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「Preferred Networks」最新記事一覧

エッジヘビーコンピューティング:
ソラコムとPFN、CeBIT 2017で共同デモを展示
ソラコムとPreferred Networksは、2017年3月20〜24日にドイツのハノーバーで開催されている展示会「CeBIT(セビット) 2017」で、深層学習を用いた共同デモを展示している。(2017/3/21)

CeBIT 2017:
クラウドのソラコムとエッジのPFNがCeBITで共同デモ、「互いに良い補完関係」
ソラコムは、ドイツ・ハノーバーで開催される国際情報通信技術見本市「CeBIT 2017」に出展し、ディープラーニング技術を開発するPreferred Networks(PFN)とともに共同デモを行う。(2017/3/16)

日本の企業も:
自動運転実現の鍵を握る、注目すべき新興企業9社
自動運転車の開発は、自動車メーカーや半導体メーカー、ソフトウェアメーカーなどが連携して取り組むことが、もはや常識になっている。とりわけ際立っているのが新興企業の存在だ。彼らに共通するのは、自動運転に必要な、極めて高度な知識と技術を有しているということである。(2017/2/23)

線画を自動でカラーに ディープラーニング応用のWebサービスが登場
ディープラーニングを応用し、線画を自動でカラーにしてくれるWebサービスが公開された。大まかに色を指定して塗ってもらうことも可能だ。(2017/1/30)

FAメルマガ 編集後記:
ロボットに仕事を奪われる時代、人間は教師になる
人間には人間の、ロボットにはロボットの良さがある。(2017/1/20)

MONOist 2017年展望:
第4次産業革命の真の幕開けとなる2017年、カギを握るIoTプラットフォーム
2016年は製造業におけるIoT活用が具体的なものとして進展した1年となったが、2017年もその流れはとどまることはない。実導入や実活用に向けた本格的な動きが広がる中で2016年に注目を集めたのが、IoTを活用する基盤「IoTプラットフォーム」である。さまざまな解釈、さまざまなレイヤーのIoTプラットフォームが乱立する中、2017年はIoT基盤の整理が進む1年となる。(2017/1/5)

FA 年間ランキング2016:
スマート工場化が加速した2016年、EtherCAT対応やFIELD systemなどに注目
2016年に公開したMONOist FAフォーラムの記事をランキング形式で振り返る。公開記事の1年間分のデータを集計した上位記事とそこから見えるFA業界の状況について紹介する。トップ10を占めたのは全て、IoTを活用したスマート工場に関連する記事となり、1年の動きをまさに象徴する結果となった。(2016/12/27)

モノづくり総合版メルマガ 編集後記:
機械学習は「従来型組み込み開発」を破壊する
変化への柔軟性という意味で、統計的機械学習はアジャイル開発やDevOpsなどの先を行く。(2016/12/15)

MONOist IoT Forum 東京(後編):
世界を変える機械学習、1兆個のIoTデバイスを誰がプログラムするのか
MONOistを含むITmediaの産業向け5メディアは、セミナー「MONOist IoT Forum IoTがもたらす製造業の革新 〜進化する製品、サービス、工場のかたち〜」を開催。同セミナーのレポートを前後編でお送りする。(2016/12/13)

製造マネジメント メルマガ 編集後記:
プレMONOist IoT Forum的な編集後記
明日12月7日に開催します。レポートも後日掲載!(2016/12/6)

人工知能でがん治療の精度アップ 国立がん研など新システム開発へ
がん患者の臨床データなどをAIで解析し、診断や治療の精度向上につなげるシステムを国立がん研究センターや産総研らが開発する。(2016/11/29)

特選ブックレットガイド:
「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界にとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすかを解説します。(2016/11/29)

JIMTOF2016:
ファナックがIoT基盤の壮大な実演、JIMTOFで80社250台の工作機械を見える化
ファナックは「JIMTOF2016」において、同社が展開する工場用IoT基盤「FIELD system」の壮大な実演を行った。同システムによりJIMTOFに出展した機械メーカー80社、250台の工作機械をつなぎ、稼働状況の見える化を実現した。(2016/11/21)

