最新記事一覧
アナログ・デバイセズ（ADI）は、「Visual Studio Code（VSC）」をベースとするオープンソースの組み込み開発環境の新バージョン「CodeFusion Studio 2.0」を発表した。同社製品を用いた組み込み機器へのエッジAIの実装をより容易にするための機能やツールが新たに追加された。
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ディジタルメディアプロフェッショナルは、世界初のFP4対応AIカメラSoC「Di1」を搭載した開発キット「Di1 Development Kit」の受注を開始した。電力効率とステレオビジョン技術を強化している。
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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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Armがモバイル機器向けプロセッサIPセットの新たな演算サブシステム（CSS）プラットフォーム「Arm Lumex」を発表。CPUやGPUのブランド名を刷新するとともに、CPUクラスタにAIの演算処理を得意とする新たな拡張命令「SME2」を組み込むことでオンデバイスAIの処理性能を大幅に高めた。
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ルネサス エレクトロニクスはハイエンドマイコンの新製品「RA8P1」を発売した。「マイコンでエッジAI」というニーズに応えるもので、1GHz動作の「Arm Cortex-M85」と250MHz動作の「Cortex-M33」のデュアルコアによって「業界最高クラス」（ルネサス）だという7300CoreMarkのCPU処理性能を実現したほか、ArmのNPU「Ethos-U55」を搭載している。
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深層学習の主要フレームワーク「PyTorch」と「TensorFlow」には複数の違いがある。自社プロジェクトに適したフレームワークを見極める上で欠かせない、それぞれの選択基準や設計思想、メリットとデメリットを取り上げる。
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用語「交差エントロピー」について説明。分類タスクを解くための機械学習モデルの訓練に広く用いられる損失関数の一つで、「“正解ラベルの確率分布”から“モデル出力の確率分布”がどれくらいズレている（＝不一致）か」を数値で表す。特に、ロジスティック回帰やニューラルネットワークの分類タスクでよく使用される。
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AIプロジェクトでは、ただAIモデルを構築すれば終わりではない。むしろ「AIモデルの最適化」こそが成功を左右する鍵となる。具体的なアプローチを紹介する。
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AI処理のためのプロセッサとして、GPU以外にも「FPGA」がある。どれを採用するかは、それぞれの長所や短所、プロジェクトの要件を慎重に評価した上で判断すべきだ。
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企業はAI技術を用いて、業務効率化や生産性向上に取り組んでいる。しかしある重要な要素を見落とすと、かえって生産性を低下させてしまうこともある。
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AIモデル活用で欠かせない「PyTorch」と「TensorFlow」は、オープンソースの深層学習フレームワークだ。両者は何が異なり、どのように使い分ければよいのか。自社に合うライブラリの見極め方とは。
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2025年1月に米国ネバダ州ラスベガスで開催された「CES 2025」では、当然のごとくエッジAIが大きなトレンドの一つだった。各半導体メーカーは、AIアクセラレーターや、NPU（Neural Processing Unit）を搭載したマイコンなど、多様なエッジAIソリューションを展示していた。
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「PyTorch」と「TensorFlow」は、どちらもオープンソースの深層学習フレームワークだが、細かい設計思想や使い勝手に違いがある。両者の特徴と機能を紹介する。
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2022年以降、生成AIはブームを超えた存在になりつつあるといっても過言ではありません。気軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。初回は、ローカル環境でカンタンに生成AIモデルを実行する方法や、生成AIを学んでいく上で押さえておきたいアーキテクチャを丁寧に解説します。
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Sagence AIによると、アナログインメモリコンピューティングチップは、高性能CPUおよびGPUベースのシステムと比較してエネルギー効率とコスト削減を促進することで、AI推論アプリケーションが直面する電力と性能の難題を解決できるという。
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不安定な状況が続くIT雇用市場。2025年以降はどうなるのか。IT雇用市場における主要なトレンドや予測について、統計を基に考察する。
