最新記事一覧
英国Raspberry Piがソニーのインテリジェントビジョンセンサー「IMX500」を搭載したAIカメラモジュールの発売を予定していることが分かった。2024年夏頃の発売を予定しているという。
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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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組込みLinuxを使用した機器では、膨大な共通脆弱性識別子（CVE）への対応が迫られるなどセキュリティやメンテナンスの課題がある。課題に対処するリソースも問題だ。これらの課題を解決するサービスに大きな注目が集まっている。
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AI技術が台頭する中で一段と注目を集めるようになったのが、GPUを手掛けるプロセッサベンダーの動向だ。AMDはAI分野の動向をどう見ていて、どのようなプロセッサ製品を提供するのか。
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オープンソースでクロスプラットフォームの機械学習（ML）モデルアクセラレータ「ONNX Runtime」の「ONNX Runtime Web」機能において、WebGPUを用いてWebブラウザ内でのMLを高速化できるようになった。
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TechTargetは、「2024年のテクノロジー予測」に関する記事を公開した。「2024年はブロックチェーン、AI、反競争的活動、新しいプログラミング言語Mojoが見出しを飾ることになる」としている。
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「AI Everywhere」を掲げ、生成AIに代表されるAIの利活用を支援するさまざまなソリューションを展開するのがインテルだ。2023年12月に記者会見を開き、新たに提供を開始した「第5世代インテル Xeonスケーラブルプロセッサ」をはじめとする製品群や、今後のロードマップを明らかにした。
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政府機関は腰が重い――。そのイメージを、米国特許商標庁（USPTO）はデジタル変革を通じて払拭した。具体的に何を変えたのか。組織面から成功のポイントを考える。
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Googleは、オープンソースの多言語テキストベクタライザ「RETVec」（Resilient & Efficient Text Vectorizer）を用いて「Gmail」の受信トレイの保護を大幅に強化した。
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企業でのAI活用が本格化したことで、自社のAI基盤やセキュリティガバナンスをどう構築するかが課題になっている。AI基盤構築未経験の情報システム部門がこれらの環境整備を成功させるには何が必要なのだろうか。「Mr.GPU」に話を聞いた。
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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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AWS、Microsoft Azure、Google Cloudの3大クラウド事業者は本格的にクラウド専用チップで戦う時代に。各社におけるチップレベルの取り組みをまとめる。
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IBMは、IBM Z向けの新たなAI機能を提供すると発表した。同時に、IBM Machine Learning for z／OSや、最新のIBM z／OSによる高度なインテリジェンスと運用の改善についても発表した。
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2023年8月に開催さえたGoogle Cloud Nextでは多様なアップデートが発表された。その中でも注目なのが開発者向け生成AI「Duet AI」だ。
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Cadence Design Systemsは、次世代AI向けIPの「Cadence Neo Neural Processing Units」と、AIソフトウェアツールの「NeuroWeave SDK」を発表した。2023年12月初めに一般提供を開始する予定だ。
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複数のクラウドを使い分けるマルチクラウド環境が広まる中で、エンジニアは複数のパブリック クラウドに関する知識はもちろん、それぞれのマネージド サービスに関する知識を求められる機会が増えつつある。エンジニアはどう学べばよいのか。クラウド初学者からスキルアップし、現在はアイレットでクラウド エンジニアとして活躍する廣山 豊氏に話を聞いた。
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AI活用の中核を担うエンジニアは、コンピュータサイエンスやソフトウェア開発などのスキルを身に付けただけで満足してはいけない。これからのAIエンジニアに求められるスキルとは。
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GoogleはPJRTの初のプラグインPJRT APIをIntelと共同開発したことを発表した。PJRT APIを実装することでIntel GPU上でのJAXモデルの実行や、XLAアクセラレーションを使用したTensorFlowおよびPyTorchモデルの初期Intel GPUサポートも可能になる。
