Googleの関連企業であるAI開発企業DeepMindが、人間の動きを参考に「立ち上がって歩行する方法」から「サッカーをプレイする方法」までを学べるAI技術を開発しました。開発された学習手法では従来の手法と比べて実際の人間や動物に近い動きを学習可能で、公開されたムービーにはAIがドリブルやパスを駆使ししてサッカーをプレイする様子が収録されています。 From motor control to team play in simulated humanoid football | Science Robotics https://doi.org/10.1126/scirobotics.abo0235 From motor control to embodied intelligence https://www.deepmind.com/blog/from-motor-control-to-e
AI研究者として知られるデミス・ハサビス氏が率いる、GoogleのAI開発部門・Google DeepMindが、開発中のAI「Gemini」のリリースが近づき、一部企業に初期バージョンへのアクセスを許可したことが報じられています。 Google Nears Release of Gemini AI to Challenge OpenAI — The Information https://www.theinformation.com/articles/google-nears-release-of-gemini-ai-to-rival-openai Google nears release of AI software Gemini - The Information | Reuters https://www.reuters.com/technology/google-nears-re
実はDeepMindの囲碁AI「AlphaGo」や進化版である「AlphaZero」のコア部分はひっそりとオープンソース化されている
AI開発企業のDeepMindが開発し、人間のトップ棋士を打ち負かしたことで話題を呼んだ囲碁AIの「AlphaGo」や、あらゆるボードゲームを学習できる進化版AIの「AlphaZero」のコアとなる部分が、実はひっそりとGitHubでオープンソース化されていると指摘されています。 Do you know that DeepMind has actually open-sourced the heart of AlphaGo & AlphaZero? It’s hidden in an unassuming repo called “mctx”: https://t.co/GpNtwH9BxA It provides JAX-native Monte Carlo Tree Search (MCTS) that runs on batches of inputs, in parallel, a
GitHub - google-deepmind/alphafold: Open source code for AlphaFold.
This package provides an implementation of the inference pipeline of AlphaFold v2. For simplicity, we refer to this model as AlphaFold throughout the rest of this document. We also provide: An implementation of AlphaFold-Multimer. This represents a work in progress and AlphaFold-Multimer isn't expected to be as stable as our monomer AlphaFold system. Read the guide for how to upgrade and update co
大規模言語モデルを駆使して数理科学問題の新しい解決策を数学者よりも巧みに出力するAIシステム「FunSearch」をGoogle DeepMindが発表
GoogleのAI開発部門であるGoogle DeepMindが、大規模言語モデル(LLM)を利用して数理科学の未解決の問題を解決したり、新しい知見をもたらしたりすることができるAIシステム「FunSearch」を発表しました。Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOは「FunSearchのブレークスルーに興奮しています」と語っています。 FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/funsearch-making-new-discoveries-in-mathematical-sciences-using-large-language-
人工知能（AI）の進歩に伴い、かつてないほど多くのロボットやオートメーションを活用する未来が期待される。家の中をうまく移動するロボット掃除機や、動物のペットを楽しませてくれるロボットペット、週末の作業を代行してくれるロボット草刈り機など、それらは既に私たちの身の回りに存在する。私たちは、「宇宙家族ジェットソン」の世界を実際に生きる日々に少しずつ近づいているようだ。しかし、あれほど賢く見えるロボットにも限界というものがある。 Google DeepMindは、ロボット制御用のVLA（ビジョンランゲージアクション）モデル「RT-2」を発表した。ロボティクスの能力を実質的に数レベル引き上げるものだ。このシステムは、「ChatGPT」や「Bing」のトレーニングを支える大規模言語モデル（LLM）とほぼ同様に、インターネットからのテキストデータと画像でトレーニングされている。 私たちの家庭にあるロボ
Google傘下のAI企業・DeepMindのコンピューター科学者であるルイス・ピロト氏らの研究チームが、赤ちゃんの学習方法の研究からヒントを得て、人工知能(AI)に物体の振る舞いから簡単な物理法則を学習させた上で、そのルールに反した現象をAIに確認させて驚かさせることに成功したと発表しました。 Intuitive physics learning in a deep-learning model inspired by developmental psychology | Nature Human Behaviour https://doi.org/10.1038/s41562-022-01394-8 DeepMind AI learns simple physics like a baby https://www.nature.com/articles/d41586-022-01921
Announcing Google DeepMind
