日付順ニューズラインエマージング・テクノロジーの最新情報をお届け。中国版ウーバー(Uber)のディディ(滴滴)は、乗客にドライバーを割り振る新しいアルゴリズムの検証を一部の都市で実施している。新たな配車システムでは、強化学習のサブセットである強化学習(RL)を利用している。強化学習は罰と報酬に基づき、「エージェント」に明確な目標を達成させようとする手法だ。この場合、エージェントはドライバーで、報酬はサービスが完了してドライバーが受け取る報酬である。ディディが現在使っている配車アルゴリズムには、2つのシステムがある。乗客の需要が時間とともにどのように変化するかを予測するシステムと、その予測に基づいてドライバーに仕事を割り当てるマッチング・システムだ。いまのところ、この配車アルゴリズムはうまく機能しているものの、効率の悪い面もある。ドライバーの供給パターンや乗客の需要パターンが変化すると、正確な予測を続けるために予測モデルを再訓練する必要があるのだ。強化学習アプローチへの移行は、予測システムとマッチング・システムを1つにまとめることで問題を解決する。新たなアルゴリズムは次々に得られるデータをすべて利用し、ドライバーをより効率的に割り当てることを学習する。再訓練する必要なく、変化する供給と需要によってアルゴリズムが進化し続けることになる。いくつかの都市で新旧アルゴリズム間でA/Bテストを実施したが、新しいアルゴリズムのほうが実際により効率的であることが確認された。10:28宇宙ビジネスの時代かつて国家主導だった宇宙開発がいま、大きく変化している。テクノロジーの進化とリスクマネーの流入によって民間企業による宇宙開発が加速し、自社の事業拡大に宇宙を活用しようとする「非宇宙」企業やベンチャー企業の動きも活発だ。そのヒントとなる記事を集めた。北朝鮮系のハッカー集団が暗号通貨取引所から多額の資金を盗み続けている。侵入手口の巧妙化に加え、暗号通貨を匿名で現金化できる資金洗浄インフラの増加も背景だ。Orcutt加州の2045年炭素中立化は実現可能、「バイオマス」にカギ2045年までに「カーボンニュートラル」を目指すカリフォルニア州の大胆な目標は、その実現性が疑問視されている。ローレンス・リバモア国立研究所の研究グループは、技術的には実現可能との見解を示した。アプリ、どこが問題か?新型コロナウイルス感染症の感染者との濃厚接触の可能性を調べるために中国政府が提供しているアプリは、人々に誤った安心感を与えるうえに、市民の分断を招く可能性がある。世界を理解するための知識を獲得していただくためにあります。よって、あるいは口述記録の形態によっても、製品にしたり、公衆向けか個人用かに関わらず送信したり複製したりすることはできません。