本動画では、人工知能によって実現された15の革新的技術を紹介している。日常生活を便利にする実用的なものから、思考を画像化する夢解読技術、失われた声を再現する神経音声補綴装置、古代都市を発見する考古学AI、数学オリンピック級の問題を解くAI、新材料や薬剤を設計する生成AI、火星探査ローバーの自律航法システム、気候変動を予測するデジタル地球ツイン、遺伝子治療開発、非侵襲的ブレインコンピュータインターフェース、心臓病の早期発見を可能にする超小型カメラレンズ、そして環境に溶け込むアンビエントインテリジェンスまで、AIが科学研究から日常生活まで幅広い領域で革命をもたらしている現状を具体的な事例とともに解説している。
AIが可能にした15の新しいイノベーション
これらはAIによって可能になった15の新しいイノベーションです。最もクールな日常のアップグレードから、心を揺さぶるような画期的な発見まで、早速見ていきましょう。
15番目は、AI詐欺シールドです。詐欺電話はますます巧妙になっていますが、あなたのスマートフォンも同様に賢くなっています。Googleの最新通話スクリーニング機能とSamsungのGalaxy AIは、ディープフェイクの音声や台本化された詐欺パターンをリアルタイムで検出できるようになりました。
もし誰かが緊急のIRS支払いトリックを試みた場合、AIはあなたが電話に出る前にその通話にフラグを立てます。日本では、NTTドコモが同様の技術を展開しており、毎週何千件ものなりすまし詐欺をすでにブロックしています。これは日々人々のお金を守る静かなイノベーションであり、おそらくおばあちゃんがハッカーに送金してしまったという気まずい話も防いでいることでしょう。
14番目は、スマート冷蔵庫とよりスマートな食事です。冷蔵庫を開けて1枚の写真を撮るだけで、完全な食事プランが得られることを想像してみてください。SamsungのFood AIとLGのThinQ Recipeはすでにこれを実現しており、材料を認識し、賞味期限をチェックし、あなたのカロリーと予算の範囲内で料理を提案してくれます。同社の2025年のアップデートによると、アプリは食料品配達サービスとも同期でき、足りないものを自動的に追加できるそうです。これはもう未来的なものではありません。
コンピュータビジョンと残り物が出会ったときに起こることなのです。もしあなたがピクルスの半分入った瓶を見つめながら、これをどうしようかと考えたことがあるなら、これはあなたのためのものです。
13番目は、AIフォームコーチです。ワークアウトミラーには一時代がありましたが、今ではあなたのスマートフォンがコーチング役を果たしています。自動運転車に搭載されているのと同じ姿勢推定技術を使用して、TempoやAny Gymのようなフィットネスアプリは、リアルタイムであなたの体を追跡し、姿勢を修正し、反復回数をカウントできます。
2024年のスタンフォード大学の研究では、AIモーション追跡がプロのトレーナーの目と93%同等の精度であることがわかりました。ですから、スクワット中に膝を直すように指示されたら、それは本当にそういう意味なのです。そして正直なところ、あなたのフォームを失望したようなため息で判断しない唯一のコーチかもしれません。
12番目は、AI夢解読です。ここから物事はほとんど非現実的に感じ始めます。
京都大学では、研究者たちが脳スキャンを画像に変換する生成モデルを訓練しました。基本的に、誰かが夢や想像の中で見ているものを再構築するのです。このシステムはfMRIデータとStable Diffusionに似た拡散モデルを使用しています。完璧ではありません。画像はぼやけて抽象的に見えますが、機械が精神的イメージを視覚的に解釈した初めてのことです。
つまり、考えてみてください。私たちは文字通り思考を画像に変えているのです。数年前、それは映画のプロット素材でした。今では、査読済みの科学なのです。
11番目は、失われた声のAI復活です。ブラックミラーから直接出てきたように聞こえますが、これは本物の神経科学です。2023年、カリフォルニア大学サンフランシスコ校とカリフォルニア大学バークレー校の研究者たちは、脳信号とAIを使用して人の声を再現できる神経音声補綴装置を開発しました。
