GoogleがMLE-STARを発表:機械学習エンジニアリングの新しいアプローチ
Googleの研究者たちは、ターゲットを絞ったウェブ検索、コードの改良、適応的なアセンブリを組み合わせることで、AIモデルの作成プロセスを改善するMLE-STARとい...
Google Researchは、人工知能と新技術の分野における最前線の存在として自己を位置付けており、革新的なソリューションの研究開発において重要な役割を果たしています。Googleのテクノロジーエコシステムの一部として、Google ResearchはDeepMindなどの他の部門と密接に連携し、さまざまな分野でのイノベーションを推進しています。この研究部門は、ロボティクスから気象学、ヘルスケア、マルチメディアコンテンツ生成まで、多岐にわたるプロジェクトに焦点を当てています。
Google Researchは、Geminiの開発に見られるように、先進的な自然言語モデルの創造に優れています。Geminiは、GoogleがChatGPTに対抗するために開発したBARDを支えるマルチモーダルモデルです。このモデルは、複数のバージョンがあり、Gemini Ultraは多くの学術的ベンチマークでGPT-4を上回ります。これらのモデルの成功は、Google Researchが高性能で適応性のあるソリューションを提供するためにAIの限界を押し広げることに尽力していることを示しています。
ロボティクスの分野では、Google ResearchはDeepMindと協力して、RT-2というビジョン-言語-アクション(VLA)モデルを開発しました。このモデルは、ロボットが複雑なアクションを解釈し実行する能力を向上させます。これにより、ロボットは環境を理解し、さまざまなユーザーコマンドに応答する能力が大幅に向上しました。
最近の貢献の中で、Google ResearchはMetNet-3の作成に協力しました。これは、24時間先までの降水予測を正確に提供するニューラル気象モデルです。Pixel WeatherアプリなどのGoogle製品に統合されているMetNet-3は、直接観測を用いて詳細な予測を提供し、従来の物理ベースの方法を上回ります。
コンテンツ生成に関しては、Google ResearchはLumiereとW.A.L.Tの開発に関与しました。これらのビデオ生成モデルは、ディフュージョンアーキテクチャとトランスフォーマーを使用して、テキストや静止画像からリアルなビデオを生成します。これらのモデルは、マルチメディアコンテンツの創造におけるGoogle Researchの革新力を示しています。
Google Researchは、世界的なテクノロジーエコシステムの中心に位置し、研究機関、テクノロジー企業、医療機関と頻繁に提携してAI研究を進めています。SynthIDやTF-GNNのようなモデルの公開に見られるように、オープンソースへのコミットメントは、協力的なイノベーションを促進するために技術的進歩を共有する意欲を示しています。
Google Researchは、Institut Curieと協力して、女性のがんの診断と治療を改善するためにAIを活用するプロジェクトを立ち上げました。このパートナーシップは、医療データの分析に基づいて新しいバイオマーカーを特定し、深刻な病気との戦いに貢献しています。
さらに、AI生成コンテンツを検出するツールであるSynthIDのオープンソース化は、責任あるAIの推進に対するGoogle Researchのコミットメントを示しています。このツールは、生成されたコンテンツに目に見えない透かしを組み込み、追跡可能性と誤情報対策を容易にします。
結論として、Google Researchは、人工知能の限界を押し広げるだけでなく、複雑な世界的課題に対応するソリューションを開発することで、技術革新の最前線に位置し続けています。高度な研究と戦略的なコラボレーションを通じて、Google Researchはデジタルおよび技術的変革の重要なプレーヤーであり続けています。
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