責任を持って適用された人工知能（AI）は、世界で最も困難な課題のいくつかを解決する可能性を秘めています。 今週の優勝者たちの証拠をもっと見る必要はない IBM Watson AI Xprizeワイルドカード・ラウンド これには、モントリオールのスタートアップであるAifred Healthが含まれています。臨床医がパーソナライズされた患者治療プログラムを選択するのに役立つモデルを開発しています。 関連ニュースでは、ちょうど過去の日曜日、Googleの子会社DeepMindがAlphaFold、AIを発表しました。これは、それ以前のどのシステムよりも正確にタンパク質の折りたたみを予測することができます。
アクセシビリティ 「AI for good」の研究成果と、モントリオールのスタートアップStradigi AIが聴覚障害者のための新しいツールを開発するために取り組んでいることのもう一つの大きな領域です NeurIPS 2018 今週のモントリオールでの会議では、Carolina BessegaとJaime Camacaroの2人の共同創立者がソフトウェア開発からAI研究に2016年に挑戦した4歳のスタートアップが、コンピュータビジョンを使って人々がアメリカ手話を学ぶのを助けるゲームをデモンストレーションした ASL）。
自己記述的に呼び出されるASLアルファベットゲームは、ろう者に基本的な識字能力とコミュニケーション能力を提供するモントリオール組織である、ろうあアンロリテラシーセンター（DALC）と提携して製作されました。 金曜日までに全部で900回の渦巻きを取った会議のすべての人物のために、Stradigiは10ドルをDALCに寄付しました。
「AIが積極的に（社会に）貢献できるかどうかを尋ねる人は非常に多い」と、ベンチャービートはNeurIPSのインタビューで語った。 「これが実際にどのように効果を上げるかを示す良い方法だと思った」
Simon Saysのようなものですが、手だけで厳密に手話を使っています。 プレイヤーは、ALS（American Sign Language）でアルファベットの26文字を模倣するためのポイントを獲得します。これは、10万画像以上のコレクションで訓練された畳み込みニューラルネットワークがほぼリアルタイムで分類されます。 （畳み込みニューラルネットは、画像を視覚化するために一般的に適用される深いニューラルネットワークのクラスです。）
画像が収集されたビデオは、バイアスを最小限に抑えるために慎重に選択されました。 博士号を持つBessegaとして。 ベネズエラの科学技術省のプログラムコーディネーターを務めていた根本的な物理学者は、非代表的なデータセットで訓練されたニューラルネットは、特定の民族集団の人々や長い指や大きな宝飾品による兆候を認識するのに問題があったであろうと説明した。
ポーズ推定は3段階のCNNによって実行されます.3段階のCNNは、Webカメラの前に配置されている手の位置を考慮します。 モデルは、クロッピングされた画像に沿って、分類のために第2のニューラルネットに渡されます。これは、プレイヤーのジェスチャーのためのますます洗練された見積もりでヒートマップを生成するものです。
AIシステムはASL手紙を正しく識別するのに99.03パーセント正確である、とBessegaは言った。 これは、同社のテストで管理されているGoogleの既成のInception V4（98.50％）よりも約半分ほど高く、一般的なXceptionアルゴリズム（97.37％）より2％近く優れている。
Bessega氏は、Stradigi AIの全従業員（30人の研究者だけでなく、グラフィックデザイナーやソフトウェアエンジニア）の参加により、スタック全体に約1ヵ月半もの時間がかかりました。
「誰にでも必須だった」と彼女は説明した。「しかし、彼らは熱狂的だった」
Bessega氏は、Stradigiの中心的な焦点は、エンタープライズクライアント向けのカスタムAIアプリケーションであり続けることを明らかにした。同社は昨年、15以上の別個のソリューションを提供していたが、非営利および慈善活動は、 前方に
そのようにして、Stradigiはマイクロソフトのような技術巨人の足跡をたどって、 2,500万ドル クローズドキャプション 一方、耳が聞こえないユーザーのために。 そしてIntelは最近、
「我々は非常に商業的存在ですが、私たちの目標は、私たちが取り組んでいる少なくとも1つの「良いAIのためのプロジェクト」を並行して保つことです」とBessega氏は言います。