Google Research、結核スクリーニング支援基盤モデルを実用化
Google Researchは2026年10月23日(現地時間)、結核スクリーニングの前線に基盤モデルを導入する取り組みを発表した。同社の研究部門は、既存の医療画像診断におけるAIベースのツールを発展させ、MedGemmaのようなオープン基盤モデルを開発。これは、世界中で公衆衛生システムが結核対策を民主化することを支援する。
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時系列分類向け基盤モデル「TS2Vec-FM」開発
arXiv cs.LGは10月20日(現地時間)、時系列データ分類の自己教師あり学習手法である「時系列ベクトル (TS2Vec)」を基盤モデル化する研究成果を発表した。本研究では、TS2Vecの既存アーキテクチャの特性を維持しつつ、複数のデータセットで再利用可能なエンコーダーを構築。「TS2Vec-FM」と名付けられたこのモデルは、UCR-128で83.3%、UEA-27で75.3%の精度を達成し、現状の最先端モデルであるマンティスV2 (MantisV2) に0.3パーセントポイント (pp) 差に迫る性能を示している。
ZGCM-1、数学推論とエージェント検索に特化したオープン基盤モデルを発表
Jiyan He氏らの研究チームは2026年9月11日(現地時間)、完全にオープンで極めて効率的な70億パラメータの基盤モデル「ZGCM-1 (ジーシーエムワン)」を発表した。ZGCM-1は数学的推論とエージェント検索能力に特化しており、コンパクトなモデルながら内部思考と外部ツール利用を組み合わせることで、従来のパラメトリック容量の限界を克服することを目指す。開発プロセスや成果の詳細が公開されている。
Microsoft、病理学基盤モデルの効率化版を発表
Microsoftは8月31日(現地時間)、病理学基盤モデル「GigaPath」および「GigaTIME」を大幅に効率化した新モデル「GigaPath-Flash」と「GigaTIME-Flash」を発表しました。これらは計算要件を大幅に削減しながらも高い性能を維持し、大規模な病理学研究のアクセス性向上と実用化を目指します。
Google Research、ウェアラブル向け基盤モデル「SensorFM」を発表
Google Researchは2026年7月9日(現地時間)、ウェアラブルヘルスデータに特化した汎用基盤モデル「SensorFM」を発表した。このモデルは、500万人の参加者から集積された1兆分以上のセンサーデータを事前学習し、人間の生理機能を汎用的に表現する。SensorFMは35種類の健康予測タスクに転移可能で、ラベル効率の高い適応と欠損データの自動補完をサポートする。
Microsoft、電力系統最適化の小型AIモデル「GridSFM」を発表
Microsoftは2026年5月13日(現地時間)、電力系統のAC最適潮流 (AC-OPF) をミリ秒単位で予測する小型基盤モデル「GridSFM」を公開した。同モデルは電力系統の効率を向上させ、年間最大200億ドルの混雑損失と3.4テラワット時の再生可能エネルギー抑制に直接影響を与える意思決定を可能にする。系統運用者に対し、混雑や安定性、システム全体の健全性に関する直接的な可視性を提供する。