ユタ大学のジョン・アンド・マルシア・プライス工学カレッジは、6月18日に初の「ユタAIサミット」を開催し、州内の様々な分野の人工知能研究者が集まりました。
この全日制のシンポジウムには、地域の400人以上の教員、学生、産業パートナー、政策立案者が参加しました。
プライス工学カレッジのチャールズ・マスグレイブ学部長が、S.J.クインニー法科大学院で行われたこの完売した行事をスタートしました。
化学工学を専門とするマスグレイブ学部長は、新しい材料の開発を目指して過去10年以上にわたり機械学習技術を活用してきました。
「AIのリーダーは、科学、経済、国家安全保障、そしてイノベーションの世界をリードすることになるでしょう。」とマスグレイブは語りました。
「しかし、正しく行うことで、私たちは芸術、エンターテイメント、そして個人の充実にもおいてリードできるのです。」
ユタ大学の理事スティーブン・プライス氏は、過去数十年にわたり大学の研究がどのように公共の利益に寄与してきたかを詳述しました。
「これらはユタの成長を育むための要素です。」と彼は述べました。
「私たちは運動と瞬間の中にいます。運動はAIであり、瞬間は今なのです。AIは急速に進展しており、私たちもより早く進まなければなりません。」
シンポジウムでは、州内の60人以上の学生によるポスター発表のセッションが行われた他、4つのパネルが組織され、各パネルの前後には一分間の「ライトニングトーク」が行われました。
### AIによる世界の感知、視覚、セキュリティ
このパネルでは、AIシステムが物理的なシステムとどのように統合されているかに焦点が当てられ、新しい環境の特徴を感知し、人々に危害を与えないようにするための方法について議論が行われました。
ウィル・ガオ氏（電気・コンピュータ工学部）は、「光学機械学習」についての発表を行い、最近発表された「光学的神経エンジン」がこれらの応用に必要な計算を加速する可能性を持っていることを強調しました。
### 次世代AI：監視から自律へ
このパネルでは、AIシステムがトレーニングに使用するデータについてのトレードオフを探求しました。
ヤコブ・ホハルター氏（機械工学部）が「ハイパーコンプレックス自動微分からの導関数情報データを用いたトレーニングコストの削減」について発表し、ダニエル・ブラウン氏（カーレルトコンピューティング学部）が「堅牢でインタラクティブかつ人間に調和したAIシステムに向けて」をテーマに講演しました。
特に、大規模なデータセットにアクセスできないアプリケーション向けに新しい戦略が必要です。
### 健康、人間、機械の接点
このパネルでは、AIの生物システムへの統合がテーマとなり、ヘルスケア分野におけるAIシステムの可能性について議論されました。
トルガ・タスジゼン氏（電気・コンピュータ工学部）は、「放射線における解釈可能なAIモデルに向けて」を発表し、ネダ・ネタグ氏（電気・コンピュータ工学部）は「より少ない人工知能へ」をテーマにしました。
### AIとインフラの架け橋
このパネルでは、交通網や市民インフラのような大規模な物理システムが議論されました。
ライアン・ジョンソン氏（土木・環境工学部）は、「機械学習を用いた高解像度雪マッピング」で、シーズン間の水供給予測を高める製品を開発する試みについて語りました。
ここでの議論は、AIを活用した様々なインフラの未来を豊かにするものであり、参加者は新たな挑戦と機会について共有しました。
画像の出所：attheu