最新記事一覧
NVIDIAのジェンスン・ファンCEOが「CES 2025」の基調講演に登壇した。新アーキテクチャのGPU「GeForce RTX 50シリーズ」に注目が集まりがちだが、注目すべきポイントはそこだけではない。
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カウンターポイント社は、スマートフォングローバル市場でのスマートフォン平均売価（ASP）について発表。2024年中に前年比3％増の米365ドル、2025年には5％上昇する可能性があるという。
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NVIDIAは、自動運転車やロボットなどのフィジカルAIシステムの開発を促進するために構築された世界基盤モデルプラットフォーム「NVIDIA Cosmos」を発表した。
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NECは、化学プラントなどの運転を支援する「プラント運転支援AI」と、シミュレーター上に再現したミラープラントを組み合わせたプラント運転支援システムを構築し、井化学大阪工場の大規模ボイラープラントでの実証実験に成功した。
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昨今、自動車の自動運転技術にもAIが影響を及ぼしている。そのことで、従来の自動車業界の“外”のプレーヤーが大きな影響力を持ちつつある。その“外”にいる1社であるLenovoのヨン・ルイCTOに自動車の自動運転に関する話を聞いた。
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Laboro.AI（ラボロエーアイ）と大林組は共同で、AIを活用して建造物の揺れを制御する「構造体の制振システム」の特許を取得した。
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生成AIは業務をはじめさまざまな場面で利用できる“便利ツール”となりつつある。プロンプトを入力するだけで、画像や音楽を生成できるAIツール10選を紹介する。
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AIの音声データ活用は、録音した音声を生音源としてそのまま扱うのではなく、いったんテキストデータに変換してから分析などに使う。
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自動運転やAGVをはじめ、建設業界でも運搬ロボやドローンなどの用途で使われている「SLAM」。Simultaneous（同時に起こる） and Localization（自己位置推定） Mapping（地図作成）の略で「位置推定と地図作成を同時に行う」を意味します。位置推定と地図作成を同時に行うとはどういうことでしょうか。今回は、米国防高等研究計画局のロボットカーレースで広く知られるようになったSLAM技術を改めて解説します。
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2024年も残りわずかとなった。振り返ってみるといろいろあったが、12月初頭のIntelのパット・ゲルシンガーCEOの退任がもっともインパクトが大きかったように思える。
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データに基づいた意思決定の必要性が高まる中、データサイエンティストの需要も高まりを見せている。企業から求められるデータサイエンティストを目指すには、どのようなスキルが必要なのか。4つのスキルを紹介する。
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STMicroelectronicsは、組み込みAI開発向けに、MLの処理機能を搭載したマイクロコントローラー「STM32N6」シリーズを発表した。既存のSTM32マイコンと比較して、最大600倍のML性能を提供する。
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2024年11月、Analog Devices（ADI）がFlex Logixを「こっそり」と買収した。両社から何もアナウンスがないというのも、なかなかに珍しい。今回は、Flex Logixがどのような会社で、どのような製品戦略をとってきたのかを、じっくり解説する。
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AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」から、AIコーディングツール「poolside Assistant」が新たに利用できるようになる。一体どのような製品なのか。
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産業技術総合研究所は、生体神経組織の動作を模倣するトランジスタの動作実証に成功した。外部から入力したパルス信号を内部でゆっくりと時間変化する信号に変換することで、生体神経素子のリーク積分と呼ばれる振る舞いを模倣する。
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Blumindは、ドイツ・ミュンヘンで開催された「electronica 2024」で、超低消費電力のキーワードスポッティング用アクセラレーターチップのテストシリコンを展示した。同社が手掛けるのは、MCUパッケージにも統合できる、アナログAI（人工知能）チップレットだ。
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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4回。過学習を抑えて予測精度を向上させるための「正則化」手法として、ラッソ回帰とリッジ回帰に注目。その概要と仕組みを図解で学び、Pythonとscikit-learnライブラリを使った実装と正則化の効果も体験します。初心者でも安心！ 易しい内容です。
