「ニューラルネットワーク」最新記事一覧

【新連載】真説・人工知能に関する12の誤解:
人工知能って結局何なの? 知能と知性の違いから考える
人工知能という言葉が“マーケティング用語”のような形でちまたに溢れる昨今、人工知能に対してさまざまな誤解が生まれています。この連載では、さまざまな角度から、それらの誤解を検証していきます。(2017/6/22)

Computer Weekly:
フォルクスワーゲンが目指す、IT分野での量子コンピュータ利用
Volkswagenが量子コンピュータで交通流を最適化するテストプロジェクトを行った。だが、同社CIOが目指しているのは、さらにその先。量子コンピュータをITの主要分野全てに適用することだ。(2017/6/21)

モルモットの名前をディープラーニングで命名 保護施設からの依頼に研究者が二つ返事で応える
まさかの活用方法。(2017/6/19)

1度見せるだけで動きを再現
イーロン・マスク氏のもう1つの革新、「OpenAI」が目指すAIとは
イーロン・マスク氏の躍進はとどまるところを知らない。非営利の人工知能(AI)研究機関OpenAIは、革新的なAIシステムを発表した。物理的な作業のデモを1度見せるだけでシステムは同じ動きを再現する。(2017/6/16)

AIによる音声入力機能を「Simeji」に提供 顔文字をレコメンド、句読点も自動で
バイドゥが、日本語入力アプリ「Simeji」に音声入力機能を提供。バイドゥのAI技術を活用しており、自動で句読点を入れてくれる。顔文字の変換にも対応している。(2017/6/14)

産業社会におけるデジタル化の価値(4):
「ビッグデータ」「データアナリティクス」「AI」は製造業に何をもたらすのか?
「デジタル化」とは何か? デジタル化が産業社会にもたらす変化と価値について、全4回で解説する。第4回では、「ビッグデータ」「データアナリティクス」「人工知能(AI)」が製造業に与えるインパクトにフォーカスし、欧州の鉄道システムや自動運転車に代表される自律システムを例に掘り下げていく。(2017/6/14)

自動運転技術:
ボッシュが開発に取り組む“説明可能なAI”
Robert Bosch(ボッシュ)が2017年1月にAIセンター(BCAI:Bosch Center for Artificial Intelligence)の稼働を発表してから半年が過ぎた。年次会見にAIセンターのグローバル責任者であるクリストフ・パイロ氏が出席、AIセンターの目的や取り組みについて語った。(2017/6/13)

アナリストオピニオン:
ブームのさなかにあるAI(人工知能)、2017〜2020年の真の実用性を考える
実用的で一般企業でも使えるAI(人工知能)技術は何か? 今現在(2017年)、そして2〜3年先(2020年)という観点で2つの技術を取り上げる。(2017/6/13)

製造ITニュース:
深層学習ソリューションの提供に向けマイクロソフトとPFNが協業
米マイクロソフトとPreferred Networksは、実社会における人工知能や深層学習の活用を推進するため、ディープラーニングソリューション分野で協業することに合意した。(2017/6/12)

医療技術ニュース:
人がモノを見たり想像したりする時の脳活動を解読、人工知能への応用も
京都大学は、ヒトの脳活動パターンを人工知能モデルの信号に変換し、どんな物体を見たり想像したりしているかを脳から解読する技術を開発した。脳からビッグデータを利用する先進的技術となり、脳型人工知能の開発が期待できる。(2017/6/8)

本田雅一のクロスオーバーデジタル:
Appleは今後も開発者に支持されて勝ち続けられるか WWDC 2017の着眼点
珍しくハードウェアの発表が目立ったWWDC 2017の基調講演。うわさされた新製品が続々と登場する中、筆者は別の視点から基調講演を見ていた。(2017/6/7)

