IoT 通信プラットフォーム「SORACOM」が デジタルデータのアナログトランスフォーメーションを促進する新サービス「SORACOM Kaleidoscope」の提供を開始
IoT 通信プラットフォーム「SORACOM」がデジタルデータのアナログトランスフォーメーションを促進する新サービス「SORACOM Kaleidoscope」の提供を開始 株式会社ソラコム（本社：東京都世田谷区、代表取締役社長 玉川憲、https://soracom.jp/ 以下、ソラコム）は、IoT 通信プラットフォーム「SORACOM」に IoT 時代のビッグデータのための新サービス「SORACOM Kaleidoscope」（以下、Kaleidoscope）の提供を開始します。 2015年より提供を開始した弊社のIoTの向け通信サービス「SORACOM Air」やデータ転送支援サービス「SORACOM Beam」、また 2017年4月1日にリリースした亜空間通信サービス「SORACOM Interstellar」をご利用のお客様は、IoTデバイスから大量のデジタルデータを集積し、ク
日本トップクラスのAI研究者が語る、人工知能の歴史と産業との関係
第3次ブームにある「人工知能」 松尾氏は、「現在、人工知能は第3次ブームの時代にある」と話を切り出した。第1次人工知能ブームは1960年代の推論・探索の時代。80年代の第2次人工知能ブームである知識表現の時代を経て、2010年代の現在の第3次ブームは機械学習、ディープラーニング（Deep Learning）の時代だ。 「ディープラーニングにより、十数年できなかったことが、この2、3年、急速にできるようになり、破壊的なイノベーションが起きている」と松尾氏は言う。 ディープラーニング革命は【1】画像認識【2】運動の習熟【3】言語の意味理解――の順で進んでいる。 【1】の画像認識の難しさを理解するために、例えばイヌ、ネコ、オオカミをコンピュータで見分ける場合を考えてみる。 「耳が垂れている、目が長い→イヌ」「耳がとがっている、目が丸い→ネコ」「耳がとがっている、目が長い→オオカミ」となる。しかし
TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 のためのデータ作成 - すぎゃーんメモ
続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモ の続き、というかなんというか。 前回までは「ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する」というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。 様々なアイドル、応援アプリによる自撮り投稿 あまり知られていないかもしれないけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かがステージに立ち 歌って踊って頑張っている。まだまだ知名度は低くても、年間何百という頻度でライブを中心に活動している、所謂「ライブアイドル」。俗に「地下アイドル」と言ったりする。 ライブアイドル - Wikipedia そういったアイドルさんたち 活動方針も様々だけど、大抵の子たちはブログやTwitterを中心としてWebメディアも活用して積極的に情報や近況を発信していたりする。 そんな中、近年登
D-Waveの量子コンピュータは「1億倍高速」、NASAやGoogleが会見
カナダD-Wave Systemsの量子コンピュータ「D-Wave 2X」が「組み合わせ最適化問題」を既存のコンピュータに比べて最大1億倍（10の8乗倍）高速に解いた――。米航空宇宙局（NASA）、米Google、米大学宇宙研究連合（USRA）は2015年12月8日（米国時間）、シリコンバレーにある「NASA Ames Research Center」で記者会見を開いて発表をした（写真1）。 NASAやGoogleは2013年5月に「Quantum Artificial Intelligence Lab（QuAIL、量子人工知能研究所）」を設立し、これまで2年間にわたってNASA Ames Research CenterでD-Waveの量子コンピュータを運用し、性能のテストなどを行ってきた。2015年9月には「0」と「1」の情報を重なり合った状態で保持できる「量子ビット」を1000個以上搭
「君これやっといてね」日立が業務指示を行う人工知能開発
日立製作所は、業務システムに蓄積したビッグデータから、業務変動や現場業務の活動を理解し、適切な業務支持を行う人工知能を開発した。この技術を活用し自社内の実証では物流業務で8％の効率改善を実現したという。 日立製作所（以下、日立）は2015年9月4日、業務システムに日々蓄積されるビッグデータから、需要変動や業務現場の改善活動を理解し、適切な業務指示を行う人工知能を開発したと発表した。 日立が今回開発した人工知能は「現場の作業者が行う改善業務などを理解する」ということが特徴だ。 現場の作業者は、効率的に作業を行うために、自身の経験則に基づいて工夫や改善を加えて業務を行っている。今回開発した人工知能は作業者の工夫や改善が加わることによって生まれた結果を自ら取り込んで解析することで、より高い効率を生み出す結果を選び出し、次の業務指示に反映することが可能だ。現場の作業者の工夫や改善を人工知能が理解し
すごい人達呼んで「Webは死ぬか？」をマジメに語り合ってもらった-前編- | HTML5Experts.jp
【及川卓也・清水亮・羽田野太巳・藤村厚夫】すごい人達呼んで「Webは死ぬか？」をマジメに語り合ってもらった（前編） 白石 俊平（HTML5 Experts.jp編集長） 今また、「Webの死」を予言する論調をそこここに見かけます。モバイルやウェアラブルといった新たなコンテキストが、プラットフォームネイティブな技術の優位性を後押ししているだけではなく、Webコンテンツの消費の仕方を大きく変え、Web上で成り立っていたビジネスモデルをも脅かしつつあります。 本当にWebはヤバいのか、気になってしょうがないので、スゴい人たちに集まってもらって、「Webは死ぬか」について語り合っていただきました。Webを取り巻く様々な論点を包括的に議論でき、貴重な場になったのではないかと自負しております。 Webに関わる人にとっては必読の対談だと思います！でもこの記事、長くて濃いので、心してかかってくださいね:-
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