キーワードを探す
検索

「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

最新記事一覧

用語「残差平方和」「二乗和誤差」について説明。残差平方和は、線形回帰の最小二乗法で用いられる関数の一つで、各データに対して「観測値と予測値の差(=残差)」の平方値を計算し、それを総和した値を表す。二乗和誤差は、損失関数の一つで、各データに対して「予測値と正解値の差(=誤差)」の二乗値を計算し、それを総和した値、もしくはさらにそれを2で割った値を表す。

()

ヌヴォトン・テクノロジージャパンは、「ET&IoT 2021」において、メモリコンピューティング技術を用いたエッジAI(人工知能)マイコンを披露した。ReRAM上でAIの推論処理を行うことにより、消費電力を約10mWに抑えるとともに、AI推論エンジンのコード量も約10分の1に圧縮できるという。

()

近年のAI技術といえば機械学習や深層学習が当たり前のようになっている。しかし「現場での使いやすさ」という観点で一線を画しているのが、NECが製造業を中心に展開している「NEC Advanced Analytics - インバリアント分析」である。ロッキード・マーティンの宇宙船「オリオン」の開発にも採用された説明可能なAI技術はどのような特徴を備えているのだろうか。

()

イスラエルを拠点とするAI(人工知能)チップのスタートアップHailoは、シリーズCの投資ラウンドにおいて1億3600万米ドルの資金を調達した。同社がこれまでに調達した資金は、2億2400万米ドルに達することになる。また同社は、ユニコーン企業(企業価値が10億米ドル以上で、非上場の民間新興企業)としての位置付けを獲得したと報じられている。

()

大規模なAIワークロードを高速化するために開発されたCerebras Systems(以下、Cerebras)の第2世代ウエハースケールチップを搭載したディープラーニングシステム「CS-2」が、AIクラウドのスペシャリストプロバイダーであるCirrascale Cloud Services(以下、Cirrascale)のクラウドで、一般利用に向けて公開された。CS-2は、カリフォルニア州サンタクララのCirrascaleに導入されている。

()

Analog Devices(Maxim Integrated Products)は近年、エッジAI(人工知能)にも力を入れている。それを象徴するのが2021年7月に発表した、エッジAI向けの小型カメラキューブのレファレンスデザイン「MAXREFDES178#」だ。顔認識やキーワード認識などを、コイン電池で実行できるほど低消費電力なのが特長である。

()

欧州最大級の半導体国際学会「ESSCIRC-ESSDERC 2021」(2021年9月、オンライン開催)で、STMicroelectronics(以下、ST)のデジタル&スマート・パワー技術およびデジタル前工程製造を担当エグゼクティブバイスプレジデント、Joël Hartmann氏が講演。エッジAI(人工知能)の展望を語る中で、「インメモリコンピューティングへの移行」の重要性を訴えた。

()

これまでiPhoneのファーストインプレッションでは、SoCとその使い方といった視点でコラムを書くことも多かったが、今回の「iPhone 13」世代ばかりはカメラにかなりフォーカスした記事にせざるを得ない。評価用端末を使い始めてすぐにそう感じた。

()

Cerebrasは、2021年8月22〜24日にオンラインで開催された「Hot Chips 33」で、自社の次世代AI(人工知能)アクセラレーター「CS-2」に向けた新たなメモリ拡張技術やソフトウェア実行アーキテクチャを発表した。それにより、単一のウエハースケールチップで120兆個のパラメータモデルをトレーニングできるようになるという。

()

Googleは動画編集を容易にする新手法「オムニマット」を開発した。動画を自動で複数のレイヤーに分離する際、被写体に付随する影や反射といった「シーン」の処理が容易になる。動画を複数のオムニマットに分離すれば、各レイヤーの再生速度を独立して変更する後処理だけで、普通に撮影した動画のリタイミングが可能になる。

()

NEDOと東京工業大学は、エッジ機器で高効率なCNN(畳み込みニューラルネットワーク)による推論処理が可能なプロセッサアーキテクチャを開発したと発表した。同プロセッサアーキテクチャに基づく大規模集積回路(LSI)も試作し、「世界トップレベル」となる消費電力1W当たりの処理速度で最大26.5TOPSという実効効率を確認している。

()

車載エレクトロニクスシステムアーキテクチャが混乱に陥っている。こうした状況は、主に二次電池式電気自動車(BEV:Battery Electrified Vehicle)の新興企業の間で約10年にわたって続いており、現在ではそのスピードが加速している。彼らは歴史的な制約やなじみがある好みの設計というものがなく、エレクトロニクスアーキテクチャを白紙の状態からスタートすることが可能なためだ。

()

ワシントン大学の研究チームが、1枚の滝の写真から、滝が流れ落ちる様子の動画を作成できるディープラーニング手法を開発した。数千の流体の動画でニューラルネットワークをトレーニングし、流れの動きを予測できるようにした。

()
キーワードを探す
ページトップに戻る