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AMDが、Ryzen 7040シリーズのハイエンドに当たる「Ryzen 7040HSシリーズ」の説明会を開催した。同シリーズは全モデルに「Ryzen AI」というAIプロセッサを搭載しているが、どのような特徴を持っているのだろうか。説明会の内容をもとに解説する。
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Google Cloudはトレーニングサービス「Google Cloud Skills Boost」で、7つの無料コースからなる新しい学習プログラム「生成AIラーニングパス」を追加した。2023年6月7日現在は、10のコースと1つのクエストがラインアップされている。
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脳の構造を模倣するニューロモーフィック技術を活用したAI半導体を手掛けるオーストラリアのBrainChipが、第2世代IPとして2023年9月のリリースを計画している「Akida 2.0」について説明した。
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論破王論破せず――ひろゆきは今年も、エンジニアを目指す学生たちの質問に、真摯（しんし）に誠実に答えまくった。
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Googleは、オープンソースの機械学習（ML）コンパイラエコシステム「OpenXLA」プロジェクトの一部として、「PJRT」をオープンソースとして公開した。PJRTは、MLハードウェアやMLフレームワークに依存しないMLコンパイラインタフェースやMLランタイムインタフェースを提供する。
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Modularは、開発中の次世代AIソフトウェア開発プラットフォームにおける2つの新しい技術的ブレークスルーを発表した。統合推論エンジン「Modular Inference Engine」と、Pythonの使いやすさとC言語のパフォーマンスを併せ持つ新プログラミング言語「Mojo」だ。
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PCやワークステーションは、AI開発において推論だけでなく学習にも使われる。AIを活用した新たなプロダクトを開発することも可能で、エッジデバイス以上にさまざまな用途に使われる。その中から、特に代表的な製品を紹介する。
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男子のあこがれ・変身ベルト。AWSの展示会に行ったらなぜかあったので遊んできました。
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Webブラウザ「Chrome 113」のβ版で、新しいWebグラフィックスAPI「WebGPU」が利用可能になった。
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データセット「GLUE」について説明。英語で自然言語処理モデルの性能を評価するための標準ベンチマーク。英語文法の正しさ判定などの9つのタスク（CoLA／SST-2／MRPC／STS-B／QQP／MNLI／QNLI／RTE／WNLI）に対応するデータセットのコレクション。
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ルネサス エレクトロニクスはドイツ・ニュルンベルクで開催された組み込み技術の展示会「embedded world 2023」（2023年3月14〜16日）に出展し、Armの「Cortex-M85」搭載マイコンによるAI（人工知能）実装デモを初公開した。
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AI/ML業界の多くの主要企業が共同開発しているオープンソースMLコンパイラエコシステム「OpenXLA」の利用と貢献が可能になった。
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「AI（人工知能）ソフトウェアとその業界は非常に大きく、複雑になっている。その不便な状況を改善し簡略化するためには、標準規格が必要だ」――。これは米国EE Timesが開催したイベントにおいて、業界の企業幹部らが、発した重要なメッセージだ。
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Ambiq Microは、AIに焦点を当てた独自SDK（ソフトウェア開発キット）「Neural Spot」を提供する。超低消費電力サブスレッショルド／ニアスレッショルド技術を組み合わせることで、高効率の推論を実現するという。
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STMicroelectronicsは、既存のオフライン版と並行して、機械学習開発環境「STM32Cube.AI」のクラウド版を発表した。同社は、クラウドアクセス可能なテスト用マイコンボードも提供するという。
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ベートーベンの楽曲に三三七拍子のリズムは含まれているのか？ ピアノソナタ13時間分を学んだAIで調べられるWebアプリ「Beethoven Beats」を使ってみた。
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米Googleは、スプレッドシート上に機械学習を導入できるアドオン「Simple ML for Sheets」を発表した。プログラミングや機械学習の専門知識がない人でも、機械学習によるデータ欠損値の予測などを行えるという。
