最新記事一覧
本連載ではソフトウェア開発/運用でのCO2排出量見える化と、製造業における取り組みのポイントや算定における留意点を3回にわたり解説する。第2回となる今回は、そもそも製造業がなぜCO2排出量算定へ取り組まなければならないのかを解説しよう。
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SUBARUは、2020年12月に東京の渋谷に開設したAI開発拠点「SUBARU Lab」におけるADAS「EyeSight(アイサイト)」の進化に向けた取り組みとAMDとの協業について説明した。
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Microchipは、ニューラルネットワークのスパース最適化技術を提供する「Neuronix AI Labs」および、車載ネットワークのオープンスタンダード「ASA Motion Link(ASA-ML)」仕様に準拠した製品などで強みを持つ「VSI」を買収した。
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東北大学は、無機材料表面の性質予測に理論計算と機械学習を用いる新たな手法を開発した。表面に吸着する不純物などの影響を除去して、無機材料表面の基本的な電子構造を、高精度かつ網羅的に予測できる。
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FPGAにニューラルネットワークを実装するプロセスを学ぶ本連載。第4回では、低価格FPGAである「Tang Nano 9K」ではこれまでうまくいかなかった文字認識AIの学習が可能になったので、その結果を紹介する。
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Microsoftは、オープンソースのリアルタイムレンダリングエンジン「Babylon.js」の最新版「Babylon.js 7.0」を公開した。WebXRやApple Vision Proに対応し、没入感やパフォーマンスを向上させる機能を追加した。
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Armは、エッジAI(人工知能)に向けたNPU(ニューラルプロセッシングユニット)ファミリーとして、新たに「Arm Ethos-U85」を発表した。前世代品に比べ性能は4倍に、電力効率は20%も向上させた。また、開発期間の短縮を可能にするIoT(モノのインターネット)レファレンスデザインプラットフォーム「Corstone-320」も同時に発表した。
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Armは、マイコンなどを用いた組み込み機器でエッジAIを可能にする第3世代NPU「Ethos-U85」を発表。第2世代の「Ethos-U65」と比べて4倍となる最大4TOPSのAI処理性能を実現し、リアルタイムでの画像認識も行えるとする。
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生成AI時代を生きる社会人に必須の基礎知識を身に付けよう。生成AIに関する用語として「生成系AI」「大規模言語モデル(LLM)」「プロンプトエンジニアリング」「ハルシネーション」「埋め込み表現」「ベクトル検索」「ベクトルデータベース」「RAG(検索拡張生成)」「事前学習」「ファインチューニング」の10語を紹介する。代表的なチャットAIやLLM、画像生成AIについても触れる。
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Intelが、2025年までに「AI PC」を1億台普及させることを目的とする開発者支援プログラムをアップデートした。ソフトウェア開発者向けにはASUS NUC 14 Proベースの「開発者キット」を用意し、ハードウェア開発者にはIntelのリソースをフル活用して検証などを行う機会を提供するという。
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納車から2年半が経過し、日々、満ち足りたカーライフをTesla Model 3と共に過ごしています。とはいえ、100%手放しで喜べることばかりではありません。今回は、Model 3やTeslaの「ここが好き」「ここが嫌い」というテーマで語ります。
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STMicroelectronics(以下、ST)は、tinyML開発ツールチェーンを単一スタックに統合した「ST Edge AI Suite」を発表した。2024年前半の提供開始を予定している。ST Edge AI Suiteは、STのマイコンやマイクロプロセッサ、機械学習(ML)対応MEMSセンサーなど、今後のSTの全てのハードウェアに対応するという。
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ファーウェイの住宅用パワーコンディショナに新機種が登場。MPPT数が増え、蓄電池との連携も強化した。AIを駆使した新たなエネマネシステムも投入し、運用面でもパフォーマンス向上も支援するという。
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FPGAにニューラルネットワークを実装するプロセスを学ぶ本連載。第3回では、PC上で生成した学習済みニューラルネットワークをFPGAに実装して推論を実行する。
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Googleは、同社の大規模言語モデル「Gemini」の次世代モデルである「Gemini 1.5」を発表した。