製造業IoT:
先駆者が語るIoT、「日本は強い製造業で世界と勝負すべき」
IoT推進コンソーシアムは、2016年10月に開催された「CEATEC JAPAN 2016」会場において、IoT推進コンソーシアム総会を実施。その中で、IoTに関する先駆者たちを集めたパネルディスカッションを開催した。(2016/11/1)

人工知能:
ドローンが機械学習で自律飛行、“らせん学習”で進化
Preferred Networksは「CEATEC JAPAN 2016」において、ドローンの自律飛行デモを公開した。同デモではドローンの自律飛行用プログラムだけでなく、シミュレーションプログラムも機械学習により進化させる「スパイラル学習法」を採用したことが特徴だ。(2016/10/13)

家電の影は消えた:
CEATECには「技術とモノを見せる」考えからの脱却が必要だ
展示会「CEATEC JAPAN 2016」が閉幕した。近年はITとエレクトロニクスの総合展示会として開催されてきたが、今回は「CPS(サイバーフィジカルシステム)とIoTの総合展」として開催されたが、そのメッセージは明確だったのだろうか。(2016/10/13)

シミュレーターも機械学習で進化:
スパイラル学習法でドローンを自動操縦
Preferred Networksは、「CEATEC JAPAN 2016」(シーテック ジャパン、会期:2016年10月4〜7日、会場:千葉市幕張メッセ)で新たな深層強化学習手法を用いて実現したドローンの自動操縦システムのデモを公開する。(2016/10/3)

開催まであと1週間:
展示会の枠を超えるCEATEC、主催者が語る思い
2016年から、「CPS(サイバーフィジカルシステム/IoT(モノのインターネット)の展示会」として開催される「CEATEC」。なぜ、CEATECは生まれ変わる必要があったのか、運営事務局でプロジェクトマネジャーを務める鳥飼浩平氏と、広報・PR担当の吉田俊氏に話を聞いた。(2016/9/27)

FAメルマガ 編集後記:
勝ち組はどこだ? IT×FAのビッグな協業相次ぐ
映画「アベンジャーズ」的な世界に入りつつあります。(2016/9/16)

スマートファクトリー:
加速するスマート工場、DMG森精機はパートナーにマイクロソフトを選ぶ
DMG森精機と日本マイクロソフトは、工作機械を中心とする制御システムセキュリティと、スマートファクトリー実現に向けて、技術提携を行うと発表した。(2016/9/12)

FAメルマガ 編集後記:
IoTも黄色く染める!? ファナックの勢いが止まらない
孤高の帝国ともいわれていましたが、多くの仲間が集まっています。(2016/9/2)

スマートファクトリー:
ファナックのスマート工場パートナーに200社以上が参加、デファクト形成へ加速
ファナックは、同社が推進する製造現場向けのIoTプラットフォーム「FIELD system」のパートナーイベントを初開催し同システムのAPIを公開した。パートナーとしては200社以上が加わり、自律するスマート工場実現への取り組みを加速させる。(2016/8/30)

スマートファクトリー:
IoTによる「自律工場」へ加速するファナック、NTTグループとも提携へ
産業用ロボットやFA機器などを展開するファナックは、NTTグループ3社と提携し、IoTによる自律した工場を実現するためのプラットフォーム「FIELD system」の早期実現に向け、協業を行う。(2016/7/29)

DeNA、人工知能活用の新会社 交通サービスなどに応用へ 守安社長「2〜3年で天地がひっくり返る」
DeNAが人工知能関連ベンチャー「PFN」と合弁会社「PFDeNA」を設立。機械学習やディープラーニングなどの技術をゲーム事業や交通サービスなどに活用する。(2016/7/14)

メルマガバックナンバー:
モノづくり総合版 メールマガジン 2016/06/16
「EE Times Japan」「EDN Japan」「MONOist」編集部が毎週木曜日にお届けしている『モノづくり総合版 メールマガジン』の内容をご紹介!(メルマガ配信日:2016年6月16日)(2016/6/17)

モノづくり総合版メルマガ 編集後記:
人命に対する責任を人工知能に問えるのか
ブラックボックスに誰が責任を持つのか。(2016/6/16)

東大で8社による寄付講座を開始:
パナが成長の「キモ」とするAI、人材育成も強化へ
東京大学は2016年6月、パナソニックなど8社による9億円の寄付で、大学院理工学系研究科知能機械情報学専攻に「先端人工知能学教育寄付講座」を設置すると発表した。寄付講座を開始する狙いについて、パナソニック技術戦略部でソフトウェア戦略担当理事を務める梶本一夫氏に話を聞いた。(2016/6/14)

