Marsh氏によって設立)は、鍵スキャンを行うキオスクの開発を通じて、こうした従来の業界構造を大きく変えようとする企業である。Marsh氏によって設立)は、鍵スキャンを行うキオスクの開発を通じて、こうした従来の業界構造を大きく変えようとする企業である。Associatesからの3,500万ドルの資金調達を発表し、昨年のBlackRockがリードした5,000万ドルのデッド調達ラウンドに続いて総額約2億ドルの調達に成功した。Marsh氏は、顧客ベースが1,000万人以上に成長するにつれて、1万拠点のキオスク設置という拡大目標を達成するために新しい資金が今後数か月以内に必要と述べた。「私たちは年間120億ドルの錠業界での新しい顧客体験創出のため、新しいタイプのロボット工学およびAI企業を作っています。Kmartおよび7Elevenなど、49州(2019年4月時点では2,300の拠点と46州展開)の小売業者および3,000を超える拠点で鍵複製サービスを提供している。同社技術はオフィス、住宅、車両のトランスポンダーとRFIDキーを30秒以内にコピーでき(自動車キーに関しては85%以上をサポート)、モバイルアプリを使った鍵のスキャンとデータストレージサービスを提供する。クラウドベースのアプローチを採用しており、iOSおよびAndroid用のKeyMeアプリを使用すると、ユーザーは電子メールまたはテキストで鍵を保存、コピー、および共有でき、100を超えるデザインから選択できる。キオスクの仕組みは次の通りである。顧客は鍵を挿入し、指紋をスワイプ、独自のコンピュータービジョンと機械学習アルゴリズムを機能させる。鍵の歯をスキャンした3D画像を使用して新しい鍵を作成する。作成された鍵はキオスクで直接渡されるか、3〜5日以内に郵便で発送される。費用に関しては、ディーラーまたはプロの錠前屋が請求する金額と比較して安価である。平均で約70%安く、20ドルから60ドルほどとのこと。KeyMeは、業界標準のエラー率15%-20%と比較して、1桁パーセントのエラー率であるという。Machineのような技術により、電子アクセスカードのコピーが非常に簡単になり、犯罪者が高いセキュリティを誇る物件へ侵入できるようになると警告する。Reiter氏によると、KeyMeにはタイムスタンプ、キオスクからのセキュリティ映像、支払いログなど、鍵の所有者を探し出す独自のメカニズムがあると断言している。KeyMeが顧客に関する最小限の識別可能なデータ(通常は電子メールアドレス、キーデータ、指紋データ)のみを保持し、鍵が出荷された後に正式な名前と住所が定期的に削除されるそうだ。保持されているデータは3つの物理拠点に分割保存されているため、悪意あるハッカーは3つのシステムすべてに侵入して取得する必要があるとも主張する。「信じられないほど洗練された技術を活用し、高度に差別化された、便利で満足のいく顧客体験を提供するKeyMeは、錠業界で比較できない価値を提供します。米国全体で急速に拡大するフットプリント、国際市場における成長および今後の大幅なサービス拡大の可能性を基に、優れたチームと提携できることに興奮しています」とReiter氏は語る。Capitalが含まれる。2020.01.23SHARE:Appleは1月15日、AIスタートアップ「Xnor.ai」を買収したとVentureBeat関連筋に語った。Xnor.aiはスマートフォン・カメラ・ドローンなどのエッジデバイス向けのAIサービスを開発する。Geekwireによると、Appleは同社に約2億ドルを支払ったと伝えられている。Xnor.aiAppleは1月15日、AIスタートアップ「Xnor.ai」を買収したとVentureBeat関連筋に語った。Xnor.aiはスマートフォン・カメラ・ドローンなどのエッジデバイス向けのAIサービスを開発する。Geekwireによると、Appleは同社に約2億ドルを支払ったと伝えられている。3ツールキットのエッジコンピューティングを強化したりできる。Appleはイノベージョン促進、コスト削減、利用エネルギー最適化のできるAIモデルへの関心が最近高まっている。