#人工知能9

2026年1月21日

AIで黒色腫を検出する研究

ミズーリ大学の研究者が、皮膚の画像から黒色腫（メラノーマ）を見つけるAIを試験しています。AIは医師の代わりではなく、早く注意が必要な症例を見つける手助けを目的としています。

研究チームは、標準的な訓練法がモデルに途中の計算結果を保存させないため、4桁の掛け算で誤りが出ると説明します。別の訓練法（ICoT）は中間値を保持し精度を大幅に改善しました。

レベル

イェールの研究は、生成型AIが「なぜ見出しが効果的か」を学ぶと、より魅力的で信頼できる見出しが書けると示しました。A/Bテストデータで検証され、新しい手法は高い評価を受けました。

レベル

研究チームが、騒がしい場所で着用者の会話相手の声を分離する試作のスマートヘッドホンを開発しました。AIで話し手のリズムを検出し、音声をきれいにして再生します。

レベル

ワシントン大学の研究は、AIが人間の行動を観察して文化的な価値観を学べるかを調べました。ラテン系データで訓練したAIは、実験でより利他的に振る舞いました。

レベル

ラテンアメリカの保健団体や研究者が、若者や周縁化された人々に性と生殖の情報を届かせるために人工知能を使う取り組みを進めています。ペルーやアルゼンチンで複数のプロジェクトが実施されています。

レベル

テキサス大学の研究は、AIの偏りが現実世界の複雑さを正しくモデル化できないことなどに由来すると示した。研究は多くの問題例を分析し、対処の必要性を指摘している。

レベル

ジョンズ・ホプキンス大学の研究チームは、縫合などの基本的外科手技を学ぶ医学生に即時で個別フィードバックを出す説明可能なAIツールを開発しました。小規模な実験で効果を検証しました。

レベル

チューリッヒ大学の研究で、大規模言語モデルは同じ文章でも作者の身元が示されると評価を変えると報告されました。研究はさまざまな条件で192’000件の評価を集めました。

レベル

これ以上記事はありません