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「ニューラルネットワーク」最新記事一覧

頭脳放談:
第215回 AI性能が3倍(?)になった「Snapdragon 845」のヒミツ
Qualcommのハイエンドプロセッサ「Snapdragon 845」を搭載したスマートフォンが次々と販売開始となっている。この「Snapdragon 845」は、前モデルの「Snapdragon 835」に比べて、CPU/GPU性能で30%、AI性能が3倍になっているという。この性能向上は何によってもたらされているのか、少ない資料から筆者が想像する。(2018/4/24)

人工知能ニュース:
FPGAによるエッジAI機能の実現を目指し、実証実験の成果を披露
オープンストリームと電気通信大学は、クラウドだけに頼らずエッジ側で主要な演算処理をするエッジAI機能の実現を目指し、FPGAによるディープラーニングの実装について研究と実証実験を行った。(2018/4/20)

特集・音声言語インタフェース最前線:
“ほんやくコンニャク”の実現はいつ? 音声認識・翻訳技術は「言語」の壁を取り払うか
未来のひみつ道具を実現する最新テクノロジー。(2018/4/20)

「Microsoft翻訳」アプリ、ニューラル機械翻訳がオフラインでも可能に
Microsoftの機械翻訳アプリ「Microsoft翻訳」のiOS、Amdoid、Amazon Fire向けアプリで、オフラインでもニューラル機械翻訳機能が利用できるようになった。(2018/4/19)

VLSIシンポジウム2018プレビュー:
非接触心拍センサーから7nmプロセスまで、VLSIの今
「Symposium on VLSI Technology」と「Symposium on VLSI Circuits」が2018年も米国ハワイ州ホノルルで開催される。本稿では、両会議の概要と注目論文を紹介する。(2018/4/18)

医療活用で精度は2倍以上に向上:
少ないデータで学習可能な物体検出技術を開発
富士通研究所は、学習に用いるデータが少なくても、ディープラーニング(深層学習)による物体検出が可能なAI(人工知能)技術を開発した。(2018/4/17)

特選ブックレットガイド:
「組み込みAIチップ」が5年後には一般化するといえる、3つの理由
AIの中で「CNN(畳み込みニューラルネットワーク)」はAlphaGoのような華々しい事例もあり注目されている。注視するのはエレクトロニクス各社も同様であり、CNNによる推論という手法は定着するといえるだけの理由がそろっている。(2018/4/17)

演算性能は2〜12.5TOPS:
CEVA、エッジ向け深層学習推論プロセッサIPを発表
CEVAは、最高12.5TOPS(Trillion Operations Per Second)の演算性能を実現したAI(人工知能)プロセッサIP(Intellectual Property)である「NeuPro」ファミリー4製品を発表した。エッジでの深層学習推論用途に特化した製品である。(2018/4/16)

他メーカーの猛攻が始まっている:
Armの独壇場にはならない? AI向けコア市場
CPUコアにおいて、多くの分野で高いシェアを誇るArmだが、AI(人工知能)エンジン向けチップのコアでは、独壇場とはいかないようだ。(2018/4/16)

「Polly」や「Watson」と真っ向勝負
Googleの音声合成サービス「Cloud Text-to-Speech」のビジネス用途は?
Googleの新しい音声合成サービス「Cloud Text-to-Speech」は、32種類の声と12種類の言語で自然な音声を合成する。開発者はビジネス向けアプリや機器にこのソフトウェアを組み込むことができる。(2018/4/12)

DRAMだけでも10ドル以上だが……:
AI搭載IoT機器の普及には、安価なチップが不可欠
スマートホーム向けの照明システムの開発を手掛ける米Noon Homeは、IoTに機械学習を取り込むために、より安価なSoC(System on Chip)やDRAMの重要性を主張している。(2018/4/11)

データ管理者が知っておきたい
GPUディープラーニングのためのインフラ構築とは?
GPUを使ったディープラーニング(深層学習)が一般的になっている。これに伴いデータ管理者は、大量の計算が可能なインフラを構築する必要がある。(2018/4/10)

組み込み開発ニュース:
モデルベース開発環境の最新版、予知保全アルゴリズムの設計が容易に
MathWorksは、数値計算ソフトウェア製品ファミリーの「MATLAB」「Simulink」にさまざまな新機能を追加した「Release 2018a」を発表した。予知保全アルゴリズムの設計やテストを実施するToolboxなど、94製品が含まれている。(2018/4/5)

アナログ積和演算で高効率:
畳み込みをアナログで、エッジでも推論できるチップ
半導体エネルギー研究所は、「第2回 AI・人工知能 EXPO」で、同社が開発を進める酸化物半導体LSI「OSLSI」を活用したAI(人工知能)チップを紹介した。エッジデバイス上でニューラルネットワークを高効率、低消費電力に実行可能だとする。(2018/4/5)