昨年Xnor.aiは、FPGAチップ背面にあるソーラーパネルを活用して電力供給することで、バッテリーを必要としないコンピュータービジョンモデルおよびエッジコンピューティング機能を実証。2019年5月、Xnorはアートエッジコンピューティング向けの最先端プラットフォーム「AI2Go」を発売した。Institute」に参加。Groupなどを含む投資家から約1,460万ドルを調達した。昨年夏に開催されたVentureBeat主催のAIイノベーションアワードイベントでは、有望なAIスタートアップとしてXnor.aiを選出していた。2020.01.22SHARE:出張支援クラウド「BORDER」を提供するボーダーは22日、直近のラウンドで1.5億円を調達したことを明らかにした。とスパークス・AI&テクノロジーズ・インベストメントが運営するファンドが参加した。Border出張支援クラウド「BORDER」を提供するボーダーは22日、直近のラウンドで1.5億円を調達したことを明らかにした。とスパークス・AI&テクノロジーズ・インベストメントが運営するファンドが参加した。今回の調達のラウンドステージは明らかではないが、同社が公表する調達ラウンドとしては初めてのもの。これまでにフレンドラウンド、エンジェルラウンドなどを経て3度目の資金調達となる。エンジェルとして出資参加していることを明らかにしていた。2014年、日本人ビジネスパーソンの海外出張需要を現地のランドオペレータに直接繋ぎこむ「手配サービス」としてローンチ。オペレータ(リモートワーカー)がチャット経由で出張旅程をアレンジする「手配・管理サービス」へとピボットした。オペレータが予約を手配、出張する人の会社のアドミンはダッシュボードで管理できる。BTM(ビジネストラベルマネジメント)業界の既存プレーヤーとの差別化に成功しているという。これまでの累積利用企業数は378社(1月20日現在)に達している。中堅企業をターゲットにしていたが、大手や準大手など名だたる企業が使ってくれるようになった。毎年、1.5倍〜2倍ずつくらいの割合でユーザ企業が増えている状態。企業のアドミン担当者は、どの社員がどこに出張しているかも一目瞭然。ユーザの所属企業の出張規定(職位に応じた宿泊予算、ホテルや航空券のクラスなど)が設定されており、さらに、過去の出張履歴に基づいて、出張する人の好みに応じた提案をオペレータが行う。オペレータが最初の応答を返すまでのリードタイムは平均200秒。概ね8回のメッセージ往来で手配が完了していることから、1回の出張手配に要する時間は30分程度ということだ。使ったセルフ予約型が多くなる一方、海外出張はセルフ予約+コンシェルジュの混合型が増えていくだろう。これまでに非常に多くのデータを蓄積できていることから、ユーザの好みや条件に応じた提案の的確さで差別化を図っていく。Travel」など、トラベルテックバーティカルもまたレッドオーシャン化しつつある。事業としては十分に回っていることから、今回の調達は資金需要よりも協業体制の確立の意図が大きいと推察される。ユーザの相互送客を始めている。蓄積している旅行者データの活用での新たなビジネス開発が期待できるだろう。今後、サービスのさらなる開発やユーザエクスペリエンス向上に向け、カスタマーサクセスやエンジニアを増員する計画だ。2020.01.21SHARE:GoogleはAI(機械学習)を活用して迅速に局地気象予測をしたいと考えている。同社は論文と一連のブログ記事で、人工衛星の画像を使って「ほぼ瞬時に」高解像度の予測を行うAIシステム(平均して、およそ1kmの解像度でレイテンシーはわずか5~10分)について詳しく説明している。研究チームによると開発の初期段階にも関わらず、従来モデルより優れた性能を持っているという。VentureBeatGoogleはAI(機械学習)を活用して迅速に局地気象予測をしたいと考えている。同社は論文と一連のブログ記事で、人工衛星の画像を使って「ほぼ瞬時に」高解像度の予測を行うAIシステム(平均して、およそ1kmの解像度でレイテンシーはわずか5~10分)について詳しく説明している。