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産業技術総合研究所（産総研）と東京大学、九州大学、兵庫県立大学、名古屋工業大学らによる研究グループは、生体神経組織の動作を模倣できるMOSトランジスタの動作実証に成功した。従来のCMOSトランジスタに比べ100万倍以上もゆっくり動作し、消費電力は500pWと極めて小さい。
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Qualcommがハイエンドスマホ向け新型SoC「Snapdragon 8 Elite」を投入した。そこから見えるAI半導体の進化とは――？
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製品設計／開発のアウトソースサービスを手掛けるクエスト・グローバル・ジャパンは都内で記者説明会を開催。日本の半導体開発では「必要な人材が足りていない」と語った。背景には、半導体設計がますます高度化、複雑化していることや、海外企業と英語で交渉する必要が増えていることなどがある。
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東京理科大学は、光強度を変化させることで時定数を制御できる色素増感太陽電池（DSC）を用いた「自己給電型光電子シナプス素子」を開発した。この素子を物理リザバコンピューティング（PRC）に応用し、低消費電力で人の動きを高い精度で識別できることを実証した。
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20世紀末から21世紀初頭にかけて、機械学習をはじめとするAI技術は急速な進化を遂げ、世間の関心を集めることとなった。現代の「AIブーム」の基盤がどのように築かれたのか、主要なブレイクスルーを解説する。
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Microsoftのサティア・ナデラCEOは、「Microsoft Ignite 2024」の基調講演で、自然言語処理モデルの新しいスケーリング則が出現すると言及した。それは3つの技術的な変化をもたらすという。どのような変化なのか。
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SUBARUとオンセミは2020年代後半に製品化する次世代「アイサイト」での協業を発表した。
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バッテリー容量の制限や処理能力の限界が、IoTデバイスの性能向上を妨げている。東京理科大学が新たに開発した技術は、そうした限界を克服できるAIモデルの実現可能性を示すものだ。どのような仕組みなのか。
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AI技術の発展に欠かせない存在である機械学習だが、現代に至るまでどのような軌跡をたどってきたのか。1950年代から1970年代の歴史を解説する。
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NVIDIAが東京都内で開催したユーザー向けイベント「NVIDIA AI Summit Japan」の基調講演にCEOのジェンスン・フアン氏が登壇。生成AIの登場によって「AIエージェント」と「フィジカルAI」という2つのAIアプリケーションが普遍的に利用されるようになり、特にフィジカルAIによるロボットの進化は日本がリードすべきと訴えた。
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建設DXの潮流によって、建設現場をヴァーチャル空間にも再現する“デジタルツイン”の活用が進んでいます。リアル空間をドローンやレーザースキャナーなどで3D化するときに欠かせないのが、位置情報を正確に取得する技術です。そこで今回は、Google マップやカーナビ、スマートフォンなど一般社会にも普及したGNSSと、センチ単位に精度を上げたRTK-GNSSといった「測位技術」を改めて解説します。
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AIアプリケーション開発において、適切なプログラミング言語を選択することは重要な要素の一つだ。AIプロジェクトではどのようなプログラミング言語が選択肢となるのか。
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AI技術の利用で使われるプロセッサには、GPU以外にもTPUやNPUなどがある。TPUとNPUはAI技術に特化した点では似ているが、両者の役割は異なる。その違いを踏まえて、NPUと推論とは何かを考える。
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理化学研究所などの共同研究グループが、光を量子とする新方式の量子コンピュータを開発した。他の方式の量子コンピュータに比べても「非常に有望な候補の一つ」という。
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半世紀以上にわたる機械学習の歴史は、どのように始まったのか。黎明期の1940年代から1950年代に焦点を当てて、機械学習の進化を解説する。
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AIアプリケーションの開発を成功させる上で、プログラミング言語の選択は非常に重要な要素となる。AI分野で実績のあるプログラミング言語を紹介する。