彼らは、その人が話す能力を失う前に記録されたビデオクリップでモデルを訓練し、次にその人が静かに話そうとする間に新しい脳活動を捉えるために電極を使用しました。結果として、臨床試験では、このシステムはリアルタイムでほぼ自然な音声を生成し、話者自身のアクセントとトーンさえも復元しました。
これはまだ初期段階ですが、科学が文字通り誰かに声を取り戻させた初めてのことです。
10番目は、AI考古学と失われた都市のマッピングです。誰もがAIアートに夢中になっている間に、考古学者たちはそれを使って歴史を書き換えています。2024年のNature誌の研究では、NASAとシドニー大学の研究者たちが、衛星とライダーデータで訓練された機械学習モデルを使用して、グアテマラの厚い密林の下に埋もれた古代マヤの都市を発見した方法を詳述しました。
同じアプローチが、カンボジアとアマゾン盆地で忘れられた集落を明らかにしています。何世紀にもわたって人間の目には見えなかった場所です。従来のマッピングでは何年もの現地調査が必要なところを、AIは一晩でテラバイトの地形データを処理します。ですから、次の偉大な探検家は鞭と中折れ帽を持ち歩かず、ただニューラルネットワークとドローンフィードを持つだけかもしれません。
9番目は、AI加速数学と科学です。AIはもはやエッセイを書く手助けをするだけではありません。オリンピック金メダリストを困惑させる数学の問題を解く手助けをしているのです。2024年に公開されたDeepMindのAlphaGeometryは、国際数学オリンピックのトレーニングセットから30問中25問の高度な幾何学問題を解決しました。これは金メダリストの人間に匹敵するレベルです。
一方、NSFの人工知能と基礎的相互作用のための研究所は、物理学モデリングにおける形式的証明を支援するために記号的推論ハイブリッドを使用しています。平易な英語で言えば、AIは数学者がするように方程式を通して推論することを学んでいますが、機械のスピードでそれを行っているのです。人間の直感を置き換えているわけではありませんが、誰も以前に気づかなかった問題を通る道筋を私たちに示しているのです。
8番目は、新規材料とバッテリー発見のためのAIです。ここからAIはゼロから物事を発明し始めます。Microsoftとアメリカエネルギー省のパシフィック・ノースウェスト国立研究所は最近、80時間未満で新しいバッテリー材料を特定した生成モデルを訓練しました。これは通常、研究者が10年かかるプロセスです。
MIT科学者たちは、同様のモデルを使用して、周囲温度より最大15度表面を冷却する超反射塗料を設計し、空調の必要性を減らしました。そしてトヨタやCATLのような企業は、次世代EV用バッテリー向けのAI提案固体材料をすでにテストしています。ですから、これは誇大宣伝ではなく、アルゴリズムがラボアシスタントではなくラボパートナーとして機能する高速化された研究開発なのです。
7番目は、宇宙探査におけるAIです。宇宙ミッションは自らの頭脳で動き始めています。NASAのPerseveranceローバーはすでにAutoNAVと呼ばれるAIナビゲーションシステムを使用しており、人間の指令を待つことなく火星を横断するルートを選択でき、エンジニアたちの何時間もの信号遅延を節約しています。一方、欧州宇宙機関のOpsatは、軌道上で完全にデータを処理し飛行操作を調整できる自律ソフトウェアをテストしています。
そしてこれは探査だけではありません。民間企業はスペースデブリを検出し、衛星軌道を最適化し、効率のためにソーラーアレイの角度をスケジュールするためにAIモデルを訓練しています。目標はミッションコントロールを置き換えることではありません。私たちが行けない場所を探査するために、私たちの機械に十分な賢さを与えることなのです。
6番目は、気候モデリングとデジタル地球ツインのためのAIです。
一部のAIが星を見上げている間、他のAIは私たちの惑星に焦点を当てています。Nvidiaのアース2スーパーモデルは、欧州中期予報センターと提携して開始され、キロメートルレベルの精度で地球の大気と海洋を3Dでシミュレートします。従来のモデルがスーパーコンピューターで計算するのに何日もかかるところを、はるかに速くハリケーンや極端な気象イベントを予測できます。