研究チームによると開発の初期段階にも関わらず、従来モデルより優れた性能を持っているという。このシステムはデータ駆動型で物理学に依存しない気象モデリングを採用しており、事前情報を取り入れるのではなく、気象例のみによって近似する大気物理学を学習する。これを支えるのが畳み込みニューラルネットワークで、天候パターンの入力画像を取り込み、それを新しい出力画像に変換する。Googleの研究者らが説明しているように、畳み込みネットワークは、各層が数学演算の集合である一連の層から構成される。この場合はU-Netと呼ばれ、各レイヤーは通過する画像の解像度を下げる符号化フェーズで配置される。別個の復号化フェーズは、符号化フェーズ中に生成された低次元表現を拡大する。U-Netへの入力には、所定の時間における一連の観測のマルチスペクトル衛星画像毎に1チャンネルが含まれる。1時間に10個の衛星画像が収集され、各画像が10個の波長で撮影された場合、画像入力は100個のチャンネルを有する。初期作業として、エンジニアリングチームは2017年から2019年の期間を4週間毎に分割した米国の歴史的観測データを用いてモデルをトレーニングし、その一部を評価用に確保した。チームはモデル性能を次の3つのベースラインと比較した。Refresh(HRRR)」(1時間の全累積表面予測)、連続する画像から動く物体を分析するオプティカルフロー・アルゴリズム、そして、将来の各地の降水量が現在と同じであると仮定したパーシスタンス・モデルである。研究者らの報告によると、自社システムの精度は総じて3つのモデル全てに勝っていたものの、予測範囲が約5~6時間に達した時点でHRRRが性能を上回り始めたという。HRRRのレイテンシーは自社システムのレイテンシーよりも1~3時間、あるいはそれ以上に長く時間がかかることを指摘している。HRRRで使用されている数値モデルは、フル3D物理モデルを使用しているため、長期的な予測をより正確に行うことができます。対流動向を学習するのは困難です。研究者らは続けて語った。短期予測に適した弊社機械学習モデルと長期予測に適したHRRR、これら2つのシステムを組み合わせることで、全体的に見て、より優れた成果を上げることができる可能性があります。研究者らは、機械学習が3D観測に直接適応できるよう、今後の研究に委ねている。AIを使って天気や自然現象、災害を予測しているのはGoogleだけではない。Companyが開発した新しい天気予報システムをローンチした。このシステムは高精度な世界各地の天気予報を提供する。Facebookの研究者らは、衛星画像を分析して火災や洪水によって被災した地域の被害状況の程度を把握する方法を開発した。スタンフォード大学の地球物理学科の科学者らは、歴史的・連続的なデータから一連の地震信号を分離し特定することができる、Cnn-Rnn地震探知機(CRED)と呼ばれるシステムを使って実験を行った。アシスタントで満たされた世界を標榜しているが、我々が慣れ親しんでいるようなチャットボットを使ったアシスタントのようなものではない。開発したプロジェクト「Neon」を発表した。このプロジェクトは、「サイエンスフィクションを実現する没入型サービス」の提供を意欲的に目指している。アシスタントで満たされた世界を標榜しているが、我々が慣れ親しんでいるようなチャットボットを使ったアシスタントのようなものではない。開発したプロジェクト「Neon」を発表した。このプロジェクトは、「サイエンスフィクションを実現する没入型サービス」の提供を意欲的に目指している。R3」が、映画、拡張現実(AR)体験、Web、モバイルアプリで使われるリアルなアバターをアニメーション化すると説明した。(彼らは)自律的に新しい表現、新しい動き、新しいダイアログを作り出す。キャプチャされた元のデータとはまったく異なる見え方を再現する。キャプチャされたデータから、新たな動きが作り出されるまでの遅延は数ミリ秒未満だ。アバターは、コンピュータ生成されたキャラクタというより動画のようだ。