Google Research Blog の最新記事
公式20件の記事
生成AIによる天気予報の不確実性定量化
Googleの研究チームが生成AIを用いて、天気予報の不確実性をより正確に定量化する手法を開発。従来の予測精度向上に加え、信頼性評価を可能にする。
AutoBNN：構成可能なベイジアンニューラルネットワークを用いた確率的時系列予測
Google Researchが開発したAutoBNNは、ベイジアンニューラルネットワークを用いて時系列データの確率的予測を可能にする技術で、不確実性の定量化とモデルの解釈性を向上させます。
肺がん検診のためのコンピュータ支援診断
Google Researchが開発したAI技術による肺がんスクリーニング支援システムで、CT画像から病変を自動検出し、医師の診断精度向上を目指す。
AIを活用した信頼性の高い洪水予測の世界的な普及
Google ResearchがAI技術を用いて、洪水予測の精度向上と世界的なアクセス拡大を目指す取り組みを進めている。
ScreenAI：UIと視覚的状況言語理解のための視覚言語モデル
Google Researchが開発した、UI画面や視覚的コンテキストを理解する視覚言語モデル。画面要素の認識とテキスト理解を統合した技術。
SCIN: 代表的な皮膚科画像のための新リソース
Google Researchが公開した皮膚科画像データベースSCINは、多様な皮膚疾患の代表的な画像を提供し、AI診断支援の精度向上に寄与します。
MELON: 未知の姿勢の画像から3Dオブジェクトを再構築
Google Researchが開発したMELONは、姿勢が未知の画像から3Dオブジェクトを再構築する技術で、従来の手法よりも少ないデータで高精度な再構築を実現します。
HEAL: 機械学習パフォーマンスの健康公平性評価フレームワーク
Google研究者が、医療AIの公平性を評価する「HEAL」フレームワークを発表。機械学習モデルの性能評価に健康格差の視点を組み込み、医療における公平性向上を目指す。
Cappy: 小さなスコアラーで大規模マルチタスク言語モデルを凌駕・強化
Googleが開発した小規模スコアラー「Cappy」が、大規模言語モデルの性能向上と効率化を実現する手法を紹介。
グラフのように話す：大規模言語モデルのためのグラフエンコーディング
Google研究者が、グラフ構造を大規模言語モデルで効果的に処理するためのエンコーディング手法を開発。グラフデータの理解と生成能力向上に寄与。
チェーン・オブ・テーブル：表理解のための推論チェーンにおける表の進化
Google Cloud AIチームの研究者が、表データを段階的に拡張・推論する「チェーン・オブ・テーブル」手法を発表した。この手法は表理解タスクの精度向上を目指すもので、AIによるデータ分析能力の進展を示している。
皮膚科と病理学のための医療特化型埋め込みツール
Google HealthとGoogle Researchの研究者が、皮膚科と病理学向けに医療特化型の埋め込みツールを開発した。このツールは医療画像の分析精度を向上させることを目的としている。
社会的学習：大規模言語モデルを用いた協調学習
Google Researchの研究者らが、複数の大規模言語モデルが協力して学習し、単一モデルよりも優れた性能を発揮する「社会的学習」手法を発表した。
クロワッサン：ML対応データセットのためのメタデータ形式
Google ResearchとMLCommons Associationのエンジニアが、機械学習用データセットのメタデータ形式「クロワッサン」を発表した。データセットの構造・ライセンス・使用例を標準化し、MLワークフローの効率化を目指す。
Google at APS 2024
Google ResearchのQuantum AIチームが、APS 2024で量子コンピューティングに関する発表を行う。
VideoPrism: 映像理解のための基盤的視覚エンコーダ
Google Researchの研究者が、映像理解のための基盤的視覚エンコーダ「VideoPrism」を発表した。このモデルは多様な映像タスクに対応し、映像分析技術の汎用性向上を目指している。
製品向けオンデバイス言語モデルのためのプライベートトレーニングの進展
Googleの研究者が、オンデバイス言語モデルのプライベートトレーニング技術を向上させ、ユーザーデータのプライバシーを保護しながら効率的な学習を実現した。
概念ドリフト下でのトレーニングデータの重要性を学習する
Google Researchの研究者が、時間経過に伴うデータ分布の変化（概念ドリフト）に対応するため、トレーニングデータの重要性を動的に評価する手法を開発した。
DP-Auditorium: 差分プライバシー監査のための柔軟なライブラリ
Google Researchの研究者が、差分プライバシー実装の監査を支援する柔軟なオープンソースライブラリ「DP-Auditorium」を公開した。
TensorFlowにおけるグラフニューラルネットワーク
Google ResearchとCoreMLのソフトウェアエンジニアが、TensorFlowでグラフニューラルネットワークを実装する方法を発表した。