ChatGPTタスクフォースはヨーロッパによって設立されます
欧州の国家プライバシー監視団体を統合する団体は木曜日、ChatGPT専用の対策委員会を設置したと発表した。
AIがトイレの音から下痢の人を正確に予測
New Scientist誌によると、ジョージア工科大学（米国）の研究者マイア・ガトリン氏らは、98％の精度で下痢を検出できる人工知能（AI）システムを開発したと報じた。この AI システムは、コレラなどの病気の発生を追跡するために開発されました。
下痢検知器はトイレの近くに設置されています。写真：新人科学者/マイア・ガトリン
このプロジェクトのために、研究者らは YouTube と Soundsnap オーディオ データベースから、トイレでの排便、排尿、下痢、鼓腸の音声録音 350 件を収集しました。
次に研究者らは、収集した録音の 70% を使用して、4 種類の排泄物の違いを認識し、音を聞いて区別できるように AI をトレーニングしました。
次に、さらに 10% のデータを使用して、AI がこれを一貫して実行できることを確認しました。最後に、データの残り 20% を使用して、録音の残り 20% を使用して AI のパフォーマンスをテストしました。
その結果、周囲の騒音がフィルタリングされている場合、AIは下痢と非下痢を98％の精度で分類できるが、周囲の騒音が変更されないままの場合、精度は96％に低下することが示されました。
ガトリンさん、この方法では公衆トイレの横にマイクを設置し、AIにデータを提供します。具体的には、トイレの使用時に発生する騒音を捕捉する装置がトイレに取り付けられ、モデルの機械学習 AI を備えた近くの「下痢検知器」ボックス内のマイクロプロセッサーに記録されます。システムは信号を処理し、それを評価して下痢かどうかを分類します。
この方法は、コレラなどの病気の発生を監視するために使用されます。ただし、使用されるトイレの種類も排泄音に大きく影響します。コレラが流行している地域の多くには米国や英国と同じ種類のトイレがないため、さまざまな種類のトイレから発せられる音を認識するAIを開発する必要がある。
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