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「ニューラルネットワーク」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「ニューラルネットワーク」に関する情報が集まったページです。

Photoshopで加工された顔画像を見抜く技術 Adobeが開発
米アドビリサーチはPhotoshopで加工された顔画像を検知し、元画像を復元するツールをカリフォルニア大学と共同開発したと発表した。(2019/6/19)

見え隠れするMSの真意
AWSやGoogleとは違う、MicrosoftのAIプラットフォーム戦略
オープンソースソフトウェアも活用し、AIプラットフォームの強化を続けるMicrosoft。バイスプレジデントのガスリー氏は、競合他社とは異なる戦略があると語る。(2019/6/19)

人工知能ニュース:
脳の空間認知機能を再現する、小型の脳型AIハードウェアを開発
東芝は、ジョンズホプキンス大学と共同で、小型の脳型AIハードウェアを開発し、海馬の空間認知機能の一部を模倣・再現することに成功した。脳機能研究の進展や、高い空間認知能力が求められる自律型ロボットなどの小型化、低電力化に貢献する。(2019/6/18)

@IT/Deep Insiderの歩き方:
「AI・機械学習の勉強をこれから始めたい」という人のためのAI技術情報フォーラムです!
AI技術者を応援する新フォーラム、Deep Insiderが@ITに登場した。その背景やメディアのコンセプト、編集方針などをご紹介するとともに、スキルレベル別のAI・機械学習の学習方法と、それらのレベルに応じた本フォーラムのお勧めコンテンツ、準備中の記事企画についてご紹介しよう。(2019/6/18)

これからのAIの話をしよう(自動翻訳編):
Google翻訳より高性能? 「日本の自動翻訳がすごい理由」をNICT隅田氏が解説
国産翻訳エンジンを使った「みらい翻訳」が高精度だとネットで話題に。なぜGoogle翻訳より高精度といわれているのか。開発者のNICT隅田氏に聞いた。(2019/6/17)

Photoshopで加工した顔写真を見分けるAIツール、Adobeが開発
もとに戻すこともできる。(2019/6/15)

人工知能ニュース:
ソニーが予測分析ソフトを無償提供、分析理由の提示とPC単独動作が長所
ソニーは2019年6月12日、機械学習を用いた予測分析ソフトウェア「Prediction One(プレディクション ワン)」を開発したと発表した。同日より当面の間、無償で利用できる。(2019/6/14)

低電力で高速な推論を実現する:
組み込みAIを加速する、ルネサスの新Processing-in-Memory
ルネサス エレクトロニクスは、メモリ回路内でメモリデータの読み出し中に積和演算を行う既存のProcessing-in-Memory(PIM)を改良した、新たなPIM技術を開発したと発表した。同技術をベースに開発したAIアクセラレーターをテストチップに実装して推論処理を行ったところ、8.8TOPS/Wの電力効率を実証したという。(2019/6/13)

人工知能ニュース:
ルネサスが新たなエッジAI技術を開発、世界最高クラスの電力効率と推論精度
ルネサス エレクトロニクスは2019年6月13日、低消費電力で高速にCNN(畳み込みニューラルネットワーク)の推論を実行できるAI(人工知能)アクセラレータ技術を開発したと発表した。同技術を用いたテストチップは高い推論精度を維持しつつ、世界最高クラス(同社調べ)となる8.8TOPS/Wの電力効率を実現した。(2019/6/13)

人工知能ニュース:
オープンソースの深層学習フレームワークと汎用配列計算ライブラリの最新版
Preferred Networksは、オープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」および汎用配列計算ライブラリ「CuPy」の最新版「v6」を発表した。C++製の「ChainerX」が試験的に統合されるなど、パフォーマンスを高めている。(2019/6/11)

視覚認識の性能が向上:
高性能なディープニューラルネットのフレームワークを開発、ノースカロライナ州立大
ノースカロライナ州立大学の研究チームが、ディープニューラルネットワーク(DNN)を構築するための新しいフレームワークを開発した。標準的なベンチマークテストで性能を検証したところ、視覚認識の性能がこれまでのフレームワークを上回った。(2019/6/10)

担当部門ディレクターに聞く:
AI戦略、NXPの立ち位置とは
NXP Semiconductorsにおける、機械学習分野の開発は現在、どのようになっているのか。同社のAI戦略・パートナーシップ部門担当ディレクターを務めるAli Osman Ors氏に聞いた。(2019/6/10)

Amazon、気になる服の写真から類似する服を検索・購入できる「StyleSnap」機能を公式アプリに追加へ
Amazonアプリのカメラで撮影したお気に入りの服に似た服をアプリ内で検索・購入できる「StyleSnap」機能が登場する。「残差ネットワーク」で写真から服のカテゴリを細かく解析するとしている。(2019/6/6)

