“科学技術書・理工学書”読書室―SBR―  科学技術研究者  勝 未来

科学技術書・理工学書の新刊情報およびブックレビュー(書評)&科学技術ニュース   

●科学技術書・理工学書<新刊情報>●「理数探究の考え方」(石浦章一著/筑摩書房)

2022-11-08 09:37:46 |    科学技術全般



<新刊情報>



書名:理数探究の考え方

著者:石浦章一

発行:筑摩書房(ちくま新書)

 高校の新科目「理数探究」では何を学ぶのか。数学の確率的思考、理科の実験のデザイン方法など、自らどう学びどうアウトプットするかを事例豊富に案内する。
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●科学技術ニュース●KDDI、AIロボットとの対話でスポーツの習慣化を目指す実証を開始

2022-11-08 09:37:18 |    人工知能(AI)
 KDDIは、2022年10月31日から、音声対話AI技術を活用しスポーツ習慣化を目指す実証を開始した。

 同実証では、参加企業のオフィスにKDDIの音声対話AI技術を搭載したコミュニケーションロボットを設置。そのロボットと参加者が会話しながら運動に取り組むことで、毎日の運動が習慣化され、社員のスポーツ実施率の向上につながるか確認する。

 同実証は、スポーツ庁「Sport in Life 推進プロジェクト (スポーツ人口拡大に向けた取組モデル創出事業)」の委託事業として採択された。

 スポーツの実施は、自己免疫力の向上やストレス解消など健康増進にさまざまな効果をもたらす。一方、日本の成人における週1回以上のスポーツ実施率は56.4%となっており、文部科学省の掲げる第3期スポーツ基本計画の目標値70% と乖離している。

 スポーツ実施を妨げている要因として、働く世代や子育て世代を中心に「仕事や家事が忙しいから」「面倒くさいから」などのスポーツに割く「時間」や「手間」が課題となっている。

 そこで、このたびKDDIではスポーツの実施と習慣化に向け「いつでもどこでもスポーツができること、適切なアドバイスを受けられること」の実現を目指し、同実証を開始した。

 同実証では、KDDIが開発した自然な会話が可能な音声対話AI技術を活用し、実際のパーソナルコーチの指導方法を学習したAIコーチングロボットを開発した。

 AIコーチングロボットを通じた指導や支援を受けることで、参加者のスポーツ実施に関する意識・行動変容を促す。<KDDI>
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●科学技術ニュース●東大など、量子光のパルス波形を自在に制御する手法を開発し光量子コンピュータの基幹となる「究極の量子光源」実現へ

2022-11-08 09:36:51 |    通信工学
 東京大学の高瀬寛助教と古澤明教授らは、NTT、情報通信研究機構(NICT=エヌアイシーティー)、理化学研究所の研究チームと共に、あらゆる量子光を所望のパルス波形で出力する光源である「量子任意波形発生器(Q-AWG: Quantum Arbitrary Waveform Generator)」を提唱し、その核心となる技術である量子光のパルス波形を自在に制御する手法を実現した。

 これにより、現在開発が進んでいる大規模光 量子コンピュータの作動に必要な、特殊なパルス波形を持つ量子光の生成に初めて成功した。

 今回実現したシステムの拡張により量子任意波形発生器を開発すれば、光量子コンピュータをはじめとするさまざまな量子技術の実現に貢献する「究極の量子光源」になると期待される。

 今回実装したシステムを拡張するとシュレディンガーの猫状態以外にも一般的な量子光が生成可能になり、Q-AWGの実現につながる。

 Q-AWGの最大の価値は、その汎用性にある。光量子コンピュータが非常に特殊なパルス波形を要求しているように、量子技術の実現には多種多様な量子光やパルス波形を必要とする。

 しかも、研究の進展によりその要求内容は次々と変わっていくことであろう。Q-AWGはこうした時々のニーズにも柔軟に対応できる汎用型の量子光源。同研究を応用してQ-AWGが実現すれば、究極の量子光源として光量子コンピュータをはじめとするさまざまな量子技術の開発を促進すると期待できる。<情報通信研究機構(NICT)>
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●科学技術書・理工学書<新刊情報>●「Vision Transformer入門」(片岡裕雄著/技術評論社)

2022-11-08 09:36:05 |    情報工学



<新刊情報>



書名:Vision Transformer入門

監修:片岡裕雄

著者:山本晋太郎、徳永匡臣、箕浦大晃、邱玥(QIU YUE)、品川政太朗

発行:技術評論社(Computer Vision Libraryシリーズ) 

 自然言語処理分野におけるブレイクスルーとなったTransformer(2017年に発表された深層学習モデルで、主に自然言語処理 (NLP)の分野で使用 )をコンピュータビジョンに応用したモデルがVision Transformer(ViT)。さまざまなコンピュータビジョンのタスクにおいて、ディープラーニングではスタンダードとなっているRNN、CNNおよび既存手法を用いた処理精度を上回ることが確認されている。同書は注目のViTの入門書。Transformerの成り立ちからはじめ、その理論と実装を解説していく。今後のViTの活用が期待される応用タスク、ViTから派生したモデルを紹介したあと、TransoformerとViTを分析し、その謎を解明していく。
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