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本連載ではソフトウェア開発/運用でのCO2排出量見える化と、製造業における取り組みのポイントや算定における留意点を3回にわたり解説する。第1回となる今回は、そもそも製造業がなぜCO2排出量算定へ取り組まなければならないのかを解説しよう。
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東京理科大学は、金属錯体の結晶構造の3次元座標から構造的特徴を3次元画像として学習する手法を発案し、深層学習を用いて結晶構造データベースより抽出した約2万件のデータから単分子磁石の発見に成功した。
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伊藤忠テクノソリューションズ(CTC)は、マサチューセッツ工科大学発のスタートアップ企業Liquid AIとエッジAIソリューションの開発を目的とした協業を開始した。
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もはや身近な画像識別AIや生成AIだが、その基礎となる深層学習モデルについて知らない人は多いのではないだろうか。主要モデル「CNN」「GAN」の特徴と、モデル選びで重要なポイントを解説する。
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Micron Technologyが、8層積層の24GバイトHBM3E(広帯域幅メモリ3E)の量産を開始した。1βプロセスを適用する。2024年第2四半期に出荷を開始するNVIDIAの「H200 Tensorコア GPU」に搭載されるという。
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慶應義塾大学は、Transformer処理と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)処理を、極めて高い演算精度と電力効率で実行できる「アナログCIM(コンピュート・イン・メモリ)回路」を開発した。自動運転車やモバイルデバイスといったエッジコンピューティングにおいて、AI(人工知能)技術の導入が容易となる。
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主要な深層学習モデルとして「畳み込みニューラルネットワーク」(CNN)と「敵対的生成ネットワーク」(GAN)がある。両者には似通う点があるが、仕組みや使い方は異なる。その成り立ちから解説する。
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IBMは、2024年に注目すべき最も重要な9つのAIトレンドを公式ブログで解説した。
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「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第1回。ルールベースと機械学習ベースの違いから、教師あり学習などの学習方法、回帰/分類などのタスクまで基礎の基礎から説明。機械学習のためのPythonライブラリも概説する。
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FPGAにニューラルネットワークを実装するプロセスを学ぶ本連載。第2回では、ニューラルネットワークのモデルの一つである「ホップフィールドネットワーク」を用いて、PC上で文字認識を行えるようにする。
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中国の武漢大学やシンガポールの南洋理工大学などに所属する研究者らは、スマートフォンを使用して、隠しワイヤレスカメラの検出と位置特定を行う手法を提案した研究報告を発表した。
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CES 2024では、久しぶりにコンシューマー向けPCに盛り上がりが見られた。Microsoftが新たに「Copilotキー」の搭載を推奨するなど、いわゆる「AI PC」が活況を見せたからだ。AI PCの登場は、PCの性能に関する価値観を一新する可能性がある。
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光を使った量子コンピュータの実現に向け、東京大の古沢明教授らのグループが9月にも会社を設立する方針であることを明らかにした。量子コンピュータで課題となっていた、計算エラーを訂正する画期的な技術を開発し、18日(日本時間19日)に米科学誌サイエンスに論文が掲載された。この成果により、必要な技術開発に目途が立ったため、起業するという。
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光を使った量子コンピューターの実現に向け、東京大の古沢明教授らのグループが9月にも会社を設立する方針であることを明らかにした。
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光を使った量子コンピューターの実現に向け、東京大の古沢明教授らのグループが9月にも会社を設立する方針であることを明らかにした。
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Pythonの機械学習ライブラリ「PyTorch」に脆弱性が見つかった。GitHubのデプロイシステムと組み合わせることで悪用が可能になるという。
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FPGAにニューラルネットワークを実装するプロセスを学ぶ本連載。第1回では、連載の狙いや、文字認識AIモデルの概要、どのようにFPGA上で文字認識を行うかなど全体の流れを紹介する。
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ソニーグループは2024年1月8日(現地時間)、同年1月9日から開催される「CES 2024」に先立ってプレスカンファレンスを実施し、ホンダとの共同出資会社ソニー・ホンダモビリティの自動運転EV「AFEELA」の開発状況などを紹介した。
