人工知能の保護から癌や過度の悲惨さ
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この拡散人工知能、ロボットの脅個人の生活に、私たちの仕事にも安全です。 より業務の実施の脳に基づくコスト的な問題があります。 ものloudest批判できな認識を明らかな特典として、自動化システムの作成と人類の歴史に対する使命です。 の枠組みのプロジェクトのグランドチャレンジBBCと専門家が発表した将来ビジョンの存在下で機械コミュニケーションにおける情報です。
"と考えられるAIではなく、何かを競とができるものを強化は自分自身の能力"と竹カナダ-教授ロボットでカーネギー—メロンです。 が愛して耐屈し、を特定できるパターンにより、より人です。 自動化は、既に解放する複雑な問題を私たちの世界から疾患に対する暴力をします。
で生活をより安全に、21世紀になります。
との戦いに感染症にあたって
億世界中の人々で賑やか蚊の近く耳にするという以上の迷惑スティングできる前駆病気や死に至るものもあります。 一種Aedes aegypti、特に広がりからアフリカへのほぼすべての熱帯、亜熱帯地域には、デング熱、黄熱zikaとchikungunyaのウイルスを原因となる綻痛、関節ます。 唯一のデング熱に感染390万人の128期します。
"この蚊は小さな悪魔"とRainier Mallol、コンピュータエンジニアからドミニカ共和国のホットスポット流通ジークです。 とDesiラジャは、医師からマレーシア国でのリスクの方の締約国のウイルス)のペアを開発してい愛のアルゴリズムの予測では起きやすくなると考えられます。
プロジェクトの予感は的中株式会社エンパシは、Microsoft社からwindows用無人飛行機の検索のための病原体のホットスポット流通ジーク
コミュニケーションにおける情報医療epidemiologii(エムシステムが統合された時間と場所のそれぞれの新しい場合のデング出血熱の病院274その他の変動要因などの風向、温度、湿度、人口密度タイプの住宅です。 "すべてを規定する要因の広めの蚊についてMallaます。
試験にマレーシア、ブラジルとなっているので発生予測の精度で約88%です。 このシステムを決めのピンの他の同梱区分のとの同梱出荷は出精度400メートル、現地の医師の時間の介入と殺虫剤、防虫のために、地域の人々です。
Aimeの開発を予測する他の同梱区分のとの同梱出荷は出のzikaとchikungunyaます。 大きな技術に当社独自の開発この考えたとえば、そうな予感では、マイクロソフト用自律型無人航空機をnidusの蚊は、二酸化炭素と光トラップの捕虫です。 DNAの蚊や動物にも食い込み、その後の解析による機械のアルゴリズムの検出パターンを膨大なデータより毎回やります。
戦闘兵器
過去年間の死者15,000人が撮影します。 この国で最も高いレベルに伴う武器の暴力の開発に世界です。 問題と無差別撮影ガン関連の犯罪の一部の都市が出ている技術です。
自動化システムの話を聞きgunshotsを通じて多数のセンサーを指定するのに使用されますが、ショット焼成、治安当局に通知内45秒後に発売したのをトリガします。 ShotSpotter用の音響センサーは15～20万平方キロメートルを検出する特徴的な"コットン"のショットを確定し、彼の生年月日が正確である25メートルです。
機械学習技術を用いることを確認の音を銃声、数ショットを示し、警察への対応、ロgunman以上の犯罪者は、機械を使います。
すでに90都市にも南アフリカ、南アメリカ–を使用ShotSpotterます。 小型システムにも展開し、同時に、キャンパスは、米国の最近の撮影のキャンパスです。
ラルフエンゲルスタッドアリーナクラーク、ShotSpotterの事務局長であると考えて、今後このシステムできるようになるかもしれません対応します。
"を理解していきたいがどのようにデータを使用できるため、予測能力の警察は、"と彼は言う。 "機械学習を組み合わせることができ気、交通、その他をより正確にお知らせ警察パトロール"します。
action Against hunger
あ800万人の世界のルーツは、キャッサバー(キャッサバ）としての炭水化物ます。 このゴワゴワとし野菜と同様長いもん食べたいっていると、ドイツの人がポテトすることができ、破砕して粉パン作りにスタイリッシュなバー/ラウンジです。 大きなものになるとするとのできない文化とキャッサバの最大の食品工場の世界です。 しかし、この木質低木によっても被害を受けや病虫害を引き起こす可能性が破壊の全分野の野菜です。
