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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

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NTTと東京大学らは、光量子計算の根幹となるスクイーズド光で世界初の10.1dB量子ノイズ圧縮に成功した。位相検出専用の導波路を並列配置する新手法により実現した。現在は12dBへ到達しつつあり、数年内の15dB達成による量子計算の実用化も視野に入っている。

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NTTおよび東京大学、理化学研究所、OptQCは2026年3月5日、光導波路デバイスを用いて量子ノイズを10.1dB圧縮したスクイーズド光の生成に成功したと発表した。「世界最高」(同社)の圧縮度で、将来の誤り耐性型量子コンピュータ実現や、ニューラルネットワークへの応用に大きく貢献するという。

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Qualcommは、傘下のArduinoが開発したエッジAIプラットフォーム「Arduino VENTUNO Q」を発表した。強力なNPUと精密制御用マイコンを統合したデュアルブレイン構成が特徴だ。クラウドを介さず、生成AIの判断から物理動作までを1枚で完結でき、現実世界で機能するフィジカルAIの実装を容易にする。

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2026年1月に欧州で開催された「HiPEAC 2026」カンファレンスでは、AIの進化と半導体の進化に大きなギャップが生まれつつあることに対する懸念が示された。カンファレンスではこうしたギャップを解消するソリューションの他、熟練エンジニア不足にAIで対応する方法についても議論が行われた。

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Microsoftは、ガラスストレージ技術「Project Silica」の最新進捗を報告した。石英に加え安価なホウケイ酸ガラスでのデータ保存に成功。フェムト秒レーザーと「Azure AI」を用い、数テラバイトを数万年保持できるとしている。

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DRAMとNAND型フラッシュメモリの供給不足に続いて、もう1つのメモリ分野であるNOR型フラッシュメモリでも供給危機が発生しつつあり、値上げの可能性も報じられている。一方でAIアプリケーションがかつてない高密度を要求することから、3D構造化への期待も高まっている。

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自動運転スタートアップ「ティアフォー」のアルジュン氏は、ドバイや米国など4カ国を渡り歩いた「永遠の移民」だ。世界を見てきた彼は、なぜ米国の最先端現場を離れ、日本を終の住処に選んだのか。自動運転が変える未来と、日本社会への鋭い提言をうかがった。

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本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第7回は、全固体電池界面などの構造解析を高速、高精度で予測できる分子動力学シミュレーション技術「GeNNIP4MD」の開発背景や特徴、今後の展開について聞いた。

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本連載では、「デジタルツイン×産業メタバースの衝撃」をタイトルとして、拙著の内容に触れながら、デジタルツインとの融合で実装が進む、産業分野におけるメタバースの構造変化を解説していく。第9回となる今回は、フィジカルAIへの期待とヒューマノイドロボットのインパクトを解説する。

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メモリとストレージの市場アナリストとして知られるJim Handy氏の講演を紹介するシリーズの後編。メモリのファウンドリー事業の可能性や、決して新しくはないプロセッサインメモリ技術、ストレージ化する半導体メモリなどを取り上げる。

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国交省が進める「i-Construction 2.0」でも、AI活用が建設業の生産性向上を実現するための重要な要素技術となっています。今回は、i-Construction 2.0で標ぼうする3つの“オートメーション化”で、AIがもたらす可能性について土木学会の論文を引用しながら考察します。

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AI(人工知能)の電力消費は爆発的に増大している。打倒NVIDIAを掲げるGoogleの切り札「TPU」は、実はシストリックアレイやデータフローといった「古代技術」の復活によって支えられていた。最先端のAI競争でなぜレガシー技術がよみがえるのか。GoogleのTPUが採用するこれらの技術について見ていく。

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Microsoftは2025年11月に開催した年次イベント「Microsoft Ignite 2025」で、生成AIやAIエージェントの普及を見据えたWindowsの新たな進化構想を発表した。企業が簡単かつ安全にAIを活用できる基盤として、Windowsを「AIのキャンバス」と位置付けている。

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MEMSセンサーを25年以上にわたり手掛けているSTマイクロエレクトロニクス。近年は、機械学習コアを搭載したMEMSセンサーのラインアップを拡大している。センサー内でAI処理を実行できるこうした製品群は、エッジAIの設計の幅を大きく広げることになるだろう。

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Texas Instrumentsは半導体製造における自立性を高めるため、2030年までに自社生産能力を95%超に拡大するという目標を掲げている。同社の欧州/中東/アフリカ地域(EMEA)担当プレジデントであるStefan Bruder氏に独占インタビューを行い、同社工場の生産能力拡大や、設計のスピード、インドにおける事業計画などについて話を聞いた。

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製造業では、製造プロセスのデジタルトランスフォーメーション(DX)のためのデータ活用やAI導入が進んでいる。AIアルゴリズム開発やAI導入支援を行うエイシングのCEO 出澤純一氏に、製造業のデータ活用/AI導入の現状や課題、AI同士が協調して工場全体の最適化を目指す「スマートインダストリー構想」について聞いた。

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「データが少なくても予測システムを作りたい」「アイデア段階からデータ活用の専門家に伴走してもらいたい」――八千代エンジニヤリングが抱えるこうした課題に、grasysは共創型のアプローチで応えた。アイデア段階からの伴走は、社会課題解決のためのITシステムにどう生かされたのか。

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