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プロセッサの技術はAI技術の台頭とともに様変わりしている。使われているのはCPUやGPUだけではない。AI関連のタスクに使用するプロセッサの一つである「TPU」について紹介する。
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近年のAIブームを支える立役者として機械学習の存在があるが、その歴史が広く知られているとは言い難い。年表を用いながら、その進化の軌跡をひも解いていく。
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東北大学らは、光起電力材料や量子材料の探索に最適化したAIモデルを開発した。従来の手法よりも最大100万倍の速さで、材料の結晶構造から周波数依存の光学スペクトルを直接出力し、材料の特性を予測できる。
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AI技術が広く使われるようになる中で、CPUとGPUは共にますます重要なプロセッサとしての役割を果たしている。CPUとGPUの役割にはどのような違いがあるのか。
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2024年10月1日（米国時間）にWindows 11向けの機能更新プログラム「Windows 11 2024 Update（バージョン24H2）」の提供が開始された。この機能更新プログラムの位置付けや、提供される新機能などについて解説する。
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アンシス・ジャパンは年次イベントに合わせて記者説明会を実施した。
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札幌市で開催された「NoMaps2024」で、ホリエモンこと堀江貴文氏と、Lenovo（レノボ）を傘下に持つ投資会社「レジェンドホールディングス」副総裁の于浩氏が対談した。ホリエモンが語る「生成AIの本質」とは？
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コンピューティングの技術はAI技術の台頭とともに様変わりしている。CPUやGPUの他、TPUやNPUといったプロセッサも使われるようになっている。まずは、全てのプロセッサの理解に欠かせないCPUの基本を押さえよう。
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人工知能（AI）分野がノーベル賞を受賞するなど、相変わらずAIへの注目は高い。そんな中、「Cerebras Systems」という会社が、「Wafer-scale Integration」という1990年代に研究が盛んだった技術を使ってAIアクセラレーターを開発しているという。このWafer-scale integrationという技術の歴史と問題点、Cerebrasに勝ち目があるのかどうかを筆者が解説する。
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OpenAIが2024年5月に発表したLLM「GPT-4o」は、「GPT-4 Turbo」から何が進化したのか。押さえておくべきポイントを解説する。
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ソニーセミコンダクタソリューションズは、Raspberry Piと共同開発したシングルボードコンピュータ「Raspberry Pi」対応AIカメラを発売した。カメラ内のインテリジェントビジョンセンサー「IMX500」上で、画像をAI処理する。
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最近ではAI関連のニュースを聞かない日はありません。
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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5回では、低価格FPGAである「Tang Nano 9K」を用いた文字認識AIの推論実行について、並列化による高速化を試みたので、その結果を紹介する。
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イメージプロセッサを手掛ける米Ambarellaによれば、マルチモーダル基盤モデルは、より“人間に近いAI”を実現し、より高度な自動運転や、ロボットの自動化の加速に貢献するという。
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NVIDIA製GPUの需要が高まる“GPU祭り”は、今後どうなっていくのだろうか。本稿では、AI（人工知能）サーバの出荷台数のデータを読み解きながら、NVIDIAの“GPU祭り”の行く末を予想する。
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英国Raspberry Piが、ソニーセミコンダクタソリューションズのAI（人工知能）処理機能搭載イメージセンサーを採用した「Raspberry Pi AI Camera」を発売した。希望小売価格（税別）は70米ドル（約9900円）。両社は、「本製品を通じ、エッジでの画像処理を実現するAIソリューション開発の加速をめざす」としている。
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Microsoftの新AI PCシリーズ「Copilot+ PC」は、AIモデルをPCで実行するためのさまざまな機能を提供する。業務用のPCとしてCopilot+ PCを使う場合に押さえておくべき点とは。
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