二元/三元化合物は将来の相互配線材料としてCuに置き換わるか？(1) 目前に迫るCu時代の終焉、どうやって次の配線材料を選ぶべきか？
5年ほど前、ベルギーの独立系半導体・デジタル技術研究機関であるimecの研究者たちは、将来の相互配線(インターコネクト)材料として、微細化の限界が見え始めたCuを置き換えることを目的として、二元および三元化合物の探索を開始した。これは、新しい世界的な次世代配線材料研究の先駆けとなった。 実現に向けて、まず多数の候補をランク付けするためのガイダンスを提供する独自の方法論を設定した。本稿では、imecにおいて次世代半導体ロジックデバイスのBEOL(多層配線)研究の第一線で活躍する研究者自身が、提案した方法論を説明し、初期的に得られた結果を紹介し、将来の研究について展望する。 なぜCuが使えなくなるのか？ 銅(Cu)は、1990年代半ばにロジックデバイスのBEOL(Back End of Line)アプリケーションに導入されて以来、相互接続する配線とビアを形成するための主流の導体金属となっている
API設計まとめ - Qiita
はじめに 自分は2021年に新卒でWeb系の開発会社にフロントエンジニアとして入社し2022年で2年目になります。 実務ではReact×TypeScriptを利用したフロント周りとNode.js(Nest)やRailsを用いたバックエンド(API)の開発をしています。 その中で使っていたAPI設計について改めて学び直したのでまとめて行きます。 この記事の対象者 エンジニア初心者から中級者 APIについて学びを深めたい人 この記事の目標 APIについて学ぶ 我流ではなく正しいAPI設計について学ぶ この記事でやらないこと 具体的にコードを用いたAPI設計の書き方の説明に関しては下記の記事で解説をしています。 APIについて APIとは APIは"Application Programming Interface"の略で、直訳すると「アプリケーションを使プログラミングを使ってつなぐ」という意味
AlphaTensor :強化学習を利用した高速な行列積演算アルゴリズムの発見 - Qiita
1. はじめに 本記事では、2022年10月にNatureに掲載されたAlphaTensor[1]および関連分野を紹介します。AlphaTensorは「AIが行列積演算の新しいアルゴリズムを発見した」といううたい文句のもとSNSを中心に大きな話題となりました。具体的には、[1]でAIが”発見”したアルゴリズムのひとつでは2進数上の4×4の行列の積を47回の掛け算で計算することができ、これは[1]以前の最速49回(Strassenのアルゴリズム)を上回ったことになります。なお、Strassenのアルゴリズムの49回はその発見から[1]まで約50年間破られていませんでした。 「AIが新しいアルゴリズムを発見した」という広告ですが、実際は 「あるテンソルのよい分解方法を強化学習を利用して探索した」 といった方が正しいです。この 「あるテンソル」はその分解方法と「行列積のアルゴリズム」が自然と対応
【まとめ】エンジニアを志すならば、まずやってみてほしいこと - Qiita
はじめに 「未経験だけど、エンジニアになりたい」という人に、僕がまずやってもらっていることを、この記事にまとめてみました。 「習得してほしい」というのももちろんですが、何よりも自分自身がエンジニアに向いているかを確かめる意味でも、これらを一通りこなすことがその試金石になるのでは...と考えています。 以下、やってみてほしいことと、その理由を書いていきます。それぞれ、無料で取り組めるサービスがあるものは、それも紹介していきます。 ブラインドタッチの練習 初っ端からプログラミングと関係ない感じですが、この業界に携わる上での根幹部分になると思ってます。 タイピングスピードは、あらゆるタスクの解決スピードを底上げしてくれます。コーディングはもちろん、ちょっとした調べごと、メールやチャットでの相談など、仕事のあらゆる場面で、僕たちはキーボードを触ることを求められます。 エンジニアに限った話ではないで
ガートナーのアナリストが選ぶ、データサイエンスと機械学習の最新トレンド10選