よくわかる人工知能の基礎知識:
ディープラーニングは何ができる? エンジニア以外も知っておきたい注意点
第3次AIブームをけん引する技術である「ディープラーニング」。今回はディープラーニングを活用する上で知っておきたい基礎知識を紹介する。(2019/6/5)

「AIセキュリティ」の光と影【前編】
保険ブローカー企業が「AIセキュリティ」製品を導入 「Emotet」を即座に検出
サイバー攻撃が日々進化する中、その新たな対策としてAI(人工知能)技術を使ったセキュリティ製品が次々と登場している。保健ブローカーによるAIセキュリティ製品の導入経緯と、その実力を探る。(2019/6/5)

GPUやTPUは必須
AIの拡大で増大するカスタムハードウェア需要
AIへの投資は今後も増えるだろう。そのAIを支える機械学習にはGPUやTPUといったカスタムハードウェアによるアクセラレーションが必須だ。(2019/6/5)

13万本のレポートでニューラルネットを訓練:
課題レポートの代筆を90%近い精度で識別可能、コペンハーゲン大学
コペンハーゲン大学の研究チームは、高校生が提出した課題レポートを読み取り、「本人が書いたものか代筆されたものか」を90%近い精度で識別できるAIプログラムを開発した。(2019/6/4)

組み込み開発 インタビュー:
「MATLAB/Simulink」はなぜAI関連機能を拡充するのか、MBSEも視野に
自動車をはじめとする制御システムの開発に携わる技術者にとって、MathWorksのモデルベース開発環境「MATLAB/Simulink」は、なくてはならないツールの1つになっている。創業から35周年を迎える同社が、近年最も力を入れているのがAI関連の機能拡充だ。(2019/6/3)

CNNの特徴マップを高速演算
量子コンピュータで加速する機械学習の可能性を実証
膨大な演算が必要な機械学習において、量子コンピュータの応用が効果的であると実証された。(2019/5/29)

鳥の鳴き声→「ピヨピヨ」 音から擬音語を生成する技術、NTTが開発
音から擬音語や説明文を生成できる技術をNTTが開発した。(2019/5/28)

人工知能ニュース:
DSPコアがChainerに対応、AIアプリケーション開発を促進
Cadence Design Systemsは、Cadence Tensilica Vision Q6、P6、C5 DSPが、Preferred NetworksのChainer学習済みニューラルネットワークモデルに対応したと発表した。(2019/5/27)

スマートIoTデバイス向け:
低電力FPGA、セキュリティやAI機能を強化
Lattice Semiconductor(ラティスセミコンダクター)は、セキュリティ機能を強化したFPGA「MachXO3D」と、エッジ製品にAI機能を搭載するための技術スタック「sensAI」新バージョンを発表した。(2019/5/24)

ハイレベルマイコン講座 【組み込みAI編】(2):
マイコンでAIを実現するための手順
すでにマイコンを使い込まれている上級者向けの技術解説の連載「ハイレベルマイコン講座」。前回はAIアプリケーションの特長(組込みAIのメリット)まで解説した。今回は実際に「組み込みAI」を構築する手順ついて解説する。(2019/5/27)

人工知能ニュース:
MITとIBMが10年と250億円超をかけて研究する「Broad AI」は何ができるのか
日本IBMは、米国IBMがマサチューセッツ工科大学(MIT)との連携で設立した「MIT-IBM Watson AIラボ」の研究内容について説明。同ラボは、10年間で2億4000万米ドルを投資し、深層学習などにより実用化が進んでいる「Narrow AI(狭いAI)」をさらに発展させた「Broad AI(広いAI)」を中心とする研究開発を進めている。(2019/5/17)

深まる対立:
AIと5Gで覇権を争う米中、業界は二分されるのか
米国、中国間の貿易戦争は、特にAI(人工知能)と5G(第5世代移動通信)での技術優位性が全てである。最終的には、米国側を支持する米国主導のグループと、中国側を支持する中国主導のグループに世界が二分される可能性がある。(2019/5/15)

人工知能ニュース:
センサーなど時系列データを自動ラベリング、研磨作業で92%の精度を実現
富士通研究所と熊本大学は、加速度センサーやジャイロセンサーなどの時系列データに対して、AIを適用する上で必要な教師データを簡単に作成できる技術を開発した。今後、さまざまな分野の時系列データを用いた実証実験を進め、富士通のAI技術「Zinrai」の時系列データ向け前処理技術として2019年度中の実用化を目指す。(2019/5/13)

