iPhoneやMacのAI機能が徐々に明らかに 24年登場か iOS 18やApple Music、Keynote、Xcodeなど多岐に | JBpress (ジェイビープレス)
かねて、米アップルが生成AI（人工知能）を活用した機能やサービスを開発中だといわれてきたが、その概要が徐々に明らかになってきたようだ。 「iPhoneの17年の歴史で最も重要なアップデート」 米ブルームバーグ通信や英ロイター通信はは2月15日、アップルがソフトウエア統合開発環境 （IDE）「Xcode」の次期版をほぼ完成させており、2024年前半にもソフトウエア開発者向けにリリースする計画だと報じた。 それによれば、新版には、AIを使ってソースコードをブロック単位で予測・記述する機能が搭載される。米マイクロソフト傘下、米ギットハブ（GitHub）のコード自動生成支援ツール「GitHub Copilot」と同様に機能するという。これによりソフトウエア開発のプログラミングプロセスが簡略化され、時間とコストを節約できる。 情報筋によると、アップルのスマートフォン「iPhone」やタブレット端末「
ノーコードでAI開発ができるML自動化ツール、製造現場のデータ活用を推進
テクノプロ テクノプロ・デザイン社は、ノーコードでAI開発ができるML自動化ツール「MLFactory」を発表した。製造現場に蓄積されたデータをインポートし、MLを自動化することで製造現場のデータ活用を推進する。 テクノプロ テクノプロ・デザイン社は2023年8月1日、ノーコードでAI（人工知能）開発ができるML（機械学習）自動化ツール「MLFactory」を発表した。同日、PCとサーバへインストールするソフトウェア型パッケージ製品の出荷を開始している。 MLFactoryは、顧客の製造現場に蓄積されたデータをインポートし、機械学習を自動化することで製造現場のデータ活用を推進する。AIやコーディングの専門的な知識と技術、操作を用いることなく、マウスのクリックだけで直感的にAIデータ解析環境の開発ができる。
生成系AIが変える技術職の役割--今後のキャリアのために知っておくべきこと
Joe McKendrick （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 川村インターナショナル 2023-04-21 07:30 全職業の80％以上（特に大学教育が求められる仕事）が、生成系AIの影響を受けるか、生成系AIによって能力を高められるだろう。これは、OpenAI、OpenResearch、ペンシルベニア大学の研究者チームが先頃発表した論文の予測だ。この自動化の台頭は、ITの開発／運用に従事する人やこの分野での就職を志す人にとって、何を意味するのだろうか。 AIと、訓練データに基づいてコンテンツを作成する生成系AIは、テクノロジーキャリアに2つの点で影響を及ぼすだろう。ツールとしてのAIは、プロフェッショナルの生産性と能力を向上させる。ビジネスレベルでは、自動化の進歩によって、そのようなシステムの設計、構築、維持に必要なAIスキルに対する需要が拡大する。 開発者や
アルム株式会社
Q1.CAD/CAMとはどう違うのですか？A現在のCAD/CAMもある程度自動化されていますが、ほとんどが人による設定をして、保存された工具や切削条件の情報から選択する、またはテンプレートで自動化するのみです。 この場合、あらゆる形状に対応できないことに加え、工程ごとに工具交換指令が入り、非常に非効率的です。 ARUMCODE１の場合、手動モードはCAMとほぼ同じ機能を有していますが、自動モードは図面データを読み込ませるのみで、独自の工程設計アルゴリズム、切削条件アルゴリズムであらゆる形状の加工に自動対応することが可能となっています。
リチウム空気電池の寿命２倍に、ＡＩとロボットが電解液探索 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
物質・材料研究機構の松田翔一主任研究員とラムバール・ギヨム主任研究員、袖山慶太郎グループリーダーらは、人工知能（ＡＩ）技術と実験ロボットでリチウム空気電池の電解液を探索し、寿命を２倍に伸ばした。１０００万通り以上の組み合わせがある実験条件の中で約１万種の電解液を調製して評価し、添加剤の組み合わせの妙を発見した。電極触媒やメッキ、腐食など電気化学反応など幅広く展開できる。 リチウム空気のアミド系電解液の添加剤の配合を検証した。１５種類の添加剤の中から５種を選び、濃度は２通り設定する。これで１１５３万以上の組み合わせ数になる。実験ではまず充放電３サイクル分のデータから反応効率を求める。 局所最適値法という手法で探索すると反応効率は最大で８６・１％。ベイズ最適化では９２・８％に向上した。この候補の中から電池寿命を評価すると標準電解液に比べ約２倍に延びた。調製した添加剤５種は一つでも欠けると反応効
「過去に見たことがないスピードで成長」1年でARR20億円のSaaS、成長の要因を聞く
