Polyworld とは

Polyworldは、自然選択と進化アルゴリズムによって人工知能を進化させるためにLarry Yaegerによって書かれたクロスプラットフォーム(Linux、Mac OS X)プログラムです。
これはQtグラフィックスツールキットとOpenGLを使用して、台形エージェントの集団が食物、仲間を探し、子孫を持ち、お互いを獲物とするグラフィカルな環境を表示します。各個体はかなり複雑であり、環境はかなりのコンピュータ資源を消費するため、人口は通常数百人に過ぎない。個人が実際に2D平面を移動し、見ることができる必要があるため、グラフィカルな環境が必要です。カーカスを食べたり、無作為に食べ物を食べたり、他の人を見たり、相手と交際したりするなど、いくつかの基本的な能力が可能であるため、カニバリズム、捕食者、捕食者などの長期的な進化の後に自発的に発生する多くの興味深い行動が観察されています。犠牲者、擬似者、擬似者。
各個人はHebbian学習を使用してニューラルネットに基づいて決定を行います。ニューラルネットは各個体のゲノムに由来する。ゲノムは単にニューラルネットの配線を指定するのではなく、その大きさ、速度、色、突然変異率および他の多くの要因を決定する。ゲノムは、設定された確率でランダムに突然変異され、これらはまた、子孫生物においても変化する。

ESTAR project とは

eSTARプロジェクトは、自動監視のための真の異種ネットワークのロボット望遠鏡を実装することを目指すマルチエージェントシステムです。このプロジェクトは、エクセター大学の天体物理学グループと、リバプールのジョンムーア大学の天体物理学研究所との共同研究です。
2006年に、可変星の観察のための自律的ソフトウェアエージェントが始まりました。このエージェントは、Saunders et al。の最適サンプリング手法を実装しています。 (2006)、プロトタイプは、リバプール望遠鏡、Faulkes望遠鏡北、Faulkes望遠鏡南を含む望遠鏡のRoboNetネットワーク上で正常にテストされました。
eSTARは、RoboNetコンソーシアムとグローバル異種テレスコープネットワークコンソーシアムと提携しています。
2007年現在、eSTARは2つのリアルタイム観測プロジェクトをサポートする「ライブ」です。ハワイにある3.8mのUKIRT望遠鏡を使用してガンマ線バーストの自動フォローアップ観測を行い、この望遠鏡を世界最大のものとし、そのような事象を追跡するための自動応答システムを提供しています。
eSTARはPLANETの協力のために望遠鏡のRoboNetシステムに観測を置くことにより、太陽光以外の惑星の探索にも関わっています。重力マイクロレンズの技術は、星を周回するクールな惑星の伝説のシグネチャを探して銀河バルジの多数の星を監視するために使用されます。

Mind’s Eye (US military) とは

Mind's Eyeは、人工知能を使ったビデオ分析研究プロジェクトです。それは国防総省先進研究プロジェクト庁の資金提供を受けています。
カーネギーメロン大学、Co57システムズ、コロラド州立大学、ジェット推進研究所/カルテック、マサチューセッツ工科大学、パデュー大学、SRIインターナショナル、ニューヨーク州立大学の12の研究チームが、マインズアイのためにDARPAと契約しています。バッファロー、TNO(オランダ)、アリゾナ大学、カリフォルニア大学バークレー校、南カリフォルニア大学。

Qloo とは

Qloo(「手がかり」と発音)は、人工知能(AI)を使用して味や文化的な相関関係を理解する企業です。企業にアプリケーションプログラミングインターフェイス(API)を提供します。 Leonardo DiCaprio、Elton John、Barry Sternlicht、Pierre Lagrangeなどから資金を調達しました。
Qlooは、音楽、映画、テレビ、食事、ナイトライフ、ファッション、書籍、旅行などの文化的領域にまたがるデータを対象とした機械学習を通じて、消費者の好みの相関関係を確立します。推薦システムはAIを使用して、さらなるアプリケーションのための相関を予測する。

