AIが尿音だけで泌尿器疾患を予測
Audioflow と呼ばれる AI アルゴリズムは、排尿音を聞いて、異常な排尿の流れとそれに対応する患者の健康上の問題を効果的かつ首尾よく特定できます。
AIはすでにレーダーを使用して道路上の物体を分類できる
将来の最新の自動運転車は、レーダー データに基づいて、自動車、トラック、歩行者など、交通中の物体を正確に区別できるようになるでしょうか? それが可能なのはすべて AI のおかげです。先週 Arxiv.org で公開された新しい研究論文「リカレント ニューラル ネットワーク アンサンブルを使用したレーダーベースの道路利用者の分類と新規性の検出」（リカレント ニューラル ネットワークに基づく交通と新規性の検出）というタイトルで、ダイムラー自動車会社の科学者らは次のように述べています。とドイツのカッセル大学は、車両に装備されたレーダー システムを通じて取得されたデータのみを使用して、個人と交通に参加している車両を明確に分類できる新しい機械学習フレームワークの詳細を発表しました。説明の必要はありませんが、このモデルは、自動運転車がおそらく最も人気のある側面である自動車産業、および輸送部門全般でのアプリケーションに特に適していることがわかります。
「現在の物体認識方法と比較すると、全体的な分類パフォーマンスが大幅に向上する可能性があり、さらに、認識される物体の数も増加し、精度のレベルも大幅に向上します」と研究チームは述べています。さらに、科学者の説明によると、レーダーは視界内の多くの物体の速度を直接測定できる数少ないタイプのセンサーの 1 つであり、特に他のタイプのセンサーよりもはるかに強力です。霧、雪、または大雨。ただし、100% 完璧なデバイスはほとんどなく、レーダー センサーも例外ではありません。他のほとんどのタイプのセンサーと比較して角度分解能が比較的低いため、画面上に高密度で鮮明なデータを表示することが困難になります。
この場合の研究チームの解決策は、80 個の長期短期記憶 (LSTM) セルまたは特別なリカレント ニューラル ネットワークで構成される一連の分類器を使用することです (ここには、深層学習の技術である生物学的ニューロンの構造を模倣する層状の数学関数があります)テクノロジー）長期的な依存関係を学習および記憶することができます。特に、科学者は 98 個の特徴のサブセット、具体的には範囲、角度、振幅、ドップラーの統計微分を使用するだけで済みます。幾何学的特徴、およびドップラー値分布に関連する特徴 - プロセス モデルのトレーニングと推論にそれほど多くの計算能力を必要とせずに、識別する必要があるオブジェクト間の主な違いを判断します。
これらの機械学習モデルをトレーニングするために、研究チームは、3,800 人を超える実際の交通参加者の 300 万以上のデータ ポイントを含むデータセットを発見しました。これらのトレーニング サンプルは、試験車両の前半分に取り付けられた 4 つのレーダー センサー (範囲約 100 メートル) を通じて受信されます。トレーニングが完了すると、結果として得られた機械学習ベースの分類モデルは、歩行者、歩行者のグループ、自転車、自動車、トラック、廃棄物など、検出された物体を、比較的高い精度で対応するカテゴリに分類することができました。
具体的には、レーダーデータから得られる各個人の画像の明確な分離がシステムで認識できない歩行者データに対して、「歩行者グループ」というカテゴリが割り当てられます。一方、「ゴミ」と「その他」のカテゴリには、システムが認識できない、または誤認する奇妙な物体や車両が含まれます。言い換えれば、これら 2 つのカテゴリに分類される物体は、前述の他の分類グループ (オートバイ、スクーター、車椅子、ケーブルなど)、首吊り、犬猫などのいずれにも当てはまらないと判断されました。
では、この高度な分類システムはどの程度正確で、近い将来に広く適用できるのでしょうか? 研究者らによると、オブジェクトを分類する際の平均精度は最大 91.46% で、同じ一連の特性を共有する場合はさらに精度が高くなります。明らかに、歩行者と歩行者グループの間では、これら 2 つのカテゴリ間の複雑な類似性により、ほとんどの分類エラーが発生することがよくあります。一方で、物の性質や形状に関連して混同されるケースもいくつかあります。たとえば、システムは車椅子に乗っている人と小型スクーターに乗っている人を誤って認識する可能性があります。
上記の小さな欠陥はさておき、研究チームは、この提案された構造によって、新しいアルゴリズムの開発やセンサー システムの要件にとって重要である、カテゴリをまたがる認識機能の重要性について新たな洞察が可能になると考えています。 。さらに、トレーニング データに含まれるオブジェクトを使用して、さまざまなカテゴリのオブジェクトを動的に認識する機能も、自動運転車技術全般の開発において重要な役割を果たします。
将来的には、科学者らは高解像度信号処理技術を適用することで現在の結果を改善することを計画しており、これにより衝突範囲や衝突角、動的およびドップラーの観点からレーダーの解像度を向上させることができます。
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