Over the AI ―― AIの向こう側に(11):
おうちにやってくる人工知能 〜 国家や大企業によるAI技術独占時代の終焉
今回のテーマは「おうちでAI」です。といっても、これは「AIを自宅に実装すること」ではなく、「週末自宅データ分析およびシミュレーション」に特化したお話になります。さらに、そうなると避けては通れない「ビッグデータ」についても考えてみたいと思います。そして、本文をお読みいただく前に皆さんにも少し考えていただきたいのです。「ビッグデータって、いったいどこにあるのだと思いますか?」(2017/5/31)

データ量やアプローチに注目
深層学習と機械学習の違いとは? 実例で分かるその活用
深層学習は従来の機械学習と似ているが、モデル構造と出力の点で大きく異なる。専門家が解説する。(2017/5/31)

機械学習向けプロセッサの新版:
Googleが第2世代TPUを発表、処理性能は180TFLOPS
Googleは、機械学習(マシンラーニング)向けのプロセッサ「TPU(Tensor Processing Unit)」の第2世代を発表した。トレーニングと推論の両方に最適化されたもので、処理性能は180TFLOPSになるという。(2017/5/30)

年2万時間の業務効率化:
レオパレス21、AI×OCRで契約書類を自動入力 年間4200万円のコスト削減へ
レオパレス21は、賃貸契約書類の入力業務に、人工知能を活用したOCRサービスを導入。年間約2万時間の作業時間と約4200万円のコスト削減を見込むという。(2017/5/29)

Google Cloud Next 17で知るグーグルのクラウド(3):
Google Cloud Platformは、他と比べてどこが「オープン」なのか
米Googleが2017年3月初めのクラウドイベント「Google Cloud Next 17」で強く主張したのは、「オープン」であることだ。だが、他のメガクラウドベンダーもオープンさを強調してきた。では、Google Cloud Platformがオープンさで他社と根本的に異なることはあるのか。また、オープンさがビジネスとどうつながるのだろうか。(2017/5/29)

頭脳放談:
第204回 人工知能がFPGAに恋する理由
最近、人工知能(AI)のアクセラレータとしてFPGAを活用する動きがある。なぜCPUやGPUに加えて、FPGAが人工知能に活用されるのだろうか。その理由を解説する。(2017/5/25)

機械学習アクセラレーターなど:
IMEC、全く新しいAIチップの情報を公開
IMECはベルギーで開催された年次イベント「IMEC Technology Forum」でAI(人工知能)や機械学習に関連した新しい概念のチップに関する開発成果を公表した。(2017/5/23)

人工知能ニュース:
自己完結型のニューラルネットワークDSP IPコアを発表
米ケイデンス・デザイン・システムズが、スタンドアロンで自己完結型のニューラルネットワークDSP IPコア「Tensilica Vision C5 DSP」を発表。ニューラルネットワークに最適化されたアーキテクチャにより、さまざまな演算層を高速化する。(2017/5/23)

接客ロボが45カ国語の通訳をしてくれるロボアプリ「Robot Translator」
ヘッドウォータースは、45カ国語での翻訳機能を可能とするロボアプリ「Robot Translator」の販売を開始した。(2017/5/22)

Google I/O 17で「Cloud TPU」を発表:
グーグルの機械学習/AIへの取り組みを支える「AIファーストデータセンター」とは
米グーグルが開発者向けイベント「Google I/O 17」で、同社のコンシューマー向けサービスにAI/機械学習を広範に適用、これによってサービスプロダクトを相互に結び付け、システマチックに進化させていることをアピールした。その裏にはもちろん、TensorFlowとGoogle Cloud Platformがある。同社は機械学習処理を高速化する「Cloud TPU」、Androidデバイス上のAI処理のための「TensorFlow Lite」について、併せて紹介した。(2017/5/19)

富士通フォーラム:
人工知能でディスコン部品の代替品が簡単に発見できる設計支援システム
富士通は、「富士通フォーラム2017 東京」において、人工知能技術を活用し、ディスコン部品の代替品などを簡単に発見できる設計支援システムを参考出品した。富士通の設計部門で実際に使用されているシステムで、外部からの反応が得られれば販売も検討するとしている。(2017/5/18)