Language identification とは

自然言語処理では、言語識別または言語推測は、コンテンツが与えられた自然言語を決定する問題です。この問題に対する計算上のアプローチは、さまざまな統計的方法で解決されたテキスト分類の特別なケースです。

Automatic image annotation とは

自動画像注釈(自動画像タグ付けまたは言語索引付けとも呼ばれる)は、コンピュータシステムが自動的にキャプションまたはキーワードの形のメタデータをデジタル画像に割り当てるプロセスである。このコンピュータビジョン技術の応用は、データベースから関心のある画像を整理し位置特定するために画像検索システムで使用される。
この方法は、クラス数が非常に多く、ボキャブラリサイズほどのマルチクラス画像分類の一種と考えることができます。典型的には、抽出された特徴ベクトルおよび訓練注釈語の形態の画像解析は、機械学習技術によって、新しい画像に注釈を自動的に適用しようと試みるために使用される。最初の方法は画像の特徴と訓練の注釈との間の相関関係を学習し、機械翻訳を使用してテキストの語彙を「視覚的語彙」またはブロブと呼ばれるクラスター領域で翻訳しようとする技術を開発しました。これらの取り組みに続く作業には、分類アプローチ、関連性モデルなどが含まれています。
自動画像注釈対コンテンツ・ベース画像検索(CBIR)の利点は、照会をユーザーがより自然に指定できることです。 CBIRは一般的に(現在)、ユーザーが色やテクスチャなどのイメージコンセプトで検索するか、サンプルクエリを検索する必要があります。サンプルイメージの特定のイメージ機能は、ユーザーが実際に焦点を当てている概念を上書きする可能性があります。ライブラリによって使用されるような従来の画像検索方法は、手作業で注釈付けされた画像に依存しており、高価で時間がかかる。
いくつかの注釈エンジンは、ペンシルバニア州立大学の研究者によって開発されたALIPR.comリアルタイムタグ付けエンジンを含むオンラインであり、Behold。 Edgecase.ai www.edgecase.ai]、Microsoft VOTT.ai https://github.com/Microsoft/VoTT]やdataloop.ai www.dataloop.aiなどの会社では、すべて動画アノテーションの自動エンジンを構築しています。

Braina とは

Brainaは、Brainasoftによって開発されたMicrosoft Windows用のインテリジェントなパーソナルアシスタントアプリケーションです。 Brainaは、自然言語インターフェースと音声認識を使用してユーザーと対話し、ユーザーが英語の文章を使用してコンピューター上でさまざまなタスクを実行できるようにします。アプリケーションは、インターネットからの情報の検索、ユーザーの選択した歌とビデオの検索と再生、口述の取出し、ファイルの検索とオープン、アラームとリマインダーの設定、数学計算の実行、ウィンドウとプログラムの制御などが可能です。 Wi-Fiネットワークを介してリモートでシステムと対話することができます。
Brainaという名前は、Brain Artificialの略語です。ソフトウェアは、時間の経過とともにユーザーの行動に適応し、ニーズをよりよく予測します。このソフトウェアでは、ユーザーはキーボードを使用してコマンドを入力することもできます。 Brainaには、無料版と有料版があります。
Future plcのTechRadarは、Brainaを2015年のトップ10の必須必須ソフトウェアの1つとして認識しました。Brainaには、フリーウェアLiteとProの2種類があります。

Resistance Database Initiative とは

HIV抵抗反応データベースイニシアチブ(RDI)は、2002年に設立された非営利団体で、HIVの薬剤耐性と治療結果データにバイオインフォマティクスを適用することでHIV感染の臨床管理を改善するという使命を持っています。 RDIには、以下の具体的な目標があります。
 HIV耐性と治療成果データの独立したリポジトリになるためにバイオインフォマティクスを使用して耐性、他の臨床的および実験的因子とHIV治療成果との関係を探求する治療反応を予測するためのシステムを開発し、 HIV感染の臨床管理を個別化する
RDIは、英国に本拠を置く小さなエグゼクティブグループ、主要なHIV /エイズ科学者と臨床家の国際諮問グループ、協力者とデータ提供者からなる幅広いグローバルネットワークから構成されています。