研究者からマケレレ大学、マケレレ大学、カバカ宮殿、ウガンダ、携専門家植物病の開発自動化システムに向けた闘病のキャッサバです。 のプロジェクトMcropsで地元農家の写真を撮るように植物への格安携帯電話用コンピュータビジョンの識別特性の疾患につながる惨状の作物のキャッサバです。
"これらの疾患にすることが極めて困難と認めら検出し、必要な行動をしているのです"とアーネストMwebazeは、研究者のコンピュータ技術者のプロジェクトです。 "私たち農家のポケットの専門家でも知る人工授粉の作物のあるストーリーに変えることで、工場、地下鉄からも近くて便利。"
このシステム疾患の診断キャッサバの88%の精度です。 通常の農民は、政府専門家の農場への定めのない疾患が日週間前までに病気が広がります。
Mcropsることもできアップロード画像をデータベースに、その後の診断の流行です。 Mwebazeこの技術を自動的に判定に問題の種類、サプライチェーン全体でバナナます。
戦いがんおよび損失のビジョン
DeepMind Googleでの医師の治療でがん、機械学習、人を特定健康な地域の患者の組織
がんつ以上8.8万人の死が、世界14万人と診断された一部のがんです。 がん早期発見が大幅に改善のチャンスの人類の生存およびリスクの低減再発です。 選考の方法がん早期発見、理解するスキャンおよびその他のテストの結果は、非常に硬く、長します。
DeepMind IBM使AI技術の問題です。 DeepMindは携英国の医師は、国民健康サービス、ロンドン大学の教育のプログラムに基づエクスペディアをおすすめする治癌の分離正常の組織からの腫瘍のスキャンするときに頭頸部です。 うとともに、Moorfields眼病院、ロンドンの特定の兆候を早期に損失のビジョンが読みになっています。
"アルゴリズムで解釈する視覚情報を走査しながら、"ドミニーキングにはクリニックDeepMindます。 "システムの学習への潜在的な問題点の洗い出し、お勧めのものです。 でもコメント結果がされているのも大きな励みになりましたね。"
キングの方法AIできる医師の診断を早くし、取捨選択を通じて、スキャンを優先とされておりますが、推奨環境面への配慮です。
IBMまた、最近発表したAI-ワトソン解析を行うことが可能とな画像評価する患者の記録を正確に定義し、腫瘍96%の場合です。 現在のシステムでは、医療検査55世界中の病院、診断癌、乳癌、肺癌、大腸癌、子宮頸がん、卵巣、胃ならびに前立腺ます。
光
の中の激化についての議論をはるかに気候変動の原因につ壊滅的なハリケーンにおける歴史的には、米国が最も効果的にご案内しての人間力を育てることを目的利用に関する研究のクリーンで再生可能エネルギーへの被害拡大防止のためにつながる気候変動すか？
世界中の人々にますます依存再生可能エネルギー気候変動、汚染による化石燃料の課題のバランスのエネルギーとのネットワークこれらの間欠源がより困難になることが予想されます。 の増殖のスマートメーターやデジタルエネルギーモニターを自動的に記録、消費の場を提供し、多くのデータが消費者の使用エネルギーです。 EUだけでも設置する計画を500百万円スマートメーターには家庭を2020年までにします。
"の管理これらすべての資産になることもないので、男性の応答時間はしばしば数秒です"とバレRobu准教授知能システムのHeriotワットエディンバラます。 この作業の上振れ、エネルギーの開発に新しい電力ネットワーク管理します。
作成する機械学習アルゴリズムのモニターの生産とエネルギー需要はます。 はどのような意味でしょうか？ そのエネルギーの落ち着いた時間をピーク時には、例えば、自分が欲しいのがコーヒーです。 早く電気自動車や家庭用の電池が一般化してい技術に使用できるエネルギー貯蔵と一様分布の再生可能エネルギーが流れます。
Rob"として使用できるも基礎レベルの軽減に寄与して需要が接続されたデバイスです。 例えば、冷蔵庫、AIなどを直接制御することができるときだけ電力需要が最も低いのネットワークです。
以上
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