世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。(2016/6/13)

FAメルマガ 編集後記:
製造業だって“石油王”を狙える時代
次世代のロックフェラーになれるかもしれない(2016/5/6)

“分散学習”で自ら学び合う機器たち:
人工知能で“賢い”工場を実現するアプリケーション開発プラットフォーム――ファナック、シスコらが発表
ロボットやCNC(コンピュータ数値制御装置)を提供するファナックは2016年4月18日、米シスコシステムズらと共同で工場内の機器をネットワーク接続し、機械学習などにより産業用ロボットの生産性向上を実現するためのアプリケーション開発用プラットフォームを発表した。(2016/4/22)

製造業IoT:
人工知能は製造現場でどう役に立つのか
人間の知的活動を代替するといわれる人工知能が大きな注目を集めている。ただ、製造現場で「使える」人工知能は、一般的に言われているような大規模演算が必要なものではない。「使える人工知能」に向けていち早く実現へと踏み出しているファナックとPFNの取り組みを紹介する。(2016/4/20)

分散型機械学習を実装可能:
ファナックなど、製造業IoT進める情報基盤を発表
ファナックなど4社は、製造業の現場において、さまざまセンサーから得られたデータを1つのプラットフォームで解析することで、設備効率/生産性/品質を向上させることを目的とした情報基盤プラットフォーム「FANUC Intelligent Edge Link and Drive system」を発表した。(2016/4/19)

スマートファクトリー:
製造業IoTに新たなデファクト誕生か、ファナックらが人工知能搭載の情報基盤開発へ
ファナックやシスコシステムズら4社は、製造現場向けのIoTプラットフォームとして「FIELD system」を開発し、2016年度中にリリースすることを発表した。競合メーカーの製品なども接続可能なオープンな基盤とする方針。製造業IoTでは各種団体が取り組むが、ファナックでは既に製造現場に350万台以上の機器を出荷している強みを生かし「現場発」の価値を訴求する。(2016/4/19)

産業発展に貢献する優良ベンチャー企業を探せ:
JEITAベンチャー賞、第1回は8社が受賞
電子情報技術産業協会(JEITA)は、第1回「JEITAベンチャー賞」の授賞企業8社を発表した。CPS(サイバーフィジカルシステム)/IoT(モノのインターネット)の社会実装を推進するJEITAは、優良なベンチャー企業を支援し、関連企業との連携強化を推進していくことで産業発展を後押しする。(2016/3/28)

NTT R&Dフォーラム 2016:
人の“模倣”ではないAIで、未来を作る
NTTは、「R&Dフォーラム 2016」の一般公開を前に、主な展示をプレス向けに紹介した。AI(人工知能)を搭載した“ぶつからないクルマ”や、眼球の動きから“好みのタイプ”を判別する技術、VR(仮想現実)を利用したスポーツトレーニングのデモなどが披露された。(2016/2/18)

理研、白組もエンドースメントを公表:
さくらがPreferred Networksと大規模GPUクラスタを構築
さくらインターネットは、深層学習などに向けて、高い演算性能を提供するサービスへの取り組みを開始すると発表した。同社では「高火力コンピューティング」と呼んでいる。(2016/1/26)

さくらインターネット、「高火力コンピューティング」実現へ 大規模GPUクラスタ構築、ディープラーニングなど向けに提供
さくらインターネットは、「高火力コンピューティング」をコンセプトとした、演算能力に特化したサービスへの取り組みを始める。(2016/1/26)

さくらインターネット、演算能力に特化した「高火力コンピューティング」サービス開始へ 深層学習や人工知能研究分野の盛り上がり受けて
「世界と戦える大規模開発環境を構築していく」。(2016/1/26)

CES 2016レポート:
2017年のCES、主役は自動運転に替わって人工知能になる?
自動運転車が話題になった2016年の「CES」。2017年は、自動運転車を実現するための中核技術となっている人工知能が主役になっているかもしれない。(2016/1/26)