GTC 2018でUberの事故に言及:
それでも自動運転開発は続けるべき、NVIDIA CEO
NVIDIAの年次イベント「GTC 2018」が米国で開催された。Uberの自動運転車が起こした死亡事故から仮想通貨まで、多くの質問がCEOのJensen Huang氏に寄せられた。(2018/4/3)

Googleマップで「ウォーリーをさがせ!」 「Gboard 物理手書きバージョン」も
今年もエイプリルフールに本気で取り組むGoogle。まずはGoogleマップで遊べる「ウォーリーをさがせ!」と、日本チームの力作、分離式畳み込みニューラルネットワークを使った「Gboard物理手書きバージョン」が公開された。(2018/4/1)

機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.7」も公開:
NVIDIAとGoogle、「TensorRT」と「TensorFlow 1.7」を統合
「NVIDIA TensorRT」とオープンソースソフトウェアの機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.7」が統合され、ディープラーニングの推論アプリケーションがGPUで実行しやすくなった。(2018/3/30)

IoTへのディープラーニング導入を加速か:
NVIDIAとArmがディープラーニングで提携――NVDLAをProject Trilliumに適用へ
NVIDIAとArmは、モバイル機器やIoT機器などへのディープラーニング導入に向けて提携し、NVIDIA Deep Learning AcceleratorをArmのProject Trilliumに適用すると発表した。両社は、「IoTチップ企業による自社製品へのAI導入を容易にする」としている。(2018/3/29)

いまさら聞けない機械学習入門(前編):
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI(人工知能)。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。(2018/3/29)

鈴木淳也の「Windowsフロントライン」:
Windows 10で機械学習ライブラリを実行するための「Windows ML」とは何か
クラウドだけでなく、PCやスマートフォンなどを含むエッジデバイスの世界においても、機械学習ライブラリを使った処理高速化の活用が進みつつある。そんな中、Microsoftが発表した学習済みの機械学習ライブラリをWindows上で動作させるための仕組み「Windows ML(Machine Learning)」の情報を整理する。(2018/3/27)

特集・音声言語インタフェース最前線:
自然な音声作る「WaveNet」の衝撃 なぜ機械は人と話せるようになったのか
流ちょうな日本語を発声するスマートスピーカー。「こんな音声合成ができるにはあと10年かかると思っていた」と研究者は衝撃を受けている。これを実現したWaveNetとは何か。スマートスピーカーを作る技術がどんなものかを研究者に聞く。(2018/3/27)

頭脳放談:
第214回 Armの機械学習向けプロセッサがあらゆるところに載ってくる?
Armから機械学習向けプロセッサの提供が開始された。このプロセッサの登場が意味するところは? なぜ、Armが機械学習向けプロセッサなのか、筆者が解き明かす。(2018/3/27)

搭載サーバを10社が発表:
IBM「POWER9」サーバ、x86の牙城の切り崩しを狙う
IBMの「POWER9」プロセッサを搭載したサーバが、システムメーカー10社から発表された。Intelのx86プロセッサに代わるプロセッサとして、売り上げが伸びるとみられている。(2018/3/26)

IPベンダーならではの出方:
ArmのAI戦略、見え始めたシナリオ
機械学習についてなかなか動きを見せなかったArmだが、モバイルやエッジデバイスで機械学習を利用する機運が高まっているという背景を受け、少しずつ戦略のシナリオを見せ始めている。(2018/3/23)

東芝 超低消費電力AIチップ:
積和演算の消費電力を8分の1に削減したAIアクセラレータ
東芝は、組み込み機器向けの超低消費電力アナログAIアクセラレータチップを開発した。ニューラルネットワーク演算の大部分を占める積和演算を、従来比8分の1の消費電力で処理可能になる。(2018/3/14)

特集:マイクロソフトテクノロジーの現在と未来:
AIをサポートする「Windows ML」APIと新しい「WebView」の登場で見えてくるもの
機械学習モデルをアプリで活用するためのWindows ML、Edgeベースの新たなWebViewコントロールなど、次期Windows 10に搭載予定の新機能を見てみよう。(2018/3/13)

農業×ディープラーニングの可能性:
元組み込みエンジニアの農家が挑む「きゅうり選別AI」 試作機3台、2年間の軌跡
ディープラーニングによる画像認識で、きゅうりの仕分けを自動化できないか――。そんな挑戦を続ける元エンジニアの農家が静岡県にいる。彼は「専門家じゃない人間ほど、ディープラーニングを試すべきだ」と語る。その理由とは?(2018/3/12)

