1. 健康状態を「壁越し」でも追跡できる新装置、MIT教授が開発
    マサチューセッツ工科大学（MIT）のカタビ教授は、計測用装置を身に着けることなく、電波の反射を使って個人の生理信号を収集する装置を開発している。被験者の負担を大きく軽減できるヘルスケア用品としての商品化を目指し、スタートアップ企業も立ち上げている。 Rachel Metz6年前

  2. 選挙にはブロックチェーンより「紙」が有効——MIT教授が断言
    投票を電子化する動きが進みつつあるが、現在のシステムでは投票結果を簡単に改ざんされてしまう恐れがある。ミシガン大学のハルダーマン教授は実際に使われている投票機械を持ち出して、改ざんされる様子を披露。MITのリベスト教授とともに電子投票の問題点を語った。 Charlotte Jee6年前

  3. 世界規模でブロックチェーンを実証する「世界銀行」の凄み
    世界の貧困問題の解決のために、世界銀行はブロックチェーンの実証に本気で取り組んでいる。まだ実験段階だが、 努力はまだ実験段階だが、成果は次第に出始めているという。 Mike Orcutt6年前

  4. ソーシャルメディア健全化、「アカウント削除」以外の道はあるか
    ニュース記事や動画をソーシャルメディアを通じて目にするのが当たり前になった。だがソーシャルメディアは、フェイクニュースや差別的コンテンツといった多くの問題を抱えている。MIT市民メディアセンター長とイリノイ大学の教授がソーシャルメディアをより健全な場所にするより良い方法について語った。 Elizabeth Woyke6年前

  5. 人間とロボットの「協働」でモノづくり現場を革新するベンチャー
    自動車メーカーの工場ではずっと以前から産業用ロボットが使われているが、人手のみに頼る工程もまだ残っている。こうした工程でも、人間とロボットが協働できればより効率的に作業ができるはずだ。スタートアップ企業のヴェオ・ロボティクスは、人間と協働できるロボットと、協働のシナリオを開発している。 Mike Orcutt6年前

  6. ボーイングは人工知能をどう活用するか？ CTO語る
    100年の歴史を持つ航空宇宙産業は、ますます混雑の度合いが増す空の安全を確保するために、人工知能（AI）の活用に力を入れている。ボーイングの最高技術責任者が、エムテック（EmTech）で同社におけるAIへの取り組みについて語った。 Charlotte Jee6年前

  7. 遺伝子系図探偵が予測する
    犯罪捜査の未来
    遺伝子情報を犯罪捜査に利用することに対する世間の関心が高まっている。DNAデータベースを使って今後、多数の未解決の凶悪犯罪の容疑者が特定されるだろうと遺伝子系図研究者のシシ・ムーアは語る。 Antonio Regalado6年前

  8. 産業機械に眠るデータを宝に——米VBが描く「稼働し続ける世界」
    世界中のデータの大半は活用されていない。スタートアップ企業のアップテイク（Uptake）は、産業機械から生み出される大量のデータに人工知能（AI）を適用することで、新たにセンサーを増設することなく、機械のダウンタイムを最小限に抑えられるとしている。 Erin Winick6年前

  9. 米政府が量子コンピューターに本腰、「12億ドル投資」の狙いは？
    量子コンピューター産業の育成を目的とした新法案が米下院を通過した。米国家量子イニシアチブ法の草案作成に手を貸したメリーランド大学のモンロー教授が、同法案について語った。 Will Knight6年前

  10. AI発展の障壁は「誇大広告」だ——バブルに立ち向かうCMU助教授
    AIは大きな可能性を秘めているが、巷にあふれる情報には本物の進歩と便乗主義者の誇大広告が入り混じっているため、せっかくの気運に影が差しているとカーネギーメロン大学（CMU）のリプトン助教授は警告する。 Martin Giles6年前

  11. 「よりよい世界のためのAIを」機械学習でテロから守るCMU助教授
    人工知能（AI）を用いて社会の課題を解決することを研究しているカーネギーメロン大学（CMU）のファン助教授が、最新の成果について「EmTech（エムテック）」で語った。機械学習とゲーム理論を組み合わせることで、異なる領域の問題に対し、共通した解決策を適用できるという。 Charlotte Jee6年前

