AIが解く世界の難問 ─ 計算機科学の理論
AI が進めた科学と学問の成果を、学問ごとに
RSS フィード · 6 件
歴史的な暗号が、AIを使う素人によって解読されつつある
原題: History’s long-secret codes are being cracked by amateurs using AI
専門知識のない人々が大規模言語モデル（LLM）を使い、歴史的な暗号の解読に取り組んでいる。ある非専門家は、暗号学の経験がないままGPT-6 Astraに85年前に暗号化されたドイツ軍のメッセージの解読を依頼し、翌朝には解答が得られた。暗号専門家は関心の高まりを歓迎する一方で、不正確なことも多いAIの解答の検証依頼に圧倒されている。
注意機構を組み込んだ深層学習によるマルウェアのサブファミリー判別
原題: Multi-level malware subfamily attribution from RGB executable images using attention-augmented deep learning
サイバーセキュリティでは、マルウェアの有害性、ファミリー、さらに細かいサブファミリーを段階的に判別する必要がある。本研究では、Windows PEファイルをRGB画像として表現し、検知、ファミリー分類、33サブファミリーの判別を一つの階層型深層学習フレームワークで同時に行う手法を提案した。注意機構を組み込んだ4つの転移学習モデルを同じ条件で比較し、二値分類で99%、ファミリーで96〜97%、サブファミリーで91〜95%の正解率を得たと報告されている。
大規模言語モデルで組合せ最適化の補完的ヒューリスティクスを構築する「LACE」
原題: Large language models discover complementary heuristics for combinatorial optimization
組合せ最適化の問題ごとに有効なヒューリスティクスを設計するには、専門知識と数か月に及ぶ試行錯誤が必要だった。大規模言語モデルに一度に完全なアルゴリズムを生成させると、新しい問題では失敗することが多い。LACEは、アルゴリズム設計を入力・出力のスキーマ、ツールライブラリ、ヒューリスティクスのポートフォリオに分解し、実行時間の制約のもとで補完的な専門ヒューリスティクス群を進化させる。古典的な36のCO-Benchの問題で平均スコア0.945を達成し、既存のLLMベース手法の最高値0.870や、枠組みなしの直接プロンプトの0.571を上回った。
ゲームAIがストラテゴで人間のトップ選手を破る
原題: This game-playing AI is the new champ at Stratego
ストラテゴは相手の駒の正体が隠された二人対戦ゲームで、戦略的思考を試す指標としてよく使われる。研究者らは効率的な学習アルゴリズムと、隠れた情報がある状況での判断に向けた新手法を組み合わせたAIを開発した。このAIは人間のトップランク選手を大差で破り、従来の有力モデルより高い性能を示しながら、学習にかかる費用と計算量が少なかった。
D4RT:高速で統合的な4Dシーン再構成・追跡
原題: D4RT: Unified, Fast 4D Scene Reconstruction & Tracking
MITの超小型飛行ロボット、AI制御で速度が約450%向上
原題: MIT’s tiny flying robot gets 450% faster with AI
昆虫サイズの超小型飛行ロボットは、従来は動きが遅く単純な飛行経路しか取れなかった。MITの研究者はAIベースの制御器を開発し、2段構成の制御システムにより、繰り返しの宙返りを含む機動を可能にした。以前の最良結果と比べて速度は約450%、加速度は約250%向上し、風の乱れがある中でも連続10回の宙返りを11秒で行えたという。