製造業×IoT キーマンインタビュー:
ルネサスの「e-AI」が切り開く組み込みAIの未来、電池レス動作も可能に
ルネサス エレクトロニクスは、安価なマイコンにもAIを組み込める技術「e-AI」を発表した。同社 執行役員常務 兼 第二ソリューション事業本部本部長の横田善和氏に、e-AI投入の狙い、製品開発に適用する次世代技術などについて聞いた。(2017/5/18)

45カ国語での通訳・接客を実現するクラウド型ロボアプリ、ヘッドウォータースが発表
ヘッドウォータースが、日常会話での音声翻訳に対応する、クラウドベースの多言語翻訳ロボアプリを発売。Pepper、Sota、ロボホンなどのコミュニケーションロボットで利用し、45カ国語での翻訳・接客を行える。2020年に向けた海外観光客対策や、サービス業などの労働力不足対策として活用を見込む。(2017/5/16)

Google、「Allo」に顔写真からオリジナルスタンプを作るニューラルネットワーク機能
Googleのメッセージングアプリ「Allo」に、自撮り顔写真から似顔スタンプを自動作成する機能が加わった。Googleの研究ラボが、ニューラルネットワーク技術とアーティストのイラストを組み合わせて構築した。(2017/5/12)

大原雄介のエレ・組み込みプレイバック:
本気で「AIマーケット」を狙う半導体ベンダー
IoTが招く「データの爆発」にAI(ディープラーニング、DNN)で対応する動きが本格化しており、組み込み機器におけるDNNの推論(実行)を担う半導体チップの競争も激化の様相を呈している。(2017/5/9)

即席!3分で分かるITトレンド:
コレ1枚で分かる「第3次AIブームとデータ流通量」
黎明(れいめい)期からおよそ60年、コンピュータの性能の加速度的向上に支えられ、飛躍的な成長を遂げてきた人工知能がいま迎えつつある「第3次AIブーム」とは?(2017/5/2)

Over the AI ―― AIの向こう側に(10):
外交する人工知能 〜 理想的な国境を、超空間の中に作る
今回取り上げる人工知能技術は、「サポートベクターマシン(SVM)」です。サポートベクターマシンがどんな技術なのかは、国境問題を使って考えると実に分かりやすくなります。そこで、「江端がお隣の半島に亡命した場合、“北”と“南”のどちらの国民になるのか」という想定の下、サポートベクターマシンを解説してみます。(2017/4/27)

人工知能ニュース:
インテルとPFNが協業、「Chainer」のパフォーマンスを大幅に向上へ
Preferred Networksが、同社のディープラーニング向けオープンソースフレームワーク「Chainer」の開発で、インテルと協業すると発表。インテルの汎用インフラ上で、Chainerのパフォーマンスを大幅に向上させるのが目的だ。(2017/4/21)

Microsoft Innovation Award 2017最終選考会:
人工筋肉やVR/AR、仮想ロボット、FoodTech……、先端技術から生まれるプロダクトとは
2017年3月22日に人工筋肉やVR/ARなどの先端技術を活用するスタートアップ企業の取り組みを表彰するイベント「Microsoft Innovation Award 2017」の最終選考会が開催された。どのような最新技術でどのようなプロダクトが生まれているのか紹介する。(2017/4/20)

Renesas DEVCON JAPAN 2017:
複合機の故障予測が組み込みAIで可能に、センサーは多め
ルネサス エレクトロニクスは、「Renesas DEVCON JAPAN 2017」において、プリンタや複合機などOA機器の故障予測アルゴリズムをマイコンに実装したデモを披露した。故障予測を行うため、デモ機には現行のOA機器よりも多くのセンサーを搭載している。(2017/4/17)

TechFactory通信 編集後記:
半導体の巨人が迫られる、コト売りへのシフト
AIの進化と普及は、半導体の巨人であるインテルにも「モノ売りからコト売りへのシフト」を迫っているように見えます。(2017/4/15)