「過去に見たことがないスピードで成長」1年でARR20億円のSaaS、成長の要因を聞く（1/4 ページ） 「SaaSとして過去に見たことがないスピードで成長をしている 」 P.A.I.（パーソナル人工知能）開発を行うオルツ社（東京都港区）が提供する会議議事録の自動文字起こしツール「AI GIJIROKU（AI議事録）」の売上成長を見た投資家は、製品の爆発的な拡販スピードに驚きを隠せなかった。 AI insideやPKSHA Technologyなど独自に培ったAI技術をSaaSプロダクトとして展開し、成長を遂げる企業が増えている。パーソナル人工知能の研究開発に注力してきたオルツもまたSaaSモデルのプロダクトを2021年にリリースした。 その実績は、わずか1年で"導入社数3000社"、"ARR20億円"といった通常のSaaSスタートアップとは比べ物にならない程のスピード感だ。 同社の代表を
脳に似せた半導体「最後のパズル」はめた…サムスン、「インメモリーコンピューティング」を世界で初めて実現
サムスン電子が人の脳に似せた次世代半導体技術の実現に向けた最後のパズルをはめるのに成功した。 サムスン電子は１３日、磁気抵抗メモリー（ＭＲＡＭ）基盤の「インメモリーコンピューティング」を世界で初めて実現し、研究結果を学術誌ネイチャーに掲載したと明らかにした。インメモリーコンピューティングはメモリー内でデータの保存だけでなく演算まで行う最先端チップ技術だ。既存の技術より電力消費が顕著に低く次世代低電力人工知能（ＡＩ）チップを作る技術として注目されている。 サムスン電子関係者は「今回の研究はシステム半導体工程と組み合わせて大量生産が可能な非揮発性メモリーであるＭＲＡＭを世界で初めてインメモリーコンピューティングで実現し、次世代低電力ＡＩチップ技術の地平を拡張したということに大きな意味がある」と明らかにした。 これまで抵抗メモリー（ＲＲＡＭ）、相変化メモリー（ＰＲＡＭ）素子を活用したインメモリー
タチコマのように並列化し進化する、 Google親会社の日常家事ロボット
タチコマのように並列化し進化する、 Google親会社の日常家事ロボット：Googleさん（1/3 ページ） テクノロジー界隈がやたらと「メタバース」を喧伝する昨今ですが、そんな中Googleさん（の親会社のAlphabet）はひっそりとロボット関連事業の進捗を発表しました。 Alphabetは数年前からロボット事業に取り組んでいますが、ようやく「モラベックのパラドックス」を克服できるかも、という光が見えてきたんだそうです。 モラベックというのは1980年代の未来学者、ハンス・モラベック博士のことで、このパラドックスは「高度な推論よりも感覚運動スキルの方が多くの計算資源を要する」というもの。大雑把に言うと、ロボットにとっては、「（人間にとって）難しいことは簡単で、簡単なことは難しい」ということです。洗濯物干しとか、チェスはさっぱりな私にでもできる家事が、ロボットにとってはものすごく難しいら
MSSについて | MSS嗅覚センサ | 国立研究開発法人物質・材料研究機構
国立研究開発法人物質・材料研究機構（以下NIMS）国際ナノアーキテクトニクス研究拠点（MANA）の吉川元起グループリーダー（現 NIMS・機能性材料研究拠点）が、故Heinrich Rohrer博士、およびスイス連邦工科大学ローザンヌ校の秋山照伸博士（現 NanoWorld AG）・Peter Vettiger博士らと共同で、2011年に開発しました。 MSSは、ナノメカニカルセンサの一種であり、従来のカンチレバー型構造では不可能であった高感度化と小型化を両立した新たなセンサ素子です。1 mm2以下の素子で、従来型と比べ約100倍の感度を実現しました。その独特な構造によって、嗅覚センサに求められる各種特性を網羅した理想的なセンサ素子となっています。 ガスを吸着させる感応膜としては、有機・無機・生体材料など、ほとんどすべての材料を利用可能であり、測定対象や測定条件に応じて、柔軟に対応可能です
Google翻訳より高性能？ 「日本の自動翻訳がすごい理由」をNICT隅田氏が解説
Google翻訳より高性能？ 「日本の自動翻訳がすごい理由」をNICT隅田氏が解説：これからのAIの話をしよう（自動翻訳編）（1/4 ページ） 今年3月、大阪メトロの英語サイトが路線名の「堺筋線」を「Sakai Muscle Line」と誤訳していたことがネットで話題になりました。米Microsoftの自動翻訳ツールによる翻訳をそのまま掲載していたことが原因です。 「さすが大阪、ボケ方が半端ない」などと友人にからかわれてしまったのですが、この事件には根深い問題が隠れています。 Google翻訳を使うと、いまでも堺筋線は「Muscular line」で、三両目は「Third eye」と訳されます。精度が高いと評判のGoogle翻訳でも誤訳しているわけですが、何より大阪メトロの件が話題になった後も特に修正されていないことに驚きました。 外国人観光客がますます増え、2020年の東京オリンピック・
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