産業用ロボット:
産業用ロボットのIoT化を加速させるファナック、シスコと協業し非稼働時間ゼロに
ファナックとシスコシステムズは、産業用ロボットをネットワークに接続し、効率的な運用を推進できるように協業することを発表した。既に米国でパイロットプロジェクトを進行しており、期間中の産業用ロボットのダウンタイムをほぼゼロにすることに成功したという。(2016/1/22)

オートモーティブワールド2016 特別講演レポート:
「自動運転のための自動運転は無意味」、国内5社の車両開発責任者が激論
「オートモーティブワールド2016」の特別講演に、トヨタ「レクサスGS F」、日産「エクストレイル」、ホンダ「S660」、マツダ「ロードスター」、三菱自動車「ランサーエボリューション」の車両開発責任者が登壇。自動運転についての考え方や、運転の楽しさと電子制御の関わり、若手エンジニアに向けた仕事の取り組み方について意見を交わした。(2016/1/21)

自動運転技術:
トヨタが人工知能ベンチャーに出資、「ぶつからない」ことを学ぶ技術を披露
トヨタ自動車が人工知能技術ベンチャーのPreferred Networks(PFN)との提携を発表した。トヨタ自動車は「2016 International CES」で、PFNの技術を自動車に応用する可能性のコンセプトの1つとして、「ぶつからない」ことを学習する「分散機械学習のデモンストレーション」を披露する。(2015/12/17)

産業用ロボット:
熟練技術者のスキルを8時間で獲得、ファナックが機械学習ロボットを披露
ファナックは「2015 国際ロボット展」で、Preferred Networks(PFN)と提携して開発している産業用ロボットへの機械学習の適用事例を披露した。機械学習により熟練技術者が数日間かかるティーチングの精度を、8時間で実現したという。(2015/12/7)

いまさら聞けないDeep Learning超入門(1):
ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選
最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく連載。初回は、ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選を紹介する。(2015/10/27)

NVIDIAとPreferred Networksが技術提携を発表:
ディープラーニングの発展はGPUが加速させる?
NVIDIAは、産業用機器に向けたディープラーニング(深層学習)技術の開発において、Preferred Networksと技術提携をすると発表した。自社の高性能な演算処理能力を持つGPUを用いることで、ディープラーニングの可能性を最大限に広げていくとしている。(2015/9/24)

無限の可能性を感じる……! 好きな画像をどんな画風にでも変換できるプログラムがとっても楽しそう
イラスト・美術好きは必見!(2015/9/15)

FAニュース:
人工知能を持つ工作機械実現へ一歩、一歩――ファナックがPFNと資本提携
ファナックとPFNは、機械学習やディープラーニングを生かした工作機械の実現に向けて技術提携を行っているが、さらに資本提携に踏み込み具体化を進める。(2015/8/24)

FAニュース:
“自律する工作機械”実現へ、ファナックが機械学習ベンチャーと提携
ファナックは機械学習や深層学習などのベンチャー企業Preferred Networksと、工作機械や産業用ロボットのインテリジェント化に向けた技術開発で協業する。(2015/6/11)

東大・ハーバードの競争率をはるかに超えた総務省の「異能vation」プログラム そこで起こった3つの戦い
Freedom to fail.(2015/2/6)

Jubatusを活用:
NTTコム オンライン、ソーシャルリスニングにおける抽出精度を大幅に改善
NTTコム オンライン・マーケティング・ソリューションは1月15日、機械学習技術のリアルタイム分析処理基盤「Jubatus」を活用し、Twitterをベースにしたソーシャルリスニング高精度化に向けた検証を実施したことを明らかにした。(2015/1/15)



多くの予想を裏切り、第45代アメリカ合衆国大統領選挙に勝利。貿易に関しては明らかに保護主義的になり、海外人材の活用も難しくなる見込みであり、特にグローバル企業にとっては逆風となるかもしれない。

携帯機としても据え置き機としても使える、任天堂の最新ゲーム機。本体+ディスプレイ、分解可能なコントローラ、テレビに接続するためのドックといった構成で、特に携帯機としての複数人プレイの幅が広くなる印象だ。

アベノミクスの中でも大きなテーマとされている働き方改革と労働生産性の向上。その実現のためには人工知能等も含むITの活用も重要であり、IT業界では自ら率先して新たな取り組みを行う企業も増えてきている。