UW のコンピュータサイエンス研究イベントでは、AI の幕開けとともに未来を垣間見ることができます。

火曜日の夜、ワシントン大学のコンピュータサイエンス棟の一つで、学生たちが健康指標を監視するスマートイヤリングと血圧を測定するイヤホンを披露した。

下の階では、ロボット支援給餌システムの一環として、器用な補助アームが果物を拾い上げていた。

他の人たちは、顔認識技術と政府ウェブサイトのセキュリティの影響に関する研究のデモを行いました。

ワシントン大学のポール・G・アレン コンピュータサイエンス & エンジニアリング学部で毎年開催されるリサーチ ショーケースとオープン ハウスでは、コンピューティングの現状と将来の方向性を垣間見る機会が提供され、コンピュータサイエンスの飛躍的進歩の焦点とツールの両方として人工知能がますます大きな影響力を持っていることが示されました。

研究プロセスの初期段階では、ChatGPTやGoogle Bardなどの生成AIツールが、既存のコンピュータサイエンス文献の統合と要約のプロセスを劇的に加速させ、研究対象となる潜在的な質問のブレインストーミングにも役立っているとワシントン大学のコンピュータサイエンス教授シュエタック・パテル氏は述べた。

「研究仮説の候補にたどり着くのが、今でははるかに速くなりました」とパテル氏は述べた。以前は「何ヶ月もかかっていました」と彼は説明した。しかし今では「1時間でできます」

AIの進歩に注目

UW の研究者の多くは AI のブレークスルーを追求し、それを達成しています。

シアトルのベンチャーキャピタル企業マドロナ・ベンチャー・グループは毎年、優れた研究成果と高い商業的可能性を秘めたチームを表彰しています。今年は、優勝した「QLoRA」と準優勝の「Punica」というプロジェクトが、大規模言語モデルをより効率的に微調整するための異なる手法に取り組んでいます。

これらの選出は、生成 AI と LLM に対する最近のブームと注目を反映しています。

「現在、産業界からは多くの刺激的なニュースが届いていますが、本日発表された研究は、この分野における学術研究の重要性と影響力の一部を示しています」とアレン・スクールのディレクター、マグダレーナ・バラジンスカ氏は述べた。

このイベントでは、この分野における新たな格差と、それを克服するための取り組みも強調されました。

昼食会の基調講演者、ワシントン大学准教授でアレンAI研究所（AI2）のシニアリサーチマネージャーであるハンナ・ハジシルジ氏は、透明性が高くオープンな大規模言語モデルを開発するためのAI2イニシアチブであるOLMoの最新情報を参加者に提供しました。

「私たちが直面している課題は、昨今の最先端のモデルがすべて民間企業によって開発されていることです。しかも、これらのモデルはすべて独自のものです」と彼女は述べた。「そのため、AI研究者にとって、これらの大規模な言語モデルの背後で何が起こっているのかを実際に理解し、分析することは非常に困難です。」

研究者は研究の一環として既存の大規模言語モデルを使用できるが、独自の LLM をトレーニングするために必要な資金と膨大な処理能力へのアクセスは継続的な課題であるとワシントン大学のパテル氏は述べた。

「私たちには文字通り計算能力がないのです」とパテル氏は述べた。「基礎モデルに情報を提供できる研究課題、あるいは応用分野について考えなければなりません。しかし、学界と産業界は共に進化していかなければなりません。そして正直なところ、学術的な文脈でこれらのモデルを訓練するのは困難です。」

支援技術と組み込み技術

UW のプロジェクトの多くは、テクノロジーを善のために活用できることを示しました。

マドローナの第2位の準優勝賞は、聴力検査が可能なワイヤレスイヤホンを開発しているチームに贈られました。

「ピープルズ・チョイス賞」は、基本的な作業ができない人々がより自立した生活ができるよう支援することを目的としたプロジェクトであるロボット支援給餌システムを構築しているグループに贈られた。

「ロボットは、まさに人の自立性や社会で行動する能力の拡張を象徴する存在になり得ます」と、チームの一員であるワシントン大学コンピュータサイエンス博士課程の学生、アマル・ナナバティ氏は述べた。「私たちが積極的に開発している最先端技術を、これまでの技術進歩によって十分に対応できていない人々のニーズに適用するために、このようなプロジェクトにもっと多くの人が注力する必要があると思います。」

いくつかのプロジェクトでは、テクノロジーがどのように小型化、高速化、低価格化、そして組み込み化されているかが実証されました。

「これは受動的に存在し、健康増進に役立ちます」と、健康モニタリング用のスマートイヤリングの開発に携わった博士課程の学生、シャーリー・シュー氏は述べた。

UWの学生たちは、より優れたソフトウェアやハードウェアの開発に注力しているだけではありません。彼らは、テクノロジーが社会にどのような影響を与えるかについても考えています。

博士課程の学生、レイチェル・ホンさんは、顔認識ソフトウェアにおける人種的平等を研究するチームの一員です。この研究は、物議を醸している顔認識モデルを支えるデータ収集方法に焦点を当てています。

「機械学習と法学修士課程へのあらゆる推進により、それらはほとんどの場合うまく機能しますが、うまく機能しない場合は、非常に重大な結果を招く可能性があります」とホン氏は述べた。

ポスターセッションの発表チームのリストはここから、日中に発表したチームのリストはここからご覧いただけます。