即席!3分で分かるITトレンド:
コレ1枚で分かる「第3次AIブームとデータ流通量 2019年版」
「人工知能(AI)」という言葉が初めて登場したとされる1956年からおよそ60年、いまや実用面での応用が拡大し、「第3次AIブーム」に突入したAI。新たな発展の可能性を模索するためにも、その進化の歴史をおさらいしておきましょう。(2019/5/10)

よくわかる人工知能の基礎知識:
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは?
エンジニア以外もAIについて学ぶべきなのか? そんな疑問への答えと、いまさら聞けない機械学習とディープラーニングの違いを専門家が解説。(2019/5/9)

顔の下半分だけでも60%を認識:
顔が半分見えれば、AIは認識可能――英大学が実証
顔が半分しか見えない場合でも顔認識技術が機能することが分かった。英ブラッドフォード大学の研究チームが、さまざまな見え方の顔画像を用いた実験で実証した。(2019/5/8)

80種類の学習コンテンツを追加:
AI技術やPythonが学べる「AI Academy」、TensorFlowやKerasを学べるコンテンツを追加
サイバーブレインは、同社が提供するプログラミング学習サービス「AI Academy」に、月額980円で利用できる80種類の学習コンテンツを追加した。(2019/5/8)

人工知能ニュース:
深層学習開発クラウドサービスで、高速かつ安価なGPUが利用可能に
深層学習のプログラムを生成する、ソニーの統合開発環境「Neural Network Console クラウド版」において、産業技術総合研究所が運用する「AI橋渡しクラウド」のGPUが選択可能になった。高速のGUI開発環境を低コストで利用できる。(2019/5/7)

医療機器ニュース:
AIを用いて手動入力を排除した血糖値予測システムを開発
名古屋大学は、測定した血糖値データのみによって30分後の血糖値を予測するAIを用いた血糖値予測システムを開発した。これにより、糖分やインスリン摂取量の手動入力を排除した血糖値の予測を可能にした。(2019/5/7)

ニコニコ超会議2019:
「超歌舞伎」がさらに進化 ディープラーニングで2D映像から3Dキャラ作る“変身の術”、NTTが開発
ドワンゴが開催するリアルイベント「ニコニコ超会議2019」で、今年も「超歌舞伎」が上演された。2016年の開催から今年で4年目。(2019/4/27)

人工知能ニュース:
トヨタがAI自動翻訳を共同開発、自動車法規向けに英日と中日で
情報通信研究機構(NICT)は2019年4月23日、自動車に関する法規文の自動翻訳を高精度化することに成功したと発表した。ニューラルネットワークを用いた自動翻訳技術の開発で、トヨタ自動車との共同研究となる。対象となるのは英語から日本語、中国語から日本語への翻訳で、共同開発によって実用性を高めた。(2019/4/24)

Tesla、独自設計の完全自動運転プロセッサを発表 2020年には“ロボタクシー”事業開始へ
Teslaが自動運転の取り組みについてのイベントを開催し、独自設計のプロセッサを披露した。製造はSamsungが行い、既にMoxdel Sなどに搭載されている。マスクCEOは、2020年には完全自動車による配車サービスを開始するとも語った。(2019/4/23)

頭脳放談:
第227回 買収したMellanoxはNVIDIAが狙う次の市場への布石?
グラフィックスカードベンダーの最大手NVIDIAが、高速イーサネット技術を持つMellanox Technologiesを買収した。この背景には何があるのか、NVIDIAの狙いを筆者が推測する。(2019/4/23)

ハイレベルマイコン講座 【組み込みAI編】(1):
マイコンで実現するAI ――「組み込みAI」とは
マイコンを使い込んでいる上級者向けの技術解説の連載「ハイレベルマイコン講座」。2回にわたって、汎用マイコンにAIを実装するための開発ツール「STM32CubeMX.AI」を題材にして「マイコンを使った組み込みAIアプリケーション(組み込みAI)」について解説する(2019/4/25)

よくわかる人工知能の基礎知識:
「機械学習に50年の歴史あり」 人工知能が歩んできた道
いまの「第三次AI(人工知能)ブーム」はいつまで続くのか? これまでのAIの歴史を振り返りながら考えてみたい。(2019/4/19)

モノづくり総合版メルマガ 編集後記:
いま話題のJetson Nano、予想以上にAI処理が速い
しかしヒートシンクもアツアツ。(2019/4/18)

AIアプリの開発を加速:
AIのトレーニング時間を60%以上短縮する新手法を開発、米大学
ノースカロライナ州立大学の研究チームが、ディープラーニングネットワークのトレーニング時間を、精度を損なうことなく60%以上短縮する「Adaptive Deep Reuse」という手法を開発した。(2019/4/17)