1億台のWindowsデバイスがONNXエコシステムに加わる:
Windowsの次期アップデートで「ONNX」ベースのAIモデルがネイティブに実行可能に
Microsoftは、Windowsの次期メジャーアップデートで、ディープラーニングモデルのオープン標準フォーマット「ONNX」に基づくAIモデルが、「ハードウェアアクセラレーションを使用してネイティブに実行可能になる」と明らかにした。(2018/3/12)

ハイパースケールプロバイダー各社が火花
AWS、Microsoft、Google、IBMがのめり込むクラウドAI、勝利の作戦は?
クラウドプロバイダー各社は人工知能(AI)クラウドサービス分野でしのぎを削っており、データサイエンティストや開発者がモデルをトレーニングするための環境として自社のプラットフォームを売り込んでいる。(2018/3/9)

人工知能ニュース:
積和演算処理の消費電力を8分の1に削減したアナログAIアクセラレータチップ
東芝は、組み込み機器向けの超低消費電力アナログAIアクセラレータチップを開発した。ニューラルネットワーク演算の大部分を占める積和演算を、従来比8分の1の消費電力で処理可能になる。(2018/3/6)

「YouTubeストーリー」にAI採用でグリーンバック不要の背景合成機能
YouTubeストーリー(旧「ショートクリップ」)で、グリーンバックを用意しなくても動画の背景を抜いて別の画像に差し替えられる新機能が使えるようになった。Googleはこの技術を他のARサービスにも統合していく計画だ。(2018/3/4)

高度なAI処理を低電力で実行:
スマートカメラ用SoC、自動運転レベル4を視野に
ルネサス エレクトロニクスは、レベル4対応自動運転システムに向けた車載用スマートカメラ向けSoC「R-Car V3H」を発表した。高度なコンピュータビジョン処理を極めて小さい消費電力で実現する。(2018/3/2)

人工知能ニュース:
機械学習/物体検出処理に特化した専用プロセッサ、Armが発表
Armは、機械学習やニューラルネットワーク向けのArmプロセッサIPのスイート「Project Trillium」を発表した。第1弾として、機械学習や物体検出処理に特化し、高速処理できる「Arm MLプロセッサ」「Arm ODプロセッサ」を提供する。(2018/3/1)

Arm Project Trillium:
エンドデバイスに機械学習と物体検知を、Armが新IPを提供
Armが機械学習やニューラルネットワーク機能などを提供するIPスイート「Project Trillium」(コードネーム)を発表した。当面はモバイル市場に焦点を当て、展示会「Mobile World Congress」ではセキュリティカメラやスマートカメラのデモを行う予定だ。(2018/2/28)

パートナーと一緒に歩みながら:
PR:スマートファクトリの実現へ。成長のドライバは「組み込みのAI」
スマートファクトリの実現に向けた取り組みが本格化する。エンドポイントにおけるAI(人工知能)技術の実装もその1つである。「尖ったハードウェア」と「価値あるソフトウェア」を組み合わせたプラットフォームベースのAIソリューションなども登場した。(2018/2/28)

約3億人のデータを保持する「Twitter」は、人工知能をどう活用しているのか
先進的なIT企業では、ビジネスやサービスに人工知能を使うのが当たり前になりつつあるが、アクティブユーザーが3億以上という老舗SNSの「Twitter」では、どのように活用しているのだろうか。(2018/2/22)

光学システムが一番の技術的進歩:
「iPhone X」の密かな勝者たち(後編)〜進化を遂げた光学システム
「iPhone X」を分解し、ロジックIC以外のデザインウィンに焦点を当てる。フランスの調査会社Yole Developpementが、今回のiPhoneで「一番の技術的進歩」と指摘するのが光学システムだ。(2018/2/16)

週末エンプラこぼれ話:
ディープラーニングで急激に進化――意外と奥が深い「音声合成」の世界
自動音声案内をはじめとして、スマートスピーカーなどでも使われる人工的な「音声合成」。その研究は50年以上もの長い歴史があるが、最近は機械学習によって、急速な進化を遂げているのだという。(2018/2/16)

2018年半ばに正式リリース予定:
機械学習やオブジェクト検知の新プロセッサを提供――Arm、機械学習IPスイート「Project Trillium」を発表
Armは、高度な機械学習やニューラルネットワーク機能などを提供するIPスイート「Project Trillium」(開発コード名)を発表した。(2018/2/15)

人工知能ニュース:
三菱電機の「コンパクトな人工知能」、FPGAへの実装も可能に
三菱電機は小規模なFPGAにも実装できる「コンパクトなハードウェアAI」を発表。深層学習などによって得た推論アルゴリズムについて、従来と比べて処理速度を10倍、もしくはFPGAの回路規模を10分の1にすることができるという。(2018/2/15)

