生成AI対応のためにML/DL処理能力向上を目指すGoogle Cloudが発表した“TPU v5e”とは何か？
Google、Rust言語で記述した組み込みOS「KataOS」を公開
KataOSは、機械学習を動作させる組み込み機器で使用する安全なOSとしてGoogle Researchが開発しているものだ。OSの中核となるカーネルにはセキュリティ強度の高さから「seL4」マイクロカーネルを選択。開発言語にはRustを採用して、バッファオーバーフローなどのエラーが発生する可能性を極力抑えている。KataOSでは、アプリケーションがハードウェアによるセキュリティ保護機構を回避してユーザーデータを盗むことはできないとしている。 KataOSは、サードパーティーによるアプリケーションを動的に読み出して作動させることができるというが、現時点でGitHubに公開したソースコードだけではまだそこまではできない。Googleは近いうちに、サードパーティーのアプリケーションを動かせるKataOSを公開するとしている。 さらにGoogleはKataOSのリファレンス実装である「Sparr
Google、学習用データの匿名化ツール「TensorFlow Privacy」公開 差分プライバシー採用
米Googleは3月6日（現地時間）、機械学習用データを安全に匿名化するツール「TensorFlow Privacy」をオープンソースでGitHubで公開した。 開発者は数行のコードを追加するだけで、AIモデルのプライバシーを強化できるという。GoogleがGmailのスマートリプライなどで採用している「差分プライバシー」技術に基づいている。差分プライバシー技術は、米Appleも「iOS 10」で利用している。差分プライバシーは、大まかに言えば、リアルなユーザーデータを個人が特定できないよう加工し、かつデータとしての有用性を保つ技術。 Googleは、TensorFlow Privacyを提供することで、開発者が自分の機械学習ツールの安全性を高め、改善することを支援したいとしている。 関連記事 GmailのスパムブロックにTensorFlowが活躍 1日1億件のスパムを削除中 Google
Google、“ローカルAI”構築用ワンボードコンピュータやカメラを「Coral」ブランドで発売
米Googleは3月6日（現地時間）、“ローカルAI”でIoT端末を構築するためのプラットフォーム「Coral」（β）を発表した。カメラモジュールや開発ボードなど、5種類のハードウェアも披露した。 ローカルAIあるいは「オンデバイスAI」とは、クラウドではなくエッジあるいはローカルあるいはデバイス上でAI処理を行うこと。Coralは「完全なローカルAIツールキットを提供する」という。ハードウェアコンポーネント、ソフトウェアツール、ローカルでニューラルネットワークを構築するために必要なコンテンツで構成される。 いずれも同日公式版になったフレームワーク「TensorFlow Lite」をサポートする。 「Coral Dev Board」は、SoM（システムオンモジュール）として設計されたシングルボードコンピュータ。同社が昨年10月に発表したエッジデバイス向けASIC「Edge TPU」、NXP
グーグルがエッジでAIを利用するためのワンボードコンピュータを発表
Googleは「Raspberry Pi」にスケールアップした形で対抗する150ドルのワンボードコンピュータ「Coral Dev Board」を発表した。この製品には、ネットワークのエッジで利用することを前提とて開発された、低電力消費デバイス向けの機械学習アクセラレータ「Edge TPU」が搭載されている。 このEdge TPUと名付けられた小さなASICが発表されたのは2018年7月のことで、その狙いは、センサーを備えたデバイスで「TensorFlow Lite」フレームワークを利用した機械学習モデルを実行できる、低コストなチップを提供することだ。 Dev Boardは、ベースボードと、取り外し可能なシステムオンモジュール（SOM）である「Edge TPU Module」から構成されている。また、このEdge TPUは、USBスティックのような形をした、CoralブランドのUSBアクセラ
グーグル、スマホ上で学習するAI訓練システムを備えた「TensorFlow Federated」公開
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleが開発した新しいコンピューティングツールを利用すれば、開発者はユーザーのプライバシーを尊重する人工知能（AI）搭載アプリを構築できる。 Googleは米国時間3月6日、「Federated Learning」と呼ばれるAI訓練システムを組み込んだオープンソースソフトウェア「TensorFlow Federated」をリリースした。TensorFlow Federatedはスマートフォンやタブレットなど、さまざまなデバイスに分散しているデータを使用して、新しい能力を習得する。しかし、そのデータを学習のためにデータを中央サーバに送り返すのではなく、スマートフォンやタブレット上で学習し、学習したことだけをアプリメーカーに送り返す。
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