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データ量の増大や機械学習の普及といった変化に適応することは、ITの巨人Intelであっても容易ではなかった。こうした変化の中で同社が、ユーザーや開発者を引き付けるために打ち出すものは。
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AMDは、宇宙グレード「Versal」適応型SoCとして、「耐放射線XQR Versal AIコアXQRVC1902」を開発し、米軍仕様MIL-PRF-38535規格のクラスB信頼性評価を完了したと発表した。高帯域幅信号処理とAI推論を可能にする。
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沖電気工業（OKI）とOKIアイディエス、フランスMipsologyは2022年10月17日、AI（人工知能）による画像処理速度を従来比4倍に高速化する技術を発表した。3社は同日に記者説明会を開催し、同技術のデモを披露した。
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「CentOS」からの移行先、企業の基幹システムやAI、機械学習ソフトウェアの稼働環境として注目される「Ubuntu」。企業が安心してUbuntuを活用するために、セキュリティや運用面においてどういった対応が可能なのだろうか。
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沖電気工業は、OKIアイディエスやMipsology SASとともに、OKI独自のAIモデル軽量化技術「PCAS」とMipsology SAS製のAI処理高速化プラットフォーム「Zebra」を連携することで、AIモデルに内在する不必要な演算を自動的に削減し、処理を高速化する技術を開発した。現在、新技術のサービス化を目的に研究開発を進めている。
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利用シーンの拡大により、需要がますます高まるGPUクラウド。少ない初期投資で、手軽かつ迅速に高性能なGPUを利用できる半面、計算量や利用時間に比例して右肩上がりに膨らんでしまうサービス利用コストは多くのユーザーにとって頭の痛い問題だ。研究・開発計画に大きな影響を及ぼしかねないこのコスト問題、どうすれば解決できるのだろうか。
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ルネサス エレクトロニクスは、同社独自のビジョンAIアクセラレーター「DRP-AI」を搭載したMPU「RZ/V2MA」を発売した。1TOPS/Wクラスの消費電力でAI処理ができるほか、各種画像処理用にOpenCVアクセラレーターも内蔵する。
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OTSLとNSITEXE、京都マイクロコンピュータ、アクセルは、エッジデバイス上で消費電力を抑えつつ安全にAI処理ができる「AI推論処理IP向け高信頼エッジAIプラットフォーム」を共同開発する。
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2016年に設立された英スタートアップのGraphcoreは、データセンター／クラウドでの機械学習に特化したプロセッサIPU（Intelligence Processing Unit）の開発を手掛ける企業だ。同社のIPUは金融、医療、自動車、消費者向けインターネットサービスなど、さまざまな分野で導入されている。Graphcoreの共同設立者兼CEO（最高経営責任者）のNigel Toon氏に、Graphcoreのビジネスの現状や、次世代IPU、日本での戦略について聞いた。
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プログラミングせずにAIモデルを作れる機械学習サービス「Teachable Machine」をGoogleが公開している。Webブラウザ上で動作するので、早速試してみた。果たしてAIの出来栄えやいかに？
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Googleがテトリス風のブロック消しゲーム「Semantris」を公開している。ブロックに書かれた英単語と関連する語句を入力するとブロックを消せる。関連性はAIが判定するため、“AIの考える”関連性の高い単語を入力する必要がある。
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データセット「Wine」について説明。178件のワインの「表形式データ（アルコール度数／色の濃さなどの13項目）」＋「ラベル（3種類のワインの分類）」が無料でダウンロードでき、多クラス分類問題などのディープラーニングや統計学／データサイエンスに利用できる。scikit-learnにおける利用コードも紹介。
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AIは画像や文字といった情報を「多次元ベクトル」化して処理している。その仕組を、“AIの頭の中”を視覚化するツールを使って説明していく。
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コストを抑えつつ自由にカスタマイズできるのが、オープンソースソフトウェアの利点だ。「AIOps」ツールもその例外ではない。OSSのAIOpsツールを俎上（そじょう）に乗せる。
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AI技術を自社製品に生かそうと、セキュリティベンダーの間で技術開発や買収が進んでいる。実際に何が起こっているのか。セキュリティベンダーの動向を追う。
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