  12. 品種や肥料をソフトが助言——元グーグル社員が描く農業IoTの未来
    グーグルの2人の元従業員が立ち上げた企業が、農業機械や農地に設置したセンサーから収集したデータに基づいて、種子選びや肥料使用量の最適化、病気の初期兆候の発見などを実現するソフトウェアを開発している。 James Temple6年前

  13. 深層学習の「次」を研究する
    MITのAIプロジェクトは
    何を目指すのか？
    マサチューセッツ工科大学（MIT）が立ち上げたAIの大規模な新プロジェクト「MIT知性の探求（MIT Quest for Intelligence）」は何を目指すのか。責任者であるジョシュア・テネンバウム教授が、MITテクノロジーレビュー主催カンファレンス「EmTech（エムテック）」で語った。 Will Knight6年前

  14. フアンピン・ジョウ（北京大学）
    シリコン太陽電池の安価で高効率な代替品を実現するイノベーション MIT Technology Review Editors6年前

  15. フムサ・ベンカテシュ（スタンフォード大学）
    新種の医薬品の開発につながる可能性があるがん増殖の秘密を発見した。 MIT Technology Review Editors6年前

  16. アリス・チャン（ヴァージ・ゲノミクス）
    機械学習を使って、パーキンソン病やアルツハイマー病を抑えるのに効果のある化合物を探している。 MIT Technology Review Editors6年前

  17. ミンミン・イェン（ファージプロ）
    コレラは死に至る病であり、ワクチンは必ずしも有効ではない。イェンはワクチンより良い解決策を開発した。 MIT Technology Review Editors6年前

  18. メンノ・ヴェルドホースト（デルフト工科大学）
    量子回路をシリコン上に作る方法を考案し、キュービットを用いた演算ができることを実証した。シリコン上に作るのは、以前は不可能と考えられていた。 MIT Technology Review Editors6年前

  19. 40の機関から集まった研究チームが、100万人分以上の遺伝子プロファイルを使って学歴と遺伝子の関係を表す「遺伝子スコア（得点）システム」を作成した。5段階評価で教育レベルを大まかに予測できるという。 Antonio Regalado6年前

  20. スタンフォード大学とカリフォルニア大学バークレー校の科学者が、気温が上昇するにつれて憂うつなツイッター投稿が増えるだけでなく、自殺者数も増加することを発見した。気候変動による地球温暖化で、今世紀半ばまでに北米で自殺者が数万人増加する可能性がある。 James Temple6年前

  21. アルチャナー・カマル（マサチューセッツ大学ローウェル校）
    量子情報を伝送するコンポーネントを縮小することで、量子コンピューティングの難題を解決した。 MIT Technology Review Editors6年前

  22. プリネハ・ナラン（ハーバード大学）
    原子レベルでの材料設計という科学者の長年の目標が手の届くところに近づきつつあり、新世代のテクノロジーにつながる可能性がある。 MIT Technology Review Editors6年前

  23. ムスタファ・スレイマン（ディープマインド）
    AIを通じて、人間の苦しみの軽減に取り組む。 MIT Technology Review Editors6年前

  24. ジョン・シュルマン（オープンAI）
    AIエージェントが訓練で得た知識を新しい状況に適応できるように、自ら試行錯誤するという重要なアルゴリズムを開発している。 MIT Technology Review Editors6年前

  25. ナビハ・サクライェン（セリノ・バイオテック）
    安価なレーザーを用いて遺伝子を編集する方法を開発した。 MIT Technology Review Editors6年前

  26. アダム・マーブルストーン（カーネル）
    脳内の個々のニューロンを記録する方法に関する基本的戦略として知られる論文を執筆した。 MIT Technology Review Editors6年前

  27. マナン・スリ（インド工科大学）
    人間の脳の仕組みを模倣したコンピューター・チップを開発した。 MIT Technology Review Editors6年前

  28. シャール・バーノ（ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン）
    国家検閲と戦い、テクノロジーの解明で検閲を回避できるようにした。 MIT Technology Review Editors6年前

  29. アレッサンドロ・キエーザ（カリフォルニア大学バークレー校）
    ゼロ知識証明を使った暗号通貨Zキャッシュは、すでに時価総額10億ドルを超えている。 MIT Technology Review Editors6年前