Google、人間のように線画を描く人工知能「sketch-rnn」を養成中
Googleがお絵かきゲーム「Quick, Draw!」にユーザーが手描き入力した膨大なデータを学習材料に訓練した人工知能「sketch-rnn」は、ネコやブタの線画を人間のように描く。(2017/4/14)

「Yahoo!翻訳」終了 「役目終えた」
Google翻訳に白旗を揚げたようだ。(2017/4/14)

組み込みAI:
インテルとAIとFPGAの関係、「組み込みAI」普及の施策
人工知能(AI)は組み込みの世界にとっても、無関係な存在ではなくなりつつある。FPGA大手を傘下に収めたインテルの考える「AIとFPGAの関係」とは。(2017/4/14)

ルネサス e-AI:
稼働中の産業機器にAIを「追加」で実装、組み込みAIを実現
新規ではなく「追加」で、人工知能による予防保全を実現するソリューションをルネサスが発表した。組み込み機器でのAI利用を容易にする「e-AI」によるものだ。(2017/4/14)

スマートファクトリー:
「業界初」のマイコンに実装できる組み込みAI、スマートファクトリーにも展開
ルネサス エレクトロニクスは、「Renesas DEVCON JAPAN 2017」の開催に合わせて、ディープラーニングのアルゴリズムを同社のマイコンに実装できる技術「e-AI」を発表。スマートファクトリーへの適用をイメージしたデモ展示も披露した。(2017/4/12)

インテルの汎用インフラ上での大幅な性能向上を目指す:
インテルとPFN、ディープラーニング向けOSSフレームワーク「Chainer」の開発で協業
米インテルとPreferred Networksは、ニューラルネットワーク向けフレームワーク「Chainer」の開発で協業する。インテルアーキテクチャ向けにChainerを最適化する。(2017/4/7)

人工知能ニュース:
ミッドレンジFPGAでディープラーニング、NVIDIA「Tesla M4」以上の効率を実現
インテルは、AI(人工知能)に関するプライベートイベント「インテル AI Day」の展示会場において旧AlteraのFPGA製品を用いたAIのデモを行った。ミッドレンジFPGA「Arria 10」を用いたディープラーニングの消費電力当たりの処理速度は、NVIDIAのGPUアクセラレータ「Tesla M4」を用いる場合を上回るという。(2017/4/7)

鈴木淳也の「Windowsフロントライン」:
Skypeのリアルタイム翻訳が日本語対応 SFの世界に一歩近づいた?
外国語を勉強しなくてもいい未来はすぐそこ……というわけにはいかないが、Microsoftの進化したリアルタイム機械翻訳サービスはSFの世界に一歩近づいたかもしれない。(2017/4/7)

人工知能ニュース:
2つのAIを使った音声翻訳サービス、日本語にも対応
マイクロソフトは同社が展開するクラウドベースの機械翻訳サービス「Microsoft Translator」を強化し、ニューラルネットワーク機能を盛り込み、より自然な翻訳を実現した。(2017/4/7)

機械学習に特化した「TPU」:
GoogleのAI用チップ、Intelの性能を上回ると報告
Googleが2016年に発表した、機械学習の演算に特化したアクセラレータチップ「TPU(Tensor Processing Unit)」が、IntelのCPUやNVIDIAのGPUの性能を上回ったという。Googleが報告した。(2017/4/7)

メンターのプラットフォーム:
自動運転向けセンサーフュージョンはローデータを使う
現在、ADAS(先進運転支援システム)や自動運転向けのセンサーフュージョンは、センサーから収集したデータをある程度エンドデバイスで処理している。Mentor Graphics(メンター・グラフィックス)は、より高度な自動運転向けのセンサーフュージョンには、エンドデバイスで処理していない“ロー(Raw)データ”を使うべきだとし、それを実現するためのプラットフォーム「DRS360」を発表した。(2017/4/6)