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日本HPが東京都内で事業戦略説明会を開催した。説明会では「CES 2025」でグローバル発表された製品の一部を日本に投入する計画が明らかとなった。主要な新製品を見てみよう。【修正】
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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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CPUやGPU、DPUに加えて、AI技術に特化した「TPU」（テンソル処理ユニット）というプロセッサがある。GPUやCPUなど他プロセッサとの比較を通じて、TPUとは何かを解説する。
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AI技術の急速な発展を受けて、ユーザー企業が自社のビジネスにAIを活用する動きが加速している。それに伴いAIワークロードは急増し、企業にコストや運用の負荷が掛かっている。その解決策が、インテルの最新プロセッサ「インテル® Xeon® 6 プロセッサー」Pコア搭載モデルだ。
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ディジタルメディアプロフェッショナルは、エッジAI半導体向けNPU IP「ZIA A3000 V2」をリリースし、2024年11月より提供を開始する。IPコアの演算器の数とコア数を選択でき、処理性能は最大40TOPS以上だ。
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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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ITインフラに対する負荷は、企業のAIワークロード活用における悩みの種だ。効果的なAIインフラを構築し、AIの“真の力”を引き出すための重要な要素とは。
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Alteraは2024年9月、Intelから分離後、初となる自社イベント「Altera Innovator’s Day」を開催した。「Agilex 3 FPGA ＆ SoC FPGA」の詳細や、「Agilex 5 FPGA ＆ SoC FPGA」ベースの新しい開発キットなどが発表された。
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技術の進化に伴い、IT市場で求められるスキルも変化している。近年需要が急増しており、高収入が期待できるIT系職種を紹介する。
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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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AI（人工知能）関連技術の進展が加速する中、エッジデバイス上でAI推論を行うエッジAIの導入が進んでいる。中でも、より低消費電力／低コストのマイコンを用いるケースへの注目が高まっている。マイコン／プロセッサを多く手掛けるNXP SemiconductorsのエッジAI向け戦略とポートフォリオについて、NXPジャパンに聞いた。
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急速に進化するAI技術との融合により変わりつつあるスーパーコンピュータの現在地を、大学などの公的機関を中心とした最先端のシステムから探る本連載。第2回は、東京工業大学の「TSUBAME 4.0」の構築と運営を担当している同大学 教授の遠藤敏夫氏と准教授の野村哲弘氏のインタビューをお届けする。
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Linuxディストリビューション「Ubuntu」の開発を支援するCanonicalは、「Ubuntu 24.04.1 LTS」を公開した。2024年4月に公開したLTS（長期サポート）リリースである「Ubuntu 24.04 LTS」のマイナーアップデートだ。
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製造業を中心にエッジAIの需要が高まっているが、依然としてスムーズに導入できるとは言い難い状況にある。そこで紹介したいのがエッジAI導入のハードルを大幅に下げるインテルの「 OpenVINO（TM） ツールキット」だ。
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AI開発で重要な役割を果たすのが「自然言語処理（NLP）エンジニア」だ。NLPエンジニアとしてのキャリアを始めたい場合、まず何に着手し、どうステップアップしていけばいいのか。
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急速に進化するAI技術との融合により変わりつつあるスーパーコンピュータの現在地を、大学などの公的機関を中心とした最先端のシステムから探る本連載。第1回は、2024年4月に稼働を開始した東京工業大学の「TSUBAME 4.0」を取り上げる。
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一色からは「ONEXPLAYER X1 AMD版で楽しむChatGPT×プログラミング」という題でX1を数週間使って気付いた問題と、その解決のために始めたChatGPTを駆使したプログラミングについて、かわさきからは「何をもってPythonicなのか（refrain）」という題でforループとif文を使って書いたコードとリスト内包表記で書いたコードのどちらが「初心者にとって分かりやすいか」「Pythonicなのか」について書きました。