Earlier today we announced some changes that will accelerate our progress in AI and help us develop more capable AI systems safely and responsibly. Below is a recap of what DeepMind CEO Demis Hassabis shared with employees: Hi Team When we launched DeepMind back in 2010, many people thought general AI was a farfetched science fiction technology that was decades away from being a reality. Now, we l
AlphaFold Protein Structure Database
Research Agent57: Outperforming the human Atari benchmark Published 31 March 2020 Authors Adrià Puigdomènech, Bilal Piot, Steven Kapturowski, Pablo Sprechmann, Alex Vitvitskyi, Daniel Guo, Charles Blundell The Atari57 suite of games is a long-standing benchmark to gauge agent performance across a wide range of tasks. We’ve developed Agent57, the first deep reinforcement learning agent to obtain a
GoogleのAI開発部門であるGoogle DeepMindが、ジェネレーティブAIを用いて人生相談やプランニング、個人指導など少なくとも21種類のタスクをこなせるツールを開発していると報じられています。GoogleはAIソフトウェアのトレーニングと検証に特化した新興企業・Scale AIと契約し、一連のツールをテストしているとのことです。 Google Tests an A.I. Assistant That Offers Life Advice - The New York Times https://www.nytimes.com/2023/08/16/technology/google-ai-life-advice.html Google reportedly building A.I. that offers life advice https://www.cnbc.com/2
米グーグルの人工知能（ＡＩ）部門のトップは、同社がＡＩ技術の開発に時間をかけて1000億ドル（15兆4300億円）超を投資するとの見通しを示した。 グーグル・ディープマインドのデミス・ハサビス最高経営責任者（ＣＥＯ）は15日、カナダ・バンクーバーで開催された会議で、米マイクロソフトとオープンＡＩが計画している「スターゲート」と呼ばれる1000億ドル規模のスーパーコンピューターの可能性について質問された。スターゲートについてはジ・インフォメーションが先月伝えていた。 ハサビス氏は「具体的な数字は話さないが、われわれは時間をかけてそれを上回る投資をすると思う」と答えた。投資に関する詳細は明らかにしなかった。また、グーグルの親会社アルファベットがマイクロソフトを含むライバルよりも優れたコンピューティング能力を保有しているとも指摘。同氏が2010年に共同で創業したディープマインドは、14年にグーグ
Google DeepMindがすべての生命分子の構造と相互作用をきわめて正確に予測できるAIモデル「AlphaFold 3」を発表
Google DeepMindがAI系創薬企業のIsomorphic Labsと協力し、タンパク質やDNA、RNA、リガンドなど生命分子の構造と相互作用をきわめて正確に予測できるAIモデル「AlphaFold 3」をリリースしました。 Google DeepMind and Isomorphic Labs introduce AlphaFold 3 AI model https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/ Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-024-0748
米Alphabet傘下の英DeepMindは7月28日（現地時間）、2億を超える種類のタンパク質構造の予測情報を専用データベース「AlphaFold Protein Structure Database」で公開した。この数は科学的に知られているほぼ全てのタンパク質の数に及ぶとしており、2021年同時期に公開していた約100万種類から200倍以上増加したことになる。 同社は欧州分子生物学研究所（EMBL）とパートナーシップを結んだことにより、新たなデータの公開に至ったと説明。公開したデータは植物やバクテリア、動物、その他の生物などが持つタンパク質の予測構造を含んでいる。Google Cloudの「Google Cloud Public Datasets」から一括でダウンロードできる。 この成果は同社が21年7月に無償公開した、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaF
囲碁や将棋でプロ棋士を打ち負かす腕前を持つAI「AlphaZero」やタンパク質の立体構造解析を行うAI「AlphaFold」を開発するGoogleの姉妹企業・DeepMindが、映画や演劇の脚本を「共同執筆」するためのAIツール「Dramatron」を発表しました。 Dramatron https://deepmind.github.io/dramatron/ GitHub - deepmind/dramatron: Dramatron uses large language models to generate coherent scripts and screenplays. https://github.com/deepmind/dramatron [2209.14958] Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Langua
人口知能（AI）が人間に勝利することはよくありますが、それは特定の分野だけに限ります。 汎用性という面では、まだまだ人間の能力に及ばないのです。 しかし最近、イギリスの人工知能会社「DeepMind」は、600種類以上のタスクを実行できるAI「Gato」を開発しました。 このAIは、ゲームやチャット、ロボットアームの操作などさまざまな作業をこなせます。 今後スケールアップするなら、それはもう「人間レベルのAI」と言えるかもしれません。 研究の詳細は、プレプリントサーバ『arXiv』に2022年5月12日付で発表されています。
FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models
Research FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models Published 14 December 2023 Authors Alhussein Fawzi and Bernardino Romera Paredes By searching for “functions” written in computer code, FunSearch made the first discoveries in open problems in mathematical sciences using LLMs Large Language Models (LLMs) are useful assistants - they excel at combining c
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GitHub - google-deepmind/xmanager: A platform for managing machine learning experiments
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Research Millions of new materials discovered with deep learning Published 29 November 2023 Authors Amil Merchant and Ekin Dogus Cubuk AI tool GNoME finds 2.2 million new crystals, including 380,000 stable materials that could power future technologies Modern technologies from computer chips and batteries to solar panels rely on inorganic crystals. To enable new technologies, crystals must be stab
米Google傘下のGoogle DeepMindは7月28日（現地時間）、視覚と言語を行動に翻訳する新しいVLA（Vision-Language-Action）モデル「RT-2」を発表した。 RT-2 は、Web上のテキストと画像でトレーニングされたTransformerベースのモデルで、ロボットのアクションを直接出力できる。LLM（大規模言語モデル）をWeb上のテキストデータでトレーニングするのと同様に、RT-2はWeb上のデータから知識を転送してロボットの動作に情報を与える。 これにより、従来は例えば「コーラの空き缶をゴミ箱に捨てて」という命令を実行するためには、コーラの缶とはなにか、それが空になっていることはどうやって判断するか、物体を掴むにはどうすればいいのか、ゴミ箱とはなにか、ゴミ箱に捨てるというアクションはどういうものか、など、膨大な定義をロボットに教える必要があったところ、
AI技術の進歩はまさに日進月歩で、2022年はStability AIの画像生成AI「Stable Diffusion」やOpenAIの画像生成AI「DALL・E2」や対話型AI「ChatGPT」など、多くのジェネレーティブAIが発表されて大いに話題となりました。2022年中に発表されたAI関連の論文で最も引用された100本の分析結果を、AI関連調査企業であるZeta Alphaが公開しています。 Must read: the 100 most cited AI papers in 2022 https://www.zeta-alpha.com/post/must-read-the-100-most-cited-ai-papers-in-2022 以下は、2020年(青)・2021年(赤)・2022年(黄)で、被引用数トップ100の論文本数の内訳を国別に表示した棒グラフです。最も多いのが3
Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in natural language understanding and generation, but the quality bar for medical and clinical applications is high. Today, attempts to assess models' clinical knowledge typically rely on automated evaluations on limited benchmarks. There is no standard to evaluate model predictions and reasoning across a breadth of tasks. To a
We propose a framework for classifying the capabilities and behavior of Artificial General Intelligence (AGI) models and their precursors. This framework introduces levels of AGI performance, generality, and autonomy. It is our hope that this framework will be useful in an analogous way to the levels of autonomous driving, by providing a common language to compare models, assess risks, and measure
Google傘下のDeepMind、Appleの元機械学習部門のディレクターを雇用 2022 5/18 Google傘下の人工知能（AI）研究部門「DeepMind」が、先日、Appleを退社したばかりの同社の元機械学習担当ディレクターのイアン・グッドフェロー氏を雇用したと報じられています。 グッドフェロー氏、Google傘下のDeepMindへ 5月上旬、グッドフェロー氏はAppleのオフィス復帰をめぐる方向性の違いから同社を退社しました。BloombergによるとGoogleは現時点では、Appleよりも柔軟なオフィス復帰の方針を掲げているため、このような動きになったとのことです。 グッドフェロー氏は機械学習研究の第一人者で、今後はGoogle傘下の人工知能研究部門であるDeepMindで働くこととなります。彼がGoogleで働くのは今回が初めてのことではありません。2014年から20