AI/Deep Learning分野で企業に届けたい価値とは:
PR:Dell EMCがTensorFlow、Caffe、MXNetのパフォーマンス比較をNVIDIAのGPU「Tesla P100」で行った理由
Dell EMCがAI/ディープラーニング分野での取り組みを活発化させている。オープンで標準的な技術を使って企業の課題をシンプル化してきた同社は、AI/ディープラーニング分野にどう取り組むのか。(2017/4/10)

Gartner Insights Pickup(14):
ニューラルネットとモダンBIプラットフォームでデータとアナリティクスが進化する
ディープラーニングおよび自然言語生成は、データ分析における標準機能になろうとしている。企業の担当リーダーは、これらの技術の適切な活用を進める必要がある。(2017/3/31)

機械学習活用プロジェクト大解剖(2):
「Deep Learningをサービスに導入したい!」人に周囲が泣かされないために
サイト内検索のランキングアルゴリズムに機械学習を活用した事例を通じて、Deep Learningをはじめとした機械学習の強みと限界を探る連載。今回は、機械学習を活用しやすくする開発・運用体制や、機械学習を実際に活用する人が意識することについて解説します。(2017/3/30)

ザイリンクス reVISIONスタック:
エッジへの機械学習実装を加速させる開発環境
ザイリンクスが組み込み機器で機械学習による画像認識を容易に実装する開発環境、「reVISIONスタック」を2017年第2四半期に提供する。(2017/3/27)

自動運転技術:
ボッシュがNVIDIAと自動運転用コンピュータを共同開発、量産は2020年代初頭
Robert Boschは、2020年代初頭までに自動運転用コンピュータを量産する。NVIDIAの車載向けAI(人工知能)スーパーコンピュータ「Xavier(ザビエル)」を搭載した「DRIVE PX」をベースにする。(2017/3/21)

MATLAB/Simulink Release 2017a:
自動運転と5Gを視野に入れたモデルベース開発環境最新版
The MathWorksが「MATLAB/Simulink」の最新版「Release 2017a」を提供開始した。新たに自動運転と5Gに関する機能を搭載、Live Editorも強化されさまざまなモデルベース開発を支援する。(2017/3/17)

機械学習の推論能力、競合の6倍:
Xilinx、エッジ〜クラウドの機械学習に対応
Xilinx(ザイリンクス)は、応答性に優れたビジョンシステムを極めて短い期間で開発することが可能となる「reVISIONスタック」を発表した。エッジからクラウドまで広範な機械学習(マシンラーニング)の処理を行うアクセラレーションプラットフォームを迅速に開発することができる。(2017/3/14)



Twitter&TweetDeckライクなSNS。オープンソースで誰でもインスタンス(サーバ)を立てられる分散型プラットフォームを採用している。日本国内でも4月になって大きくユーザー数を増やしており、黎明期ならではの熱さが感じられる展開を見せている。+ こういったモノが大好きなITmedia NEWS編集部を中心に、当社でもインスタンス/アカウントを立ち上げました! →お知らせ記事

意欲的なメディアミックスプロジェクトとしてスタートしたものの、先行したスマホゲームはあえなくクローズ。しかしその後に放映されたTVアニメが大ヒットとなり、多くのフレンズ(ファン)が生まれた。動物園の賑わい、サーバルキャットの写真集完売、主題歌ユニットのミュージックステーション出演など、アニメ最終回後もその影響は続いている。

ITを活用したビジネスの革新、という意味ではこれまでも多くのバズワードが生まれているが、デジタルトランスフォーメーションについては競争の観点で語られることも多い。よくAmazonやUberが例として挙げられるが、自社の競合がこれまでとは異なるIT企業となり、ビジネスモデルレベルで革新的なサービスとの競争を余儀なくされる。つまり「IT活用の度合いが競争優位を左右する」という今や当たり前の事実を、より強調して表現した言葉と言えるだろう。