GoogleのDeepMindのGraphCastモデルも同様の有望性を示し、2024年には90%以上の気象変数で従来の予測方法を上回りました。これらのシステムは現在リアルタイムの気候監視のためにテストされており、都市計画者たちは災害が発生する前にもしもシナリオを実行できるようになるかもしれません。
5番目は、AIによる遺伝子治療開発です。バイオテクノロジーラボ内では、AIはデータを分析するだけでなく、医薬品を設計しています。Insilico MedicineやBiotech AI Labsのような企業は、遺伝子編集が人間でテストされる前にどのように振る舞うかを予測するためにディープラーニングを使用しています。2024年、Insilicoによって設計されたAI線維症薬が臨床試験に進み、従来の発見タイムラインを80%以上短縮しました。
同じアプローチが現在、個別化遺伝子治療に使用されており、どの編集が稀な遺伝性疾患を安全に修正できるかをマッピングしています。これは遅く慎重な科学ですが、以前は何十年もかかっていたものを数年に変えつつあります。
4番目は、非侵襲的AIブレインコンピュータインターフェースです。心でデバイスを制御するというアイデアはもはやサイエンスフィクションではありません。
2024年、UCLA研究者たちは、頭皮から電気活動を読み取り、AIを使用してそれをデジタルコマンドに変換する非侵襲的BCIを公開しました。これにより、参加者はロボットアームやカーソルを以前のシステムより最大4倍速く制御できました。同時に、SynchronやNeuralinkのような企業は、いつの日か麻痺のある人々が再びコミュニケーションを取ったり動いたりできるようにする最小限の侵襲的インプラントを探索しています。
進歩は遅く、厳しく規制されていますが、成功するテストごとに思考から行動へのインターフェースが現実に近づいています。
3番目は、AI搭載心臓画像レンズです。病院では、新しいAI支援デバイスが医師が症状が始まる前に心臓病を見つける手助けをしています。スタンフォード大学とメイヨークリニックの研究者たちによって開発されたこの超小型カメラレンズは、カテーテルを介して挿入され、AIによって誘導されて冠動脈内のプラーク蓄積を検出します。
標準的な画像では拾えない微妙なリスクを特定でき、閉塞が起こる前に予防的治療を可能にします。Nature Biomedical Engineeringに掲載された臨床研究では、早期発見の精度が向上し、侵襲的診断手順が減少し、毎年何千もの命を救う可能性があることが示されています。
2番目は、AIによる化学および創薬発見です。ここは生成AIが化学と出会う場所です。DeepMindのGNoME、Accentia、Atomwiseのようなプラットフォームは、大規模なニューラルネットワークを使用して化学反応を予測し、新しい化合物を提案します。GNoMEだけで2024年に220万以上の新しい結晶材料を発見し、その多くは半導体とクリーンエネルギー技術を前進させる可能性があります。
医薬品については、AIパイプラインは現在、何年もではなく何週間で薬剤候補を特定できます。これは科学者を置き換えているのではなく、彼らを超強化しているのです。私たちは分子設計の産業革命が一度に一つのデータセットで起こっているのを目撃しています。
1番目は、AI対応アンビエントインテリジェンスです。そして最後に、あなたを支援するだけでなく、あなたを取り囲むAIです。アンビエントインテリジェンスとは、あなたの環境に組み込まれたシステムで、静かに感知し、学習し、適応するものを指します。あなたの気分に合わせて調整されるスマート照明、あなたの快適パターンを学習するサーモスタット、あなたが頼まなくてもデバイスを調整するアシスタント。
すべてクラウドではなくローカルAIモデルによって駆動されています。Amazon、Google、Philipsは現在これらのシステムを構築しており、日常の生活空間に機械学習を織り込んでいます。それは目に見えず、摩擦がなく、そしておそらく最も重要な変化です。AIはもはやあなたのデバイス上に存在するのではなく、あなたの周りに存在するのです。
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