GitHub - google-deepmind/ithaca: Restoring and attributing ancient texts using deep neural networks
Yannis Assael1,*, Thea Sommerschield2,3,*, Brendan Shillingford1, Mahyar Bordbar1, John Pavlopoulos4, Marita Chatzipanagiotou4, Ion Androutsopoulos4, Jonathan Prag3, Nando de Freitas1 1 DeepMind, United Kingdom 2 Ca’ Foscari University of Venice, Italy 3 University of Oxford, United Kingdom 4 Athens University of Economics and Business, Greece * Authors contributed equally to this work Ancient His
GoogleのAI（人工知能）部門であるGoogle DeepMindは2023年11月16日（米国時間）、音楽を自動生成するAI「Lyria」とLyriaを活用した音楽制作を支援する実験的な2つの取り組みを発表した。 発表内容は以下の通り。 音楽生成モデル「Lyria」で、音楽制作を変革する Lyriaは、インストゥルメンタルやボーカルを含む音楽を自動生成するAIモデルだ。 ジャズ、ヘヴィメタル、テクノやオペラまで音楽の創造表現は広く愛されている一方、歌詞、メロディ、リズム、ボーカルが複雑に重なり合う音楽を制作することは困難だった。Lyriaを活用することで、生成される音楽のスタイルやパフォーマンスを調整できると、Google DeepMindは述べている。 Lyriaを活用した「Dream Track」で動画制作を支援 関連記事 GitHub、「GitHub Copilot Chat」
1月の初めごろ、 DeepMind から DreamerV3 という強化学習アルゴリズムが発表されました。このアルゴリズムは、極めて難しいタスクとして知られる Minecraft のダイヤモンド収集タスクをゼロから解くことができたとして話題になりました。これは汎用的なアルゴリズムとしては初めての結果で特筆に値するものです。 そこで、本記事では DreamerV3 を提案した論文 "Mastering Diverse Domains through World Models (Hanfer et al., 2023)" について解説していきます。その際、その元になっている Dreamer (Hanfer et al., 2019)、DreamerV2 (Hanfer et al., 2020) などもおさらいしていきます。 文責：高木志郎 ステート・オブ・AI ガイドでは、人工知能・機械学習
AlphaFold - Wikipedia
AlphaFold（アルファフォールド）は、タンパク質の構造予測を実行するGoogleのDeepMindによって開発された人工知能プログラムである[1]。このプログラムは、タンパク質の折り畳み構造を原子の幅に合わせて予測する深層学習システムとして設計されている[2]。 AIソフトウェア「AlphaFold」は、2つの主要バージョンで注目されている。研究者チームはAlphaFold 1 (2018年) を使用して、2018年12月に開催された「第13回 タンパク質構造予測精密評価 (CASP)」の総合ランキングで1位を獲得した。このプログラムは、部分的に類似した配列を持つタンパク質から既存のテンプレート構造（英語版）が利用できない、競技会主催者によって最も難しいと評価されたターゲットの最も正確な構造を予測することに特に成功した。チームは、AlphaFold 2 (2020年) を使用して、2
Company Transforming the future of music creation Published 16 November 2023 Announcing our most advanced music generation model, and two new AI experiments designed to open a new playground for creativityFrom jazz to heavy metal, techno to opera, music is a much loved form of creative expression. With complex and densely layered lyrics, melodies, rhythms, and vocals, creating music that’s compell
米Google傘下のGoogle DeepMindと系列のAI創薬企業Isomorphic Labsは5月8日（現地時間）、共同開発した新たなAIモデル「AlphaFold 3」を発表した。 「タンパク質、DNA、RNA、リガンドなどの構造とそれらがどのように相互作用するかを正確に予測することで、生物学の世界と創薬に対する私たちの理解を変えることができる」としている。 AlphaFoldは、2012年にDeepMindが発表した遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を予測するAIシステム。これまでのバージョンでは、タンパク質の3D構造を化学成分から予測することに重点を置いていたが、AlphaFold 3は3D分子構造のグローバルなデータベースでトレーニングされており、タンパク質と他の分子やイオンとの相互作用についての予測で進歩したという。 Isomorphic Labsは、AlphaFol
言葉で指示すると，指示どおりにゲームをプレイするAI「SIMA」。GoogleがAI研究の最新成果を明らかに ライター：米田 聡 米国時間2024年3月13日，Googleは，新しいAI「SIMA」（Scalable Instructable Multiworld Agent）を用いて，自然な言語による指示に従ってAIエージェントがゲームをプレイするという研究成果を発表した。 SIMAは，映像を見ながらキーボードとマウスを使い，「No Man's Sky」や「Valheim」「Goat Simulator 3」といった9種類のゲームをプレイしてみせたという。 Googleや，その傘下のAI研究開発企業であるDeepMind Technologiesは，これまでもゲームをプレイするAIを研究してきた。たとえば2020年には，古のゲーム機である「Atari 2600」でプレイできる57タイトル