医療機器ニュース:
脳磁図データから神経疾患を自動診断、ディープラーニングで
大阪大学は、脳磁図から神経疾患を自動診断するシステム「MNet」を開発した。これを用いて、脳磁図データから複数の神経疾患を自動判定できることを示した。(2019/4/16)

これからのAIの話をしよう(スケート編):
元フィギュアスケート選手とディープラーニングの華麗な出会い 「選手の役に立ちたい」社会人大学院生の挑戦
プロでが見ても判断が分かれるフィギュアスケートの採点方法にAIを活用できないか? 元フィギュアスケート選手の廣澤聖士さんは、ジャンプの回転不足に着目して映像分析を進めている。(2019/4/12)

FAニュース:
高速カメラを使用し、製造ラインの検品作業を効率化する物体認識技術を開発
NECは、高速カメラを使い、製造ラインの検品作業を効率化する「高速カメラ物体認識技術」を開発した。AIが認識に適した画像を瞬時に選別し、高速かつ高精度に検査の合否を判別する。(2019/4/11)

組み込み開発ニュース:
「機械学習を全てのデバイスに」、Armが進めるプロセッサの性能向上
Armは2019年4月4日、東京都内で記者説明会を開き、クライアントコンピューティング向けに展開する推論エンジンのプラットフォーム「Arm NN」や、CPU、GPUや機械学習用プロセッサ「NPU」の動向について紹介した。(2019/4/10)

ディープラーニングのGUI開発で産総研ABCIのGPUを利用可能に――ソニーと産総研が連携サービス、AI開発促進へ
ソニーは、ディープラーニングの統合開発環境「Neural Network Console Cloud」のアップデートとして、産総研のAI処理向けスパコン「ABCI」との連携を発表。ニューラルネットワークの学習・評価に用いる計算リソースとして、ABCIのGPUを選択できるようになった。(2019/4/10)

ハノーバーメッセ2019:
これは“空飛ぶじゅうたん”か、浮遊型搬送システムと関連技術を訴えたベッコフ
ドイツのBeckhoff Automation(以下、ベッコフ)は、ハノーバーメッセ2019(2019年4月1〜5日、ドイツ・ハノーバーメッセ)において、“浮遊して運ぶ”リニア搬送システム「Xplanar(Xプラナー)」を紹介。同システムのために開発した高速通信技術「EtherCAT G」や機械学習機能を採用したソフトウェアPLC技術「TwinCAT Machine Learning」などの関連技術をアピールした。(2019/4/10)

AI採用ビデオ編集ソフト「DaVinci Resolve 16」登場
Blackmagic Designは、「DaVinci Neural Engine」を搭載した動画編集ソフト「DaVinci Resolve 16」を発表した。(2019/4/9)

VoiceBaseとの提携で実現
Tableauが可視化する音声分析データ、全社横断で使うとビジネスはこう変わる
2019年3月に発表されたTableauとAI音声分析ベンダーのVoiceBaseの提携により、コンタクトセンター内外のユーザーが、音声分析データから簡単に洞察を引き出せるようになった。(2019/4/9)

臨床現場の業務負担を軽減
AI(人工知能)で脳出血を容易に検出 放射線医学のAI活用事例
人工知能(AI)が放射線医学に与える影響を示す例について、2人の放射線科医の話を基に紹介する。新旧画像の比較や、深刻な症状の患者の優先治療などにAIが活用されているという。(2019/4/9)

人間の脳を再現する?
量子コンピューティング技術で実現する「量子AI」は何をもたらすのか?
機械学習が、量子コンピュータの重要な用途になるかもしれない。研究者や開発者が、量子コンピュータを使った、より「人間的な」AI(人工知能)の実現の鍵を探しているからだ。課題とメリットは何だろうか。(2019/4/8)



2013年のα7発売から5年経ち、キヤノン、ニコン、パナソニック、シグマがフルサイズミラーレスを相次いで発表した。デジタルだからこそのミラーレス方式は、技術改良を積み重ねて一眼レフ方式に劣っていた点を克服してきており、高級カメラとしても勢いは明らかだ。

言葉としてもはや真新しいものではないが、半導体、デバイス、ネットワーク等のインフラが成熟し、過去の夢想であったクラウドのコンセプトが真に現実化する段階に来ている。
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これからの世の中を大きく変えるであろうテクノロジーのひとつが自動運転だろう。現状のトップランナーにはIT企業が目立ち、自動車市場/交通・輸送サービス市場を中心に激変は避けられない。日本の産業構造にも大きな影響を持つ、まさに破壊的イノベーションとなりそうだ。