「3つのD」が示すAIの最新トレンド Gartner バイス プレジデント アナリスト カーリー・アイディーン氏 講演の冒頭でアイディーン氏は「今、AIは複雑なものになってきたと同時に、とても面白い段階にある」と語った。同氏は講演の中で10のトレンドを取り上げ、それぞれを「Democratized：民主化」「Dynamic：ダイナミズム」「Data-Centric：データ中心」の3つのDで整理した（図1）。 図1：データサイエンスと機械学習の将来を示す3つのD 出典：ガートナー 1つ目のDは、データサイエンスや機械学習を組織の中のあらゆる人たちが使えるようにする「民主化」である。ややもすれば、機械学習モデルのライフサイクルにおける大半の仕事が、データサイエンティストだけが担うものと捉えられてきた。ほとんどの社員にとって、データサイエンスは敷居の高い存在であり、専門家に任せた方が合理的と思え
AI活用のハードルを一気に下げる、AutoMLツール最前線
攻めと守りの両面で、規模や業種を問わず不可欠になりつつあるAI活用。もはや「PoC止まり」も許されなくなりつつある今、各種制約がある中でもプロジェクトを進められる方法とは。 AIの本格導入が始まった AI（人工知能）活用が一般企業にも広がりを見せつつある。これまでは一部の先進企業における研究開発やPoC（概念検証）に限られるケースが多かった。だがここにきて、業種や規模を問わず、多くの企業がさまざまな分野でAIの取り組みを加速させている。 例えば、生産設備や製造装置における予防／予知保全だ。装置に振動センサーを取り付け、その信号をAIで分析し、ラインで発生する機械の故障を事前に予測する。その他、購買履歴を基に顧客分析などに役立てている小売業、道路や橋梁（きょうりょう）などの設備メンテナンスに活用している建設業、SNSデータ分析などマーケティング活動に利用しているサービス業、ゲノム解析に活用し
【知って損はない】個人開発で役立つAPIまとめ
本記事に紹介されているAPIはあくまで一例にすぎないので十分にご注意下さい。他にもAPIがある場合はコメント欄に書き記すようにお願いします。 今回の記事では、個人開発で役立つAPIを紹介する。 Google Play Developer API アプリ購入と公開の２つのタスクがある。 様々な公開タスクとアプリ管理タスクを実行できる Google YouTube Data API YouTubeを検索して動画・再生リスト・チャンネルなどの一覧を取得したり、更新したりすることができる。 検索条件で地域や言語を指定できるが、他の言語も混ざってしまうので「日本語の動画のみ取得する」というようなことはできない。 Google Maps JavaScript API Web上でGoogle Mapを表示してピンを立てたり経路を表示させたりするのに使える 独自のコンテンツと画像で地図をカスタマイズでき、
伝わる文章 | 基本要素 | SmartHR Design System
相手に誠実に、わかりやすい文章を書くための心がけをまとめました。 どういう思考プロセスからどんな表現が生まれるのか、参考として実例を紹介しています。実際に読み比べ、SmartHRの従業員として何かを伝えようとするときの、参考にしてください。 伝わる文章のガイドライン何を伝えるかによって、必要な情報の量や説明の粒度は異なります。 情報が不足していたり、逆に情報が多すぎたりすると、読者が意図を読み取れないことがあります。 読み手となる相手の状況（読む場面、事前知識など）を踏まえ、言葉にする内容や表現を厳選することが大切です。 目的に合わせて情報を取捨選択する読者の目線に立ち、コンテンツの目的に合わせて情報を取捨選択しましょう。 実例1：法律や業務に関わる記事目的業務に関係する「厚生年金保険」について正確に知りたいと思っている人に、わかりやすく内容を伝える。 Before日本の年金制度は、全国民
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Micron、1βプロセス製造のDRAMを量産開始。容量密度35%向上
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