ハーバード大、機械学習アルゴリズムに人間の脳活性を組み込む【AI論文】
https://aiboom.net/archives/5018

課題
脳の活性化は現実の知能において重要だが機械学習において組み込まれていない。

解決手法
”ニューラルウエイト”という新しい機械学習のパラダイムを提案した。

結果
畳み込みニューラルネットワークに匹敵するほど大幅に効率が上がった。

機械学習がより進み人間的な脳を持つAIが出てくるのも時間の問題であろう

（インタビュー）ＡＩが支配する世界　ヘブライ大学教授・歴史学者、ユヴァル・ノア・ハラリさん
https://digital.asahi.com/sp/articles/DA3S14187106.html

ＡＩで鉄スクラップの等級判定！データ蓄積し判定精度高める
https://newswitch.jp/p/19305

人工知能（ＡＩ）を用いて鉄スクラップの等級を判定するシステムを開発した。電炉メーカー向けに、検収員が目視で行っていた判定作業の負担軽減に役立てる。今後さらにデータを蓄積してＡＩの判定精度を高め、２０２０年９月までの商品化を目指す。

システムを導入すると検収作業の負荷を軽減でき、ＡＩの判定データを活用して検収員育成も支援できるほか、検収判断基準の統一にもつながる。

現在、単一等級のスクラップの判定精度は１００％に近いが、等級が混合すると約５０％になるという。商品化までにデータを蓄積し、ＡＩの機械学習機能を生かして判定精度を上げる。鉄スクラップ業者向けにも順次販売する。