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東京大学松尾研究室は、大規模言語モデル(LLM)の研究者や開発エンジニアを募集するとX(旧Twitter)で発表した。2024年、LLMの研究をさらに加速させるためチームを拡大するという。
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「iPhoneにタイヤをつけたようなクルマ」と表現されるTesla。この未来からやってきたクルマを連載形式でリポートします。今回は、関越道で自動緊急ブレーキを食らった話、Teslaの自動運転、「Hey Siri」でModel 3を操作する、といった3件のネタを取り上げます。
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Intelのスタートアップ企業支援プログラム「Intel Ignite」の2023年度プログラムでは、イギリスのDeep Renderが優勝した。同社は「AI技術を使った高圧縮率/高画質な動画コーデック」を開発しており、世界中から注目を集めている。AIベースの動画圧縮コーデックとはどのようなものなのか、話を聞いた。
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Armは、Mプロファイルベクトル演算拡張(MVE)機能を実現するため、「Arm Helium」と呼ぶアクセラレーターを搭載したプロセッサコア「Arm Cortex-M52」を発表した。小型で低消費電力のIoT(モノのインターネット)/組込みデバイスに対し、強力なAI(人工知能)機能を提供することが狙いだ。
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突如沸き起こった、OpenAIを巡るCEOの解任からMicrosoftのサティア・ナデラCEOの登場を振り返り、この騒動と今後の影響を考察する。
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Armは、AIのイノベーション促進とAIベースの体験実現を目指し、AMD、Intel、Meta、Microsoft、NVIDIA、Qualcomm Technologiesなど、テクノロジー業界の大手企業との戦略的パートナーシップを発表した。
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Google DeepMindは、「Graph Neural Network」(GNN)採用の気象AIモデル「GraphCast」をオープンソースで公開した。欧州中期天気予報センターのデータでトレーニングされており、向こう10日間の気象予測を約1分で生成する。
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松尾豊東大教授が「生成AIの現状と活用可能性」「国内外の動きと日本のAI戦略」について講演した。
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GitHubは、LLMアプリケーションを構築するために知っておくべき5つのステップを公式ブログで紹介した。
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世界的な不況が起きても、プログラマーやエンジニアなど技術職の雇用市場は活況だ。その中でもこれから特に需要が高まり、“引く手あまた”になる職種「10選」と、その仕事を紹介する。
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注目デバイスの活用で組み込み開発の幅を広げることが狙いの本連載。第18回では、筆者の今岡氏が他連載でも活用しているFPGA評価ボード「Tang Nano 9K」に、ファミコンで広く知られるようになった十字キーとA/BボタンのUIを搭載する。
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Preferred Networksは、「CEATEC 2023」のアドバンスドテクノロジーエリアにおいて、深層学習を活用した3Dスキャンサービス「PFN 3D Scan」を紹介するリアルタイム3Dスキャンデモを実演していた。
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OpenAIが独自のAI(人工知能)チップを開発しているという報道があった。OpenAIが正式に発表したものではないが、かなり確度が高そうだ。AIチップとはどういったものなのか、どういった用途に使うものなのかを簡単に解説しよう。
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スタンフォード大学HAIは、AI基盤モデルの透明性評価システム「FMTI」と、このシステムで評価したOpenAIやMetaなど10社の透明性ランキングを発表した。
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日立製作所の小島啓二社長兼CEOは生成AIに対する日立の考え方を明示した。日立が生成AI開発にどのようなビジョンを抱いているのか。筆者がレポートする。
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Artec 3Dは、3Dスキャンソフトウェア「Artec Studio 18」を発表した。解像度の異なるデータセットのシームレスな統合、従来バージョンと比較して最高速となるスキャンデータ処理、AIでの3Dモデル製作などの機能を搭載する。
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