カーネギーメロン大学Chris Donahue博士と 連携し、KLabのAI研究を強化

KLab株式会社

2024.03.14 12:05

KLab株式会社は、カーネギーメロン大学 コンピューターサイエンス学部 Chris Donahue博士の研究室と連携し、AI(人工知能)の研究体制を強化していくことをお知らせします。

KLab株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:森田英克、以下「KLab」)は、カーネギーメロン大学 コンピューターサイエンス学部 Chris Donahue博士の研究室(所在地:ペンシルバニア州ピッツバーグ、学部長:Srinivasan Seshan、以下「Chris博士」)と連携し、AI(人工知能)の研究体制を強化していくことをお知らせします。

 

連携の背景

KLabではこれまでAIを活用して、ユーザーのみなさまがもっとワクワクできるゲームをお届けする取り組みを続けてきました(参考)。中でも、九州大学櫻井研究室との共同研究で開発したリズムアクションゲームの譜面生成AIは、新しい譜面のリリースにかかる時間を半減することに成功し、AI分野で最も権威ある国際会議の1つであるAAAI-23に採択されるなど、ゲームづくりと学術貢献の両面で大きな成果につながりました(参考)。

この度、KLabはChris博士と連携し、国際的なAIの研究体制をより一層強化してまいります。Chris博士は、上記の譜面生成AIのベースとなった技術を開発した新進気鋭の研究者です。カーネギーメロン大学およびGoogle DeepMindにて、音楽をはじめとするクリエイティブ領域やエンタテインメント領域の生成AIを研究しています。

KLabでは2022年より、今までにないゲーム体験を生み出すための汎用人工知能(※1)の研究をスタートしました(参考)。ニューラルネットワーク(※2)に基づく様々な生成AIを、従来ゲームで使われてきたシンボリック推論(※3)に基づくAIと融合し、ゲーム世界でユーザーとの魅力あふれるインタラクションを生み出すことができる「ニューロシンボリックAI(※4)」を構築することを目指します。KLabからChris博士に対して、ゲーム産業の現場でのニーズやゲームデータなどを提供し、研究を支援していきます。

※1 人間のように様々なことができるAI。現在のAIが1つの処理に特化していることに対比した言葉
※2 人間の脳の働きを模した方法でデータを処理するAIの一手法
※3 「もし〇〇ならば△△する」というルールに従ってデータを処理するAIの一手法
※4 ニューラルネットワークとシンボリック推論の強みを合わせてより賢いAIをつくろうとする研究

 

カーネギーメロン大学について

名称:Computer Science Department, Carnegie Mellon University
代表者:Department Head Srinivasan Seshan
所在地:15213 Pennsylvania, Pittsburgh, U.S.
URL:https://csd.cmu.edu/

 

Chris博士について

氏名:Chris Donahue
職位:Assistant Professor
URL:https://chrisdonahue.com/
経歴:カーネギー メロン大学コンピュータ サイエンス学部助教授であり、 Google DeepMind のマゼンタチームの研究員(非常勤)。
研究目標は、音楽と創造性のための生成 AI 開発・導入、それによって人間の創造的な可能性を解き放ち、拡張すること。
I am an Assistant Professor in the Computer Science Department at Carnegie Mellon University, and also a Research Scientist at Google DeepMind on the Magenta team (part-time).
My research goal is to develop and responsibly deploy generative AI for music and creativity, thereby unlocking and augmenting human creative potential. To this end, my work involves (1) improving machine learning methods for controllable generative modeling for music, audio, and other sequential data, and (2) deploying real-world interactive systems that allow a broader audience—inclusive of non-musicians—to harness generative music AI through intuitive controls.
I am particularly drawn to research ideas with direct real-world applications, and my work often involves building systems for real users to be evaluated in-the-wild. For example, my work on Piano Genie was used in a live performance by The Flaming Lips, and my work on Dance Dance Convolution powers Beat Sage, a live service used by thousands of users a day to create multimodal music game content.
Previously, I was a postdoc at Stanford CS advised by Percy Liang. Before that, I completed a PhD at UCSD co-advised by Miller Puckette and Julian McAuley.

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その他

カテゴリ
ゲーム・ホビー

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エンタメ