ISSCC 2018が開幕:
ムーアの法則から離れることで、より自由に
半導体集積回路技術の国際会議「ISSCC 2018」が米国で始まった。初日の基調講演でAnalog Devices(ADI)のCEOは、「ムーアの法則から離れ、周りを見回すことで、本当に面白いことに向かって進んでいける」と語った。(2018/2/14)

寄り道テック:
AIでチョコが「本命」か「義理」かを判別 エンジニアの試みが話題に
AIでバレンタインチョコが本命か義理か判別する――そんな試みをエンジニアのひよこさん(@hiyoko9t)が「Qiita」で公開。(2018/2/13)

MONOist IoT Forum 大阪(後編):
中国がバブル崩壊を防ぐ救世主として選んだIoT
MONOistを含むITmediaの産業向け5メディアは、セミナー「MONOist IoT Forum in 大阪」を開催した。後編では、IHS Markitのランチセッションと、その他の講師の講演内容をお届けする。(2018/2/13)

脳型計算チップに実装:
教師データなしで声を聞き分ける脳型学習アルゴリズム
理化学研究所(理研)は、教師データがなくても、ノイズが混じった信号源から特定の人の声を聞き分けることができる「脳型学習アルゴリズム」を開発した。(2018/2/13)

奇跡は 誰にでも 一度おきる だが おきたことには 誰も気がつかない:
「わたしは真悟」の「モンロー」を、2018年のテクノロジーで解説しよう
手塚治虫が、スピルバーグが、そして全世界の子どもたちがあのころ夢見たテクノロジーは、2018年現在どこまで実現できているのだろうか?――映画や漫画、小説、テレビドラマに登場したコンピュータやロボットを、現代のテクノロジーで徹底解説する「テクノロジー名作劇場」、第3回は楳図かずお先生の「わたしは真悟」だ。(2018/2/9)

「スーパーマリオワールド」最速クリア記録の更新止まず 「コントローラー4本挿し」発明以来怒涛の更新を経てベストタイムは45秒
1年前の記録と比較すると、約30秒短縮されたことになる。(2018/2/8)

われわれの向かう未来
AI(人工知能)の意思決定はブラックボックス、それでも機械を信じる?
数ある人工知能(AI)の中でも、機械学習は特に進化の可能性が大きい。われわれは、どこまで機械を信頼できるか、試されることになる。(2018/2/8)

大規模化するソフト開発:
ADAS設計のハードへの移行が自動運転の未来を変える
自動運転の実現へ期待が集まるが、自動運転システムの実現にはさらなるソフトウェア開発規模の増大という大きな課題がある。この大きな課題を解決するには、ソフトウェア中心のアプローチからカスタムハードウェア開発へと重心を移すべきではないだろうか。(2018/2/7)

人工知能ニュース:
ルネサスの組み込みAIの性能は10倍×10倍×10倍で1000倍へ「推論に加え学習も」
ルネサス エレクトロニクスは、汎用事業の成長ドライバーに位置付ける組み込みAI(人工知能)技術「e-AI」をさらに強化する。現在のMCU/MPUを用いた組み込みAIによる推論モデルの処理性能を、2018年夏に10倍、2019年末にさらに10倍、2021年にさらに10倍にして1000倍を目指すという。(2018/1/31)

Over the AI ―― AIの向こう側に(19):
未来を占う人工知能 〜人類が生み出した至宝の測定ツール
今回は、統計処理技術についてお話します。え? 統計? それってAIなの?――そう思われた読者の方、確かにAI技術とは言えません。ですが、統計処理技術はAIの根底を成すものであり、これを知らないままでは、「英単語を知らずに英語を話そうとする」ようなものなのです。(2018/1/31)



ビットコインの大暴騰、「億り人」と呼ばれる仮想通貨長者の誕生、マウントゴックス以来の大事件となったNEM流出など、派手な話題に事欠かない。世界各国政府も対応に手を焼いているようだが、中には政府が公式に仮想通貨を発行する動きも出てきており、国家と通貨の関係性にも大きな変化が起こりつつある。

Amazonが先鞭をつけたAIスピーカープラットフォーム。スマホのアプリが巨大な市場を成したように、スマートスピーカー向けのスキル/アプリ、関連機器についても、大きな市場が生まれる可能性がある。ガジェットフリークのものと思われがちだが、画面とにらめっこが必要なスマホよりも優しいUIであり、子どもやシニアにもなじみやすいようだ。

「若者のテレビ離れが進んでいる」と言われるが、子どもが将来なりたい職業としてYouTuberがランクインする時代になった。Twitter上でのトレンドトピックがテレビから大きな影響を受けていることからも、マスメディア代表としてのテレビの地位はまだまだ盤石に感じるが、テレビよりもYouTubeを好む今の子ども達が大きくなっていくにつけ、少なくとも誰もが同じ情報に触れることは少なくなっていくのだろう。