設計上、これらのアバターはメディアを超えて「仲間や友人」になり、ホテル、店舗、レストランなどのコンシェルジュや受付に立つことを目的としている。いえ、彼らは個人情報が許可なく共有しないよう、厳格にプライバシーを保証をするよう設計されている。アシスタントほどの能力は無い。アバターは「何も知らない」と明示しており、「天気予報を尋ねる」「お気に入りの音楽を再生する」といったことに対応できるインターネットにつながったインターフェースでもない。その代わり、会話をして目標のあるタスクを支援したり、人間的な質感を必要とする少し複雑な事柄を支援したりするのだ。氏によれば、β版が今年後半にリリースされ、企業は「Neon-as-a-service」のライセンスを取得または購読できるようになる。担当する2番目のコンポーネント「Spectra」はまだ開発中で、今年後半のカンファレンスでデビューする可能性がある。小説や映画の中で、そのようなバーチャルな生き物を常に夢見てきた。アバターは我々の世界と連携し、「人間は人間」であり「機械は人間」である、より良い未来への新しいリンクとして機能する。使って忠実に再現されたアバターは、地球上で最も斬新なものではない。Hao(邱浩)」をデビューさせた。よるモデルが洋服を着用したファッション画像の生成を実現した。機械学習は使われてきた。Milo」を想起させる。構造を特徴としており、音声生成クリップと会話中の単語を一致させることができる、組み込み辞書を常に更新する手続き生成システムを備えている。使われている技術を商業化することに熱心なようだ。時が経てば、それがわかるだろう。ラウンドで1.9億円を調達したと発表した。運営のディップ(東証:2379)。ラウンドで1.9億円を調達したと発表した。運営のディップ(東証:2379)。ラウンドに続くもので、これまでの累積資金調達額は5億円に達した。経て2013年に設立。スピーチ、セールストーク、プレゼンテーションなどを解析・数値化し、より人に伝わりやすいコミュニケーションを提案するサービスだ。セールスパーソンのトレーニングなど、これまで外部コンサルに頼るしかなかった人材開発のシーンで、大企業から多くの支持を得ている。セールスパーソンが多く在籍する企業が導入。展開するなどホワイトブランド戦略も功を奏した。プレゼン!」など機能特化版や限定版も高評価を得ている。金融機関向けに営業していた際のカウンターパートが入社してくれたことがきっかけになり、金融機関のユーザが増えた。業界大手の経験者をはじめ、その業界に精通している人に入社してもらい、業界ごとに営業展開していく戦略がうまく行っている。これまでにのべ120社以上に導入、ユーザ数は対象となる各社の従業員の人数ベースでカウントされるが、約6割がリピートユーザだという。機械学習だけに頼らず、調査対象の従業員の会話をアノテーション(タグ付け)する作業を人と機械学習のミックスとしたことが、結果的に有機的なデータの蓄積につながった。2年ほど前は誰もがなんでも完全自動化が大事だと思っていたが、ようやく、自動化の部分と人がやる部分を組み合わせないといけないということが、わかってもらえるようになった。セールストークやプレゼンといった、企業の「おもてなしデータ」をたくさん持っていることがコグニティの強み。1つのトークあたり40程度はアノテーションできるデータがあるので、機械学習を得意とするインターン生らには格好の材料となっている。(河野氏)コグニティには現在190名ほどの従業員がいて、その約8〜9割はアノテーションワーカーと呼ばれる録音されたセールストークやプレゼンからタグ付けや解析を行う人たちだ。ターンした人たちが主にリモートワークで行なっている。得意とする大学生や卒業生などからなる絶妙な混成チームがコグニティのサービスを支える。今回の調達を受けて、コグニティでは共通で使えるアルゴリズムを開発し、中小企業や部署単位でも使える、より裾野の広いサービス展開、また、各事業領域のパートナー企業との協業も含めて、ニーズの高い事業領域に合わせたサービスを展開を目指すとしている。