Apple、イスラエルの写真AI企業「Camerai」を買収 2018年に
Appleは、2018年にイスラエルの写真解析技術ベンチャー「Camerai」を数千万ドルで買収し、従業員はAppleのコンピュータビジョンチームに組み込まれたと、イスラエルのテクノロジーメディアCTECHが伝えている。Appleは小規模の企業をたびたび買収しているが、その多くは公表されておらず、2018年に買収したというCameraiも同じパターンのようだ。 ML Visionエンジニアのシャイ・フェデール氏、機械学習リサーチャー担当のマタン・フギ氏などが移籍していることが確認できる。 Appleは拡張現実と動画技術機能に重点を置いており、Cameraiの技術がすべてのAppleカメラの重要な部分になったようだ。
Apple、大学教授3人が共同創業した機械学習企業Inductivを買収 - iPhone Mania
Appleが、機械学習技術のスタートアップ企業Inductivを買収しました。Appleは近年、人工知能や機械学習関連分野の企業買収を繰り返しています。 Apple、Inductivの買収を認める Appleが買収したInductivは、機械学習とデータ科学の企業で、機械学習に用いるデータを認識し、エラーを訂正する作業を自動化する技術などを開発しています。 Bloombergによると、Inductivの複数のチームは最近数週間でAppleに入社し、Siri、機械学習、データ科学関連の業務にあたっています。 AppleはBloombergの取材に対し、Inductivの買収を認めていますが「小規模テクノロジー企業の買収について、目的や計画はお伝えしていない」と回答し、買収額などの具体的な情報は不明です。 スタンフォード大学などの教授が創業 Inductivは、ウォータールー大学、スタンフォー
AppleがAI技術企業Xnor.aiを買収、プライバシー重視の方針が合致か - iPhone Mania
Appleが、デバイス上での動作に特化した省電力の人工知能（AI）技術を持つスタートアップ企業Xnor.aiを買収したと報じられています。Appleは報道内容を認めるコメントをしています。 機械学習をデバイス上で行うエッジ型 Appleが、米シアトルのスタートアップ企業Xnor.aiを買収した、と米メディアGeekWireが報じています。買収額は約2億ドル（約220億円）とみられています。 Xnor.aiのAI技術は、機械学習をクラウド上ではなくデバイス上で処理する「エッジ型」と呼ばれるもので、ユーザーのプライバシーを重視するAppleの方針に合致します。 また、Xnor.aiのAI技術はデバイスの消費電力を抑えることができるのも特徴で、iPhoneなどの小型デバイスへの搭載に適しています。 Appleは買収を認める定型コメント AppleはCNBCなどに対して「Appleは中小のテクノロ
Apple、機械学習を開発する英スタートアップ企業を買収〜カメラアプリに技術を応用か - iPhone Mania
Apple、機械学習を開発する英スタートアップ企業を買収〜カメラアプリに技術を応用か 2019 12/14 Appleが、機械学習の開発を行う英国拠点のスタートアップ企業Spectral Edgeを買収した、とBloombergが報じています。 赤外線画像と組み合わせるのがSpectralの手法 Spectral Edgeは、より鮮明で、正確な色彩表現のスマートフォン写真を作るため、機械学習を用いています。赤外線画像を通常の画像と掛け合わせるのがSpectralの手法で、「特許取得済みの画像融合技術とディープラーニングを組み合わせ、あらゆる画像のより詳しい色彩、細部、透明度の情報を抽出する」と謳っています。 AppleがSpectral Edgeの技術をiPhoneのカメラアプリに応用できるということは容易に想像がつきます。Appleはカメラ画質を向上させるため、HDRやDeep Fusi
Google Pixel 3が突破したデジタルカメラの５つの限界(1/2)
１．Google Pixel 3が突破したデジタルカメラの５つの限界(1/2)まとめ・Pixel 3の搭載カメラの５つの新機能についてのレビュー ・デジタル一眼レフカメラに迫る性能を持つ超解像度Super Res Zoom機能 ・15枚の連続写真から画素情報を補完する真の生データであるComputational Raw ２．何故、Pixel 3には背面カメラが1つしかないのか？ 以下、www.dpreview.comより「5 ways Google Pixel 3 camera pushes the boundaries of computational photography」、Pixel 3のカメラのレビューの意訳です。GoogleのAIのTOPのJeff Deanが良い記事だとTwitterで言っていた記事の前編です。後編はこちら。Pixel 3関連の記事のまとめはこちら Googl
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない
「AIメーカー」で画像・音声・動画ファイル、YouTube、録音から文字起こしを行う議事録AIを作ってみた - Qiita
「AIメーカー」で画像・音声・動画ファイル、YouTube、録音から文字起こしを行う議事録AIを作ってみた機械学習DeepLearningAIGoogleSpeechAPIGoogleCloudVisionAPI みんな～！「AIメーカー」で文字起こし機能をリリースしたよー！ 以下の方法で簡単に文字起こしを試せるので、ぜひ使ってみて～！！ 📺YouTubeから文字起こし 🔗画像、音声、動画から文字起こし 🎙️録音で文字起こし AIをうまく使って少しでも面倒な作業から解放だぁ～！https://t.co/qo13Wo6Yli pic.twitter.com/gsRigVROnK — 2z＠みんなのAI「AIメーカー」開発中 (@2zn01) 2018年8月18日 こんにちは、2z（Twitter： @2zn01 ）です。 誰でも気軽にAIを使える＆作れる！みんなのAIプラットフォーム「
Google DeepMind、マシンが周囲を認識するために、2D画像から3Dシーンを推定する教師なし視覚認識ニューラルネットワーク「GQN」を発表
Google DeepMind、マシンが周囲を認識するために、2D画像から3Dシーンを推定する教師なし視覚認識ニューラルネットワーク「GQN」を発表 2018-06-15 Google DeepMindは、マシンが周囲を認識するために、2D画像からシーンの3Dモデルを生成する視覚認識フレームワーク「Generative Query Network（GQN）」システムを発表しました。 GQNは、事実上何も知らないエージェントが、シーンの複数の静的2D画像を見て、それの合理的に正確な3Dモデルを再構築するシステムです。 シーンの内容を人間がラベル付けすることなく、あらゆる角度からシーンを推定しレンダリングします。マシンが、その部屋なりを動きながら収集した2D画像を基に、関係性や規則性などを学び、見えない部分も含めオブジェクトの位置や色などを推定し再現します。 以下のような単一の視点から正確な3
邪魔な物体を塗りつぶすだけでAIが画像を違和感ないレベルに自動修正する技術「Image Inpainting」をNVIDIAが公開
写真の情報が欠落した部分を自動で補正する技術「Image Inpainting」をNVIDIAが公開しました。ディープラーニングを使って実現したImage Inpaintingは、写真の中の要らない物体をキレイさっぱりと消し去ってくれます。また、画像の欠落部分の意味を理解して、自然な内容を補うことも可能です。 [1804.07723] Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions https://arxiv.org/abs/1804.07723 New AI Imaging Technique Reconstructs Photos with Realistic Results - NVIDIA Developer News CenterNVIDIA Developer News Center https:/
アップルの研究者、自動運転の新しい物体検知技術をネットで公開
１１月１７日、米アップルのコンピューターサイエンス研究者が、自動運転車による自転車や歩行者の新しい検知技術に関する論文を公表した。同社が自動運転車に関する資料を公表するのは初めて。写真は２０１５年４月にサンフランシスコで撮影されたアップル社のロゴ。（２０１７年 ロイター／Robert Galbraith） ［２１日 ロイター］ - 米アップルAAPL.Oのコンピューターサイエンス研究者が１７日、自動運転車による自転車や歩行者の新しい検知技術に関する論文を公表した。同社が自動運転車に関する資料を公表するのは初めて。 Yin Zhou氏とOncel Tuzel氏がまとめた論文は、科学論文サイト「ａｒＸｉｖ」（アーカイブ）に提出された。アップルは将来の製品に関しては秘密主義で知られており、人工知能（ＡＩ）や機械学習の研究者にとって障害になるとみられてきたため、今回の公開には大きな意義がある。
Google、アプリに画像認識機能を追加できる「Cloud Vision API」を公開
Googleが、GoogleフォトやSafeSearchで採用している機械学習画像認識機能をアプリに追加できる「Cloud Vision API」をGoogle Cloud Platformユーザー向け限定プレビューとしてリリースした。 米Googleは12月2日（現地時間）、アプリに機械学習による画像認識機能を追加できる「Cloud Vision API」（プレビュー）をリリースしたと発表した。「Google Cloud Platform」を利用する開発者はこちらから限定プレビューに申し込める。少なくともプレビュー期間中は無料だ。 Cloud VisionはREST APIで、画像を数千のカテゴリに分類し、顔を認識すると表情から感情を推測し、多数の言語の文字を認識する。
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