MetaはLlama 3

Emmesグループは、2024年7月23日にMiimansa AIとの複数年にわたる戦略的パートナーシップを発表した。この提携は、高度な大規模言語モデル（LLM）技術と生成AIに基づくMiimansaの臨床エンティティモデリングツールを取得することで、Emmesの臨床研究を革新することを目指している。 人工知能（AI）は、臨床研究を含むヘルスケアを変革する可能性がある。Emmesグループは、そのテクノロジープラットフォームVeridix AIをさらに開発しており、Miimansaの臨床エンティティモデリング技術は臨床研究用にカスタマイズされた自動テキスト処理ソリューションの開発を加速するうえで重要な役割を果たす。 この提携は、大量の臨床データの処理を改善し、プロトコル作成や医療文書作成などのテキストからテキストへの変換を可能にすることに焦点を当てる。これにより、手動データ処理と分析にかかる時間とコストが削減される。 「最先端のAI技術を臨床研究の最前線にもたらすために、Miimansa AIと協力できることを非常に喜ばしく思います」とEmmesグループのCEOであるSastry Chilukuriは述べている。「この提携を通じて得られる臨床エンティティモデリングツールは、EmmesグループのGen AIプラットフォーム、Concordの開発と実装を迅速化し、より速く、より良く、より効率的な臨床試験を可能にする。」 Miimansa AIの創立者兼CEOであるVibhu Agarwal博士は、「Emmesグループとの提携は私たちにとって重要な節目となります。彼らの専門知識と包括的な臨床試験データは、私たちの高度なAI技術を実際のシナリオで適用するユニークな機会を提供します。共に、臨床研究の風景を変革し、それをより速く、よりコスト効果が高く、最終的には安全で効果的な治療を提供するために成功することを目指しています。」と付け加えた。 Emmes Groupについて: Emmesグループは、New Mountain Capital（https://www

トヨタ研究所とスタンフォード大学の科学者たちは、制御されたドリフトを行う自動運転車を開発し、自律運転の限界を押し広げました。カリフォルニア州のサンダーヒルレースウェイパークでの大胆なデモでは、わずかな距離を保ちながら自律車両が連携してドリフトしました。このプロジェクトの目的は、将来の運転支援システムの改善と、自動化運転の大きな課題に取り組むことにあります。数学モデル、機械学習、物理センサーを組み合わせることで、研究者たちは自律車両が極限の条件下で動作する可能性を示しました。これには、雪道や氷の道路が含まれます。AIは大きく進展してきましたが、予測不可能な物理世界をナビゲートすることは別の複雑な課題です。

有利な成長機会を提供する2つの企業は、ブロードコムとアルファベットです。ブロードコムは主に半導体とネットワークハードウェアの製造で知られていますが、AIトレーニング用に大量のデータを処理および転送するためにデータセンターで使用される重要なコンポーネントを生産することで、AIエコシステムにおいて重要な役割を果たしています。AI関連の収益はブロードコムの全体収益の一部に過ぎませんが、今後数年間で大幅に増加することが期待されています。さらに、ブロードコムのビジネスはAIに完全に依存しているわけではないため、AI市場の低迷が発生した場合でも有利です。 一方、アルファベットはGoogle BrainやDeepMindなどのプロジェクトを通じてAIを進展させる上で重要な役割を果たしてきました。アルファベットは当初、AIで遅れをとっているとの批判を受けましたが、その懸念に対処するためにジェミニと呼ばれる生成AIツールのブランド名を変更するなどの措置を講じました。アルファベットの主要な収益は広告から来ていますが、Google検索におけるAI概説の導入は追加の収益機会を提供します。さらに、アルファベットのクラウドプラットフォームであるGoogle Cloudは規模と収益性の面で勢いを増しています。AIを活用するサイバーセキュリティスタートアップであるWizの買収も、企業顧客にとってGoogle Cloudの魅力をさらに高める可能性があります。アルファベットの比較的低い評価とさまざまな事業の成長潜在能力を考慮すると、将来の成長の大きな可能性を持つバーゲンであるように見えます。

近年、職場での一貫した頻繁な変化が従業員に負担をかけ、変化に対する疲労感をもたらしています。生成型人工知能の出現は、新たな変化の波をもたらし、企業はその労働力への影響を考慮する必要があります。AIの成功裏に導入するためには、企業は従業員のスキルアップに注力し、効果的な変更管理を通じて彼らの懸念に対処する必要があります。これは、継続的なトレーニングに投資し、学習文化を育成し、変化するビジネスニーズに適応することで達成できます。試行錯誤の心構えを奨励し、実験を許可することは、AIの導入を推進する上で有効であることが証明されています。AIができることとできないことについて期待を管理することが重要であり、進展には時間がかかります。ビジネスリーダーは、懐疑心と不信を避けるために現実的な期待と明確な方向性を提供すべきです。最後に、従業員の燃え尽き症候群を防ぐためには、企業はトレーニング、ガイドライン、および方針を提供して、従業員がAIを受け入れることをサポートする必要があります。従業員を保護し、力を与えることで、企業は生成型AIの潜在能力を完全に活用できます。

NASAエイムズのライアン・フェルトンとカルブ・シャーフが監督するNASAのAI-astrobiologicalイニシアチブは、人工知能と機械学習に関する議論にご参加いただければ幸いです。彼らはastrobiologicalコミュニティの要件に関するあなたの意見を集めるためのアンケートを作成しました。お忙しいところ数分間お時間をいただければ幸いです。 アンケートにアクセスするにはリンクをフォローしてください。あなたのフィードバックは、彼らのイニシアチブの目標と優先事項を形作り、最終的にはコミュニティ全体に利益をもたらします。ご協力ありがとうございます！

この記事では、AIがすべての産業に与える影響についての大胆な主張の正当性に疑問を投げかけています。多くの誇大宣伝は、AIに利害関係を持つ大企業によって推進されていることを示唆しています。さまざまな分野に大きな価値が付加されるという予測がある一方で、現実はより微妙で段階的になると予想されています。信頼、規制、データプライバシー、および技術的な課題は、AIがその完全な潜在能力に達するために克服されるべき障壁として挙げられています。金融サービスにおける詐欺の減少など、AIの影響の具体例もいくつか挙げられています。全体として、この記事は長期的にはAIの変革可能性を認めつつも、即時的かつ劇的な変化を期待することに対して警戒を促しています。