本を取り出し、これらの材料をインテリジェントプログラムに入力し、食物アレルギーがない旨の声明文を記入し、キッチンにある調味料をリストアップした。すぐに、AI は煮込み、炒め物など、これらの食材を調理する方法を考案しました。

2020 年は人工知能にとって記憶に残る重要な年となるでしょう。

新たな産業変革の原動力として、人工知能は新しい技術、新しい製品、新しい産業を生み出しています。人工知能は、アルゴリズムの計算能力とデータ レベルの両面で、常に向上し続けています。

2021年がやって来ます。人工知能はどのような力をもたらすのでしょうか？人工知能の助けを借りて、どのような新しいシナリオやビジネスモデルが生まれるのでしょうか？

01. 没入型​​メディアは、より深い体験とシナリオへと進化する

没入型メディアは、物理世界と仮想世界の融合と共生を実現し、将来の私たちの生活や仕事の仕方を変える破壊的なトレンドの 1 つであると考えられています。 5G、AI、VR、AR、MRなどのテクノロジーの推進により、没入型メディアは体験とシナリオの徹底的な開発へと進んでいます。より深い没入感は、主に、実際のシーンの 6DOF (自由度)、より鮮明でスムーズなコンテンツ表示、マルチチャネルインタラクションなどの側面に反映されます。没入型メディアは、3次元再構成、近眼ディスプレイ、レンダリング処理、知覚的インタラクションなどの技術の産業化プロセスに依存して、視聴覚のリアリズム、インタラクティブな滑らかさ、リアリズムの向上をもたらします。シナリオの観点から見ると、没入型テクノロジーは、個人向けエンターテインメントの消費者市場から企業市場の垂直産業へと発展を深めています。今後、5Gの大規模な普及、没入型メディアのハードウェアと技術のさらなる進歩、制作コストの削減、より高品質なコンテンツの開発により、没入型メディア製品とサービスは主流グループに広く採用され、アプリケーションシナリオと商業スペースが本格的に活性化されるでしょう。

02. 脳コンピュータインターフェースはリハビリテーションの分野で画期的な進歩をもたらすと期待されている

ブレイン・コンピュータ・インターフェースとは、脳と外部デバイスの間に確立される通信および制御チャネルを指します。これは、自然と人間を理解し、変革するための「究極のフロンティア」です。 「脳コンピューター」によるシンプルな動作制御は、引き続き飛躍的な進歩を遂げており、リハビリテーションの場面で大きな応用可能性を秘めています。身体障害者が手足の部分的な機能を回復するのを助け、脳疾患の患者が能動的な運動リハビリテーションを実施し、脳機能の一部を作り直すのに役立ちます。現在の主な方向性は、EEG 信号取得の信号対雑音比の向上、高帯域幅の双方向読み取りおよび書き込み、および非侵襲性/低侵襲性インプラントです。長期的には、その応用におけるブレークスルーは、より精密な電極、より生体に優しい材料、より豊富なデータベース、より明確で統一されたデータ標準、より強力な機械学習アルゴリズム、脳科学研究における重要な進歩など、複数の分野の共同の取り組みとソフトウェアとハ​​ードウェアの技術の協調的な開発にかかっています。

03. 疫病により医療AIの応用が加速

医療AIとは、AI技術を医療のさまざまな分野に応用し、人間と機械の連携を通じて医療の供給を拡大し、医療の効率と質を向上させることを指します。医療画像AI、疾病監視・早期警告AI、医療意思決定支援AIは、小サンプル学習技術、ドメイン適応法、注意メカニズムなどの主要なイノベーションのサポートにより、医療データ量が少ないなどの障害を効果的に突破し、流行期間中に大幅に加速した発展を実現しました。今後、より多くの医療AIの有用性が検証されるにつれて、データの統合、ソフトウェアとハ​​ードウェアの統合、医療AIの多疾患対応などは、長期的に注目し把握する必要がある重要な動向となるでしょう。

04. デジタルバイオマーカーが家庭での慢性疾患の診断と治療に光を当てる

デジタルバイオマーカーは、バイオマーカーによって放出されるデジタル信号であり、デジタル手段を通じて定量化可能かつ臨床的に解釈可能な客観的基準に変換され、病気の進行方向を発見、説明、または予測するために使用されます。代表的な例としては、映像解析や携帯電話のセンサー計測によるパーキンソン症候群、心機能、腎機能、骨粗しょう症、脊柱側弯症などの評価や、顔、声、呼吸音、咳音、運動機能による心機能低下の測定・評価などが挙げられます。スマートフォンのセンサーやカメラなどを利用したポータブルなデジタルバイオマーカー測定法は実用化への障壁が低く、今後普及していくと考えられます。これにより、在宅慢性疾患管理サービス市場が高速発展チャネルに参入し、最終的にはライフサイクル健康管理とパーソナライズされた精密医療の実現が促進され、疾病予防と診断・治療の質が向上し、疾病が個人の生活と社会経済に与える影響が軽減されます。

05. 脳コンピュータインターフェースはリハビリテーションの分野で画期的な進歩をもたらすと期待されている

各地域の奨励政策の支援を受けて、全国数十都市で自動運転テストとインテリジェントコネクテッドパイロットのデモンストレーションが本格的に展開されている。限定されたシーンでのハンズフリー操作をサポートする自動運転アシストクルーズや自動駐車システムが実用化され始めており、2021年には普及率が大幅に上昇すると予想されています。オープンエリアでの完全自動運転の実現には、数百億キロメートルレベルのテストデータが必要です。実際の道路テストだけに頼るのは、効率とコストの面で不可能な課題です。シミュレーション テスト プラットフォームは、テスト シナリオを現実的に復元し、道路取得データを効率的に使用してシミュレーション シナリオを生成し、クラウドベースの大規模な並列加速機能を組み合わせて、V 字型の自動車開発プロセスに沿って、自動運転の認識、意思決定計画、および制御のフルスタック アルゴリズムのクローズド ループを実現します。シミュレーション技術の向上と普及により、シミュレーションプラットフォームは業界のテスト量の99.9％を完了することが期待されており、自動運転技術の成熟を効果的に促進するでしょう。