  30. ション・シュー（カリフォルニア大学サンディエゴ校）
    電子回路に伸縮性を与える。 MIT Technology Review Editors6年前

  31. マルジエ・ガセミ（トロント大学）
    人工知能（AI）を利用して、厄介な病院データを解明。 MIT Technology Review Editors6年前

  32. ニキ・バヤト（エスキュラテック）
    失明しないように眼の傷口をふさぐ化学物質を開発。最終目的は、より良い緑内障治療法の考案だ。 MIT Technology Review Editors6年前

  33. ブレンダン・レイク（ニューヨーク大学）
    膨大なサンプルが不必要な深層学習方法を開発。機械が人間と同様に柔軟に学べるようにした。 MIT Technology Review Editors6年前

  34. チー・シュー（アリペイ）
    1日10億件を処理できるオンライン決済を、誰でも使える金融サービスにまで拡張した立役者。 MIT Technology Review Editors6年前

  35. ナタリヤ・ベイリー（アクシオン・システムズ）
    電気エネルギーを利用して小型の人工衛星を推進するシステムを開発した。 MIT Technology Review Editors6年前

  36. ジュリアン・シュリットヴィーザー（ディープマインド）
    世界最強の囲碁棋士に勝利した「アルファ碁」を打ち負かしたプログラムの設計に携わった。 MIT Technology Review Editors6年前

  37. アレクサンダー・ロバート（フォーオールセキュア）
    コンピュータ自身が、ハッキングを受けたときに修復を始めたらどうだろうか。後手に回るセキュリティに新風を吹き込む。 MIT Technology Review Editors6年前

  38. ジョイ・ブオラムウィニ（MITメディア・ラボ／アルゴリズム・ジャスティス・リーグ）
    自分の顔をAIが認識できなかったのをきかっけに、AIの偏見に立ち向かう運動を開始した。 MIT Technology Review Editors6年前

  39. チェルシー・フィン（バークレー人工知能研究所）
    フィンのロボットは幼児のようだ。大人を見て、真似して学ぶ。 MIT Technology Review Editors6年前

  40. シンジニ・クンドゥ（カーネギーメロン大学）
    医療画像は詳細すぎて、人間が読み解くのは困難な場合がある。クンドゥのプログラムは、目に見えないほど微細な初期段階の病気のパターンを発見できる。 MIT Technology Review Editors6年前

  41. シュレイヤ・デイヴ（ヴィア・セパレーション）
    実用的ではないと思っていた分子濾過膜が、工業プロセスにおけるエネルギー削減に役立つかもしれない。 MIT Technology Review Editors6年前

  42. バルバリータ・ララ（エマーコム）
    母国の大地震をきっかけに、デジタルとアナログ技術を融合した災害警報発信システムを発明。 MIT Technology Review Editors6年前

  43. ジェームズ・ダールマン（ジョージア工科大学）
    体内で薬剤を運ぶナノ粒子にDNAバーコードでラベル付けをすることで、300種類ものナノ粒子が狙った部位に到達しているかどうかを一度に検査できる。 MIT Technology Review Editors6年前

  44. ジョナス・クリーブランド（コージー・ロボティクス）
    近未来型買い物ロボットの創造を支援。 MIT Technology Review Editors6年前

  45. ヘラ・フサイン（チャイアン）
    クラウドソーシングを駆使した非営利団体は、女性への暴力や抑圧に立ち向かう。 MIT Technology Review Editors6年前

  46. イン・チー（メグヴィー）
    顔認識プラットフォームは中国のビジネスを変えた。 MIT Technology Review Editors6年前

  47. ウィル・マクリーン（フリークエンシー・セラピューティクス）
    人間の難聴はこれまでずっと不可逆的なものだった。マクリーンのイノベーションがその状況に変化をもたらすかもしれない。 MIT Technology Review Editors6年前

  48. ウィリアム・ウッドフォード（フォーム・エナジー）
    次世代の送電網を支えるリチウムイオン電池に勝る材料を探究している。 MIT Technology Review Editors6年前

  49. アシュトシュ・サクセナ（ブレイン・オブ・シングス）
    スマートスピーカーが期待したほどうまく機能しなかったことを受け、サクセナは自らより良いシステムを開発した。 MIT Technology Review Editors6年前

  50. エリザベス・ナイコ（モジュラリティ・グリッド）
    アフリカのための小規模送電網が、世界中の電力網の効率アップにつながるかもしれない。 MIT Technology Review Editors6年前