2020」の抄訳になります。Assistantは毎月5億人のアクティブユーザーが使っているそうだ。2020」の抄訳になります。Assistantは毎月5億人のアクティブユーザーが使っているそうだ。2020年に発表する新機能として、より自然で人間らしい声で記事やウェブページを読み上げる新しい音声機能を試験中であることも発表した。Assistantが記事またはウェブページのテキストを読んだり、42言語に翻訳する機能が披露されることになるようだ。Googleの広報担当者によれば、長い記事やウェブサイトだけでなく、メールを読み上げるまでの多岐にわたる読み上げサービスとして拡大をするかもしれないともコメントしていた。Assistantは様々なデバイスに搭載される予定であることも発表されている。テレビの電源を操作したり、電話も、スマートディスプレイに音声ポストイットを表示したり、プライバシー重視の新しい音声コマンドを普及させるなど、多くの新機能を披露した。新機能導入の一環として、現在普及しているスマートスピーカーと同じように、テレビのスピーカーを音声コマンドによって機能させたり、音楽を再生したり、天気を確認したり、質問したりするため、より多くのテレビメーカーに遠距離音声認識用のマイクを設置することを望んでいるそうだ。2020.01.08SHARE:ニュースサマリ:旅行アプリの「atta」は1月8日に第三者割当増資の実施を公表した。引受先となったのはサンエイトインベストメント、御室工房(ファンドはサンエイトOK組合)、三生キャピタル、名古屋テレビ・ベンチャーズ、マイナビ、三菱UFJキャピタル、31VENTURESの7社。調達した資金は総額で3億円。詳細は公開していない。調達した資金は、開発を強化するための人...この記事を読むニュースサマリ:旅行アプリの「atta」は1月8日に第三者割当増資の実施を公表した。引受先となったのはサンエイトインベストメント、御室工房(ファンドはサンエイトOK組合)、三生キャピタル、名古屋テレビ・ベンチャーズ、マイナビ、三菱UFJキャピタル、31VENTURESの7社。調達した資金は総額で3億円。詳細は公開していない。調達した資金は、開発を強化するための人材採用にあてるほか、日本および東南アジアでのユーザー獲得マーケティング活動、事業パートナーシップの推進を計画している。attaの創業は2018年3月。スカイスキャナー出身の春山佳久氏が創業し、翌年2019年3月にはグローバル・ブレインから2億円の資金調達を実施している。旅先の移動や宿泊などを総合的に検索してくれるメタサーチからサービスを開始し、現在は独自のビッグデータとAIを活用した旅行提案サービスとして、旅行者に最適な旅先や予算の情報を提供してくれる。日英で利用可能で料金は無料。現在は世界中218カ国と地域で230万軒以上のホテルや旅館・民泊、4400の航空券を検索することができる。話題のポイント:旅は人工知能でどう変わるのでしょうか?attaはいわゆるメタサーチ(一括検索)の一種ですが、特徴のひとつに未来予測があります。ビッグデータを使った予測で、宿泊施設の需要状況や航空券の料金トレンドを解析して、現時点の最安値がこの先、どれぐらい安くなるかの確率を出してくれる、というものです。この「お得」という価値は旅の体験をよくするための大切な要素のひとつです。当然ですが予算が最適化されれば、行ける場所や範囲も選択肢が広がります。本誌では先日も旅に関連してこのようなコラムを出しました。記事にもあるとおり、旅は「究極のコト消費」だと思います。この定性的な体験を最大化させるためにも、ルートや宿泊などの絞り込み、料金、範囲にある定量的な情報の検討は、人間よりも人工知能にサポートしてもらったほうがシンプルに楽です。春山さんもこの旅の体験を最適化するための「人と人工知能の役割分担」は意識されているようでした。旅の一番の目的は現地での体験です。その体験をするためのお得な移動手段、宿泊をおすすめするというのは今後の流れになるのではと思っています。