ウェザーニューズは定点カメラの映像／画像から路面状態をリアルタイムに自動認識する「AI道路管理支援システム」のプロトタイプを開発したと発表した。

2013年にGoogleから発表された眼鏡型のARデバイス、「Google Glass」を覚えているだろうか。開発者版が出荷されたのみで一般消費者へ普及することなく姿を消したGoogle Glassだが、このたび音声会話や画像認識などの機能を搭載して業務利用向けに復活するようだ。

「カロリー管理アプリ」を使おうと思ったものの、長続きせずに止めてしまった人も多いのではないか。一度は挫折した人にもおすすめな、写真撮影によるカロリー管理が可能なアプリ「FoodLog」が登場した。

ディープラーニングは学習に大量のデータを必要とするが、医療分野では正解データ付き画像を作れるのは医師だけなので用意が難しい。富士通研究所は、少ないデータから精度の高い学習を可能とする手法を開発した。

大規模人工ニューラル・ネットワークの学習能力の研究によって、人工知能（AI）革命のきっかけを作った3人の科学者に、コンピューター科学の分野でもっとも権威ある賞、チューリング賞が授与された。

グーグルが、画像認識ソフトウェアの「文化的な流暢さ」を拡張しようとする取り組みの1つとして、「インクルーシブ・イメージズ・コンペティション（Inclusive Images Competition、包括的画像コンペ）」を開催した。コンペ参加者に与えられた課題は、文化的に偏った画像のデータセットで訓練されたコンピューター・ビジョン・システムの偏向を減らすことだ。

交通事故が発生する原因は、多くの場合、ドライバーの見落としだ。自動ブレーキなど衝突を物理的に防ぐ方法なども考えられているが、Pyreneeは周囲の状況を画像認識し、危険予知した際にドライバーに通知するデバイスで、これとは異なるアプローチでの危険回避を提案している。

ニューヨーク州のレビットタウンにある実験店で、小売世界大手のウォルマートが新しいテクノロジーを買い物体験に応用する方法を試験中だ。

NECソリューションイノベータは7月21日、北海道大学と共同で「画像認識による虫画像の同定を支援する技術」の研究を開始したと発表した。

『デジタルの、これからを聞く』第3回は、電通大で脳科学を研究されている宮脇陽一准教授にお話をうかがいます。宮脇先生は、人間が見ている画像を脳内の信号パターンから再現するなど、主に視覚に関する脳の研究を行っています。脳の特に視覚に関わる部分について、いまどこまでわかってきたのか、脳科学の最新状況を語っていただきました。

この連載ではiPad版の「Swift Playgrounds」を利用してSwiftプログラミングを学んでいきます。今回もCore MLを使ったプログラムです。

Callarsは5月22日、iPhoneで撮ったラベルの写真からワインの銘柄を認識する画像認識アプリ「Cellars」の配信を開始した。価格は無料。Cellarsは、2013年の10月からベータ版のサービスを開始しており、今回が正式版のリリースとなる。ワインを飲んだ店やワインの味、香りなどが記録ができる。

and factoryがIoT×ヘルスケアプロジェクトにおいて、ネオスの食事画像認識AI技術との連携を開始した。

高島屋は1月19日、NECの画像認識技術を利用し、スマホのカメラを高島屋カタログの商品写真にかざすことでオンラインストアの商品ページに移動して購入できるスマホアプリ「高島屋カタログスキャン」の配信を開始した。

NVIDIAはディープラーニングによる自動運転のデモ動画を公開した。人間による20回の走行から学習し、茂みやパイロンのある道をスムーズに走行している。

デンソーと東芝は自律運転車の画像認識用の人工知能技術「Neural Network-Intellectual Property(DNN-IP)」の共同開発について基本合意した。

ネット上の画像を分析するツール「Kidukoo AI」がリリース。何がどこに写っているかを分析するのが得意だという。

Googleは提供中の学習済み機械学習APIサービスを拡張し、ユーザーが自分のデータを学習させて独自の機械学習APIを作成できる「Cloud AutoML」を発表した。Cloud AutoMLの第1弾として、独自の画像を学習させた画像認識APIを作成できる「Cloud AutoML Vision」を提供する。

マイクロソフトは2018年11月15日、Microsoft AzureのAI APIサービスCognitive Servicesの一部機能をDockerコンテナ化した「Azure Cognitive Services Containers」のプレビュー提供を開始した。

さくらインターネットとArchiTekは、動画の加工と配信を行なう実証実験を行なった。ネットワーク帯域を圧迫することなく多数のサーバーへ配信して同時解析するような利用が期待できる。