We study the problem of learning associative memory -- a system which is able to retrieve a remembered pattern based on its distorted or incomplete version. Attractor networks provide a sound model of associative memory: patterns are stored as attractors of the network dynamics and associative retrieval is performed by running the dynamics starting from a query pattern until it converges to an att
ディープマインドは、｢AGI（汎用人工知能）｣の構築に特化したグーグルのAI研究部門だ。 ディープマインドのAGIは、実際にヘルスケア、科学、工学の分野で現実世界の問題解決のために応用されている。 この分野にはOpenAIをはじめとした競合企業が存在するが、グーグルのアプローチはOpenAIとは異なり、営利を目的としている。 ここ数年で、人工知能（AI）はSFの世界を飛び出し、日常生活に浸透してきた。 今ではGoogle Gemini、ChatGPT、Dall-E、CoPilotをはじめ数え切れないほどのAIシステムがあるが、グーグル ディープマインド（Google DeepMind）は少し違う。 2010年に設立されたディープマインドは、｢AGI（汎用人工知能）｣と呼ばれるAIの開発を目標としている。 グーグルのディープマインドは何をするのか？ 現在使用されている多くのAIシステムは、特
Googleの技術研究部門であるGoogle ResearchとAI部門のGoogle DeepMindが、2023年におけるAIとコンピューティングについて発表したさまざまなAIモデルや研究成果を振り返っています。 2023: A year of groundbreaking advances in AI and computing – Google Research Blog https://blog.research.google/2023/12/2023-year-of-groundbreaking-advances-in.html Googleは2023年3月21日に、チャットボットAIのBardを公開しました。このBardはテキストの生成、言語の翻訳などさまざまなコンテンツを作成できます。 GoogleがChatGPTのライバル「Bard」の一般公開を開始、実際に質問するとどん
Experience AI with the Raspberry Pi Foundation and DeepMind - Raspberry Pi Foundation
The Raspberry Pi Foundation’s mission is to enable young people to realise their full potential through the power of computing and digital technologies. Our vision is that every young person — whatever their background — should have the opportunity to learn how to create and solve problems with computers. With the rapid advances in artificial intelligence — from machine learning and robotics, to c
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人間の動きを学習して3日でサッカーの動きを学習できるAI学習システムが開発される
ChatGPTのライバルと目されるGoogleのAI「Gemini」がリリース間近
Google DeepMind、ロボットの能力を引き上げるAIモデル「RT-2」を発表
DeepMindのAIが赤ちゃんと同じように初歩的な物理法則を学習することに成功
AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules
AlphaFold Protein Structure Database
Agent57: Outperforming the human Atari benchmark
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_1_report.pdf
Googleが「AIが人生相談や個別指導、計画立案などをしてくれるツール」を開発中
グーグル、ＡＩに15.4兆円超を投資へ－ディープマインド部門ＣＥＯ
“ほぼ全て”のタンパク質構造予測データ、英DeepMindが公開 解析AI「AlphaFold2」が成果
DeepMindが映画や演劇の脚本を共同執筆してくれるAI「Dramatron」を発表
600種類以上のタスクを実行できる人工知能を開発！ 人間の「汎用性」に近づく研究 - ナゾロジー
GitHub - google-deepmind/educational
Millions of new materials discovered with deep learning
Google DeepMind、ロボットの行動を改善する新VLAモデル「RT-2」発表
2022年に最も引用されたAI論文100本の分析結果、Googleとアメリカが強い中で勢いに乗っているのは？
Large Language Models Encode Clinical Knowledge
Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI
Google傘下のDeepMind、Appleの元機械学習部門のディレクターを雇用 - iPhone Mania
Google DeepMind、音楽の自動生成AI「Lyria」および実験的な2つの取り組みを発表
Minecraftでダイヤモンド初収集！世界モデル最新手法 DreamerV3 を解説【無料記事】
Transforming the future of music creation
Google DeepMind、タンパク質予測モデル「AlphaFold 3」発表 医薬品開発を促進
言葉で指示すると，指示どおりにゲームをプレイするAI「SIMA」。GoogleがAI研究の最新成果を明らかに
Meta-Learning Deep Energy-Based Memory Models
グーグルのAI研究部門、ディープマインドについて知っておくべきこと…OpenAIとはどこが違うのか
GoogleやGoogle DeepMindが2023年のAIとコンピューティングについての研究成果を振り返る