ユーザーにあったニュースをキュレーションされた状態でユーザーが閲覧するように、航空券やホテル検索もユーザーからの能動的なインプットは今後、どんどん減ると考えています。ユーザーの傾向から航空券やホテルをおすすめするエンジンの開発を進めていきます。知らない情報は検索することができない。これはクエリを投げ込んで検索する手法のデメリットです。春山さんの言葉の通り人の情報収集スタイルは今、タイムラインに流れるオススメから選択する、という流れに変わっています。面倒な定量情報のクエリ検索をカットしてくれるだけでなく、自分の知らない未知の領域を教えてくれる、という体験も人工知能ならではといったところでしょうか。当社は既にVoyajinやKlookとパートナーシップを締結しており、旅先での現地アクティビティをユーザーにおすすめしています。テスト段階ではありますが未来の提案も実施しています。タイから毎年北海道のニセコにスキーツアーで訪日している旅行者に対し、2020年度でバンコクから新千歳空港の航空券とニセコの4つ星以上のホテル滞在で、今年はXX月XX日がお得です、というプッシュを送るような感じですね。現地でのアクティビティ、何かを食べたり、風景を見たり、人と触れ合ったり、こういった体験を軸に、そこまでの最適な方法を提供してくれる。最適化される、ということは効率がよくなるわけですから、例えば「讃岐うどん食べるためだけに四国に行く」といった細分化された体験も可能になるかもしれません。人工知能が旅に与える影響は思った以上に広がりそうです。City」は、ロボティクス、スマートホーム、自動運転車、IoT、デジタルヘルス、持続可能エネルギーなど、幅広い技術を組み合わせたものとなる予定。175エーカー(約70.8万平方メートル=東京ドーム約15個分)の土地に建設される。ビジョンを明らかにした。City」は、ロボティクス、スマートホーム、自動運転車、IoT、デジタルヘルス、持続可能エネルギーなど、幅広い技術を組み合わせたものとなる予定。175エーカー(約70.8万平方メートル=東京ドーム約15個分)の土地に建設される。ビジョンを明らかにした。豊田氏によると、同社は8ヶ月前から計画をスタートし、それがようやくビジョンを公表できる段階に至ったと言う。歩行者、自転車とスクーター、自動運転車の3種のレーンを備えた道路が敷設される予定。我々がいつ始めるのか、誰もがそう思っていると思う。(豊田氏)初の画期的な出来事は2021年に起こるだろう。これは、私の個人的な夢の舞台とも言える。皆さんがそれを築くことで、それらは現実のものとなる。(豊田氏)このアイデアは、ゼロから都市を作る方法を試験しようとするものだ。集めたいと考えている。同社は先にバーチャル上にこの都市を建設する計画で、そこでアイデアをテストしたり、誤りから学んだりすると、豊田氏は語った。Amplified)にしたいと考えている。今、あなたは、この男(豊田氏自身のこと)が自分を失ったと思うかもしれない。彼は、日本版の(「夢のチョコレート工場」で知られる)ウィリー・ウォンカだろうか?(豊田氏)富士山の見える場所で、新しい種類の都市を共に生み出す機会になると思う、と豊田氏は語った。アルゴリズムを使って他の人物に置き換えるメディアのこと。このディープフェイクが急速に増加している。今年6月と7月の集計分で14,698のディープフェイク動画を発見した。昨年12月には7,964だったので、わずか7ヶ月で84%増加したことになる。アルゴリズムを使って他の人物に置き換えるメディアのこと。このディープフェイクが急速に増加している。今年6月と7月の集計分で14,698のディープフェイク動画を発見した。昨年12月には7,964だったので、わずか7ヶ月で84%増加したことになる。ディープフェイクが厄介なのは、選挙期間中に世論に揺さぶりをかけたり、犯してもいない犯罪に誰かを巻き込んだりするだけではない。これまでにポルノ素材を作成して、企業から数億米ドルを搾取する事件も起きている。Challenge」の先頭に立っている。2019」で世界に向けてローンチされた。このコンテストへの参加促進のため1,000万米ドル以上を寄付。