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2024年4月9〜11日、欧州最大規模の組み込み技術展示会「embedded world 2024」が、ドイツ・ニュルンベルクで開催された。今回、EE Times JapanおよびEE Times Europe記者が現地で取材したレポート記事をまとめて紹介する。
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プロセッサの開発競争が激化している。IntelはAIに注力する方針を打ち出しており、データセンター向け製品についてもAI用に機能の強化や追加が図られている。
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Microsoftは公式ブログで、Webアプリケーションでニューラルネットワーク推論タスクを効率的に実行できるJavaScript APIである「WebNN」の概要やアーキテクチャ、メリットなどを解説した。
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Ampere Computingは、昨今急速に普及している生成AIでは、学習よりも推論の消費電力が大きな課題になると指摘した。「推論のスケールアウトの問題は、確実に破壊的な影響をもたらすだろう」と同氏は懸念を示している。
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Googleは2月に発表した生成AIモデル「Gemma」の次世代「Gemma 2」をリリースした。9Bと27Bの2サイズで、9Bの性能はMetaの「Llama 3」の8Bを上回るとしている。
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マウスコンピューターから、初めてのChromeOS搭載ノートPC「mouse Chromebook U1-DAU01GY-A」が発売された。次世代のGIGAスクール端末としての採用も視野に入れているという本機は、思った以上にしっかりと作り込まれている。実際に試してみよう。
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AI関連のタスク処理に特化したプロセッサのNPUは近年、選定において処理能力だけでなくいかにソフトウェア開発者が扱いやすいかが重要となっている。Armの新たなNPUもこうしたトレンドを押さえている。
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データ分析、AI／機械学習の実装、生成AIの活用（まとめてデータサイエンス）は、もはや多くの人に必要な知識となっています。これらの基礎はどうやって学べばよいのでしょうか？ オススメの勉強方法を紹介します。
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AI（人工知能）関連技術の進展が目覚ましい昨今、クラウドではなくエッジデバイス上でAI推論を行うエッジAIの導入が進む。中でも、マイコンを用いた低消費電力のエッジAIへの注目が高まっている。開発者が抱える課題や求められるソリューションについて、STマイクロエレクトロニクスに聞いた。
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英国Raspberry Pi財団がシングルボードコンピュータ「Raspberry Pi 5」と組み合わせて高性能のAI推論処理を可能にする「Raspberry Pi AI Kit」を発表。最大13TOPSの処理性能を備えており、カメラから入力した映像データに対してリアルタイムで物体認識などを行える。
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企業でのAI活用で課題なのは「AIのための環境構築」だ。通常なら高性能GPUを調達し、大規模な環境を構築する必要がある。だが、その常識を覆し「CPU」と「エッジサーバ」で優れたAI環境を構築した事例がある。関係者に詳しい話を聞いた。
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TensorFlow＋Kerasの最新情報として、Keras 3.0のリリースに伴い、TensorFlowから独立し、TensorFlow 2.16以降でKeras 3がデフォルトとなったことについて紹介します。また、Keras 3（TensorFlowバックエンド）での書き方や、今後のディープラーニングライブラリの選び方についても私見を示します。
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AI技術関連の認定資格を持っておくと、今後のビジネス開発やキャリア形成に役立つ可能性がある。AI関連の知識とスキルを習得できる学習プログラムを5つ紹介する。
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かわさきからは「どうする？ どうなる？ 解決！Python」というタイトルでPython TIPS連載の今後についてChatGPTに聞いてみて思ったことについて、一色からは「何をもってPythonicなのか」というタイトルで執筆中に感じていた“Pythonic”という説明に対する戸惑いを解消するまでの体験談について書きました。
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MathWorksは、モデルベース開発環境「MATLAB」「Simulink」の最新版「Release 2024a（R2024a）」を発表した。衛星通信システム向けの「Satellite Communications Toolbox」をアップデートし、シナリオのモデル化に対応した。
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