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DeepMind
GoogleのAI研究部門で、強化学習と科学的モデルに焦点を当て、タンパク質予測や囲碁など最前線のブレークスルーを推進する。
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DeepMindの機能
- 強化学習を用いて汎用エージェントを訓練し、複雑なゲームと意思決定タスクを攻略する
- AlphaFold を活用し、タンパク質の3D構造を高精度に予測して生物科学研究を加速する
- WaveNet を開発し、自然な音声を生成して音声合成品質を向上させる
- AlphaCode 自動プログラミングモデルを構築し、開発者が競技レベルのコードを生成するのを支援する
- オープンソースデータセットと論文を継続的に公開し、AI研究のオープンな共有を推進する
DeepMindの使用例
- 創薬前の生物学者が AlphaFold を用いて標的タンパク質の構造を予測し、実験期間を短縮する
- ゲーム・ロボティクスのチームが強化学習プラットフォームを活用してエージェント戦略を訓練し、自律的な意思決定を実現する
- 開発者は AlphaCode のインターフェースを通じてアルゴリズムコードを生成し、競技プログラムやプロトタイプのスクリプトを迅速に作成する
- 音声製品チームが WaveNet モデルを統合し、高自然な読み上げとインタラクティブ体験を実現する
DeepMindに関するよくある質問
DeepMind と Google の関係は？
2014年にGoogleに買収され、現在はGoogleの親会社Alphabet傘下の独立AI研究部門です。
AlphaFold の予測精度は？
CASP14コンペティションでは中央値の精度が90以上に達し、実験解解析レベルに近づいており、構造データベースは無料で公開されています。
オープンAPIやモデルのダウンロードは提供されていますか？
AlphaFold や AlphaCode などの一部成果はオンラインサービスやコードリポジトリを提供しており、具体的なライセンスと割当はGoogleの利用規約に従います。
個人の開発者が強化学習環境を使用できますか？
Open-Spiel や DM-Control などのオープンソースプロジェクトを通じて利用でき、Gymインターフェースをサポートし、ドキュメントとサンプルが充実しています。