AWSはサービスクレジットで最大100万米ドルを寄付し、必要に応じて参加者モデルを提供。データサイエンス・機械学習プラットフォーム「Kaggle」は、課題一覧とリーダーボード(参加者順位とスコア一覧)を提供する。氏は、ブログ投稿で次のように語っている。ディープフェイクはオンライン上で提供される情報の正当性を決定づける上で影響が大きいが、テック業界にはそれらを検出するための優れたデータセットやベンチマークは存在しない。使われた時、それを誰もが検出できる技術が生まれることを期待したい。提供する動画からは、無修正の画像(左)とディープフェイク画像(右)が確認できる。操作されたメディアを検出および防止する新しい方法の作成を促進するため、データセットのほか助成金や賞金も提供される。操作されたビデオを90%超の精度で識別するいくつかのツールがリリースされているが、ターゲットとなるディープフェイクは常に変化している。フェイクと現実を区別することがほぼ不可能になることを狙って、合成技術は絶えず進化している」と指摘した。主催者は、さまざまな俳優(概ね54%が女性、46%が男性)を雇ったベンダーサービスを使って、さまざまな設定、ポーズ、背景で現実的なシナリオを描いたビデオを作成した。操作されたかどうかを説明する付属ラベル。その後、さまざまな機械学習技術を使用して、元の映像のサブセットから改ざんされたビデオが作成された。顔を入れ替え、動画から音声の変更が行われ、一部のサンプルには、オンラインで共有された動画で生じる劣化が擬似的に追加された。氏は、データセット(合計100,000以上の動画など)が、10月の映像解析に関する国際会議で対象を絞った技術作業セッションでテストされた、と語った。これにはユーザデータは含まれず、研究を妨げる可能性のある制限を回避するため、使用契約を締結した参加者のみを対象としている。氏によると、データセットへのアクセスは制限されており、ライセンスに同意したチームのみがアクセスできるという。最先端の研究を使用してディープフェイクを検出できるようにするには、大規模で、現実に近く、有用で、自由に利用できるデータセットが必要になる。そのようなリソースは存在しなかったため、ゼロから作成する必要があった。モデルをトレーニングすることができる。設計が完成したら、コードセットをブラックボックス検証環境に送信すると、テストセットに対するモデルの有効性を評価するメカニズムが提供される。参加者は参加するためにモデルを共有する必要はないが、チャレンジ賞の資格を得るには作品をオープンソース化することに同意する必要がある。同意した場合でも同意しなかった場合でも、トレーニングデータセットでトレーニングされたシステムに対する権利は参加者が保持することができる。Integrity)との関係により促進・監督されている。Witness、マイクロソフト、その他の市民組織、テクノロジー・メディア・学術の各コミュニティなどからなる連合体で構成されている。2020年3月末まで運用される予定だ。メディアを含む複数の分野のパートナーからのコミットメントと、チャレンジを実施するために何ヶ月にもわたって一緒に実行する方法を見出せたことは刺激的だ。それぞれがそれぞれの分野からの洞察をもたらし、幅広い視点を検討できるようになった。コミュニティをまとめ、コラボレーションを促進することで、この分野での進歩を加速できることを願っている。コラボレーションで作成された画像ディープフェイクに関する大量の情報が公開された。これは、合成ビデオ検出システムの開発に関わる研究者らが、自由に利用できるベンチマークとして用意されたものだ。コンテストの一環として、実際の音声とコンピュータ生成の音声を区別できるシステムを開発するために、同社のテキスト読み上げモデルで話されたフレーズを含む音声データセットを公開した。氏は次のように述べている。これらの問題に対抗するには、単純かつ決定的な技術的解決策は存在しないことはわかっている。動画操作することを防ぐ、新しいツールを構築するのに役立つと確信している。