英Dyson社と米iRobot社が、ロボット掃除機のvisual SLAM機能の拡充に動いた。地図を永続的に記憶できるようにし、その地図を基に掃除したい部屋などを事前に指定できるようにした。 両社とも2015年に発表した先代の機種から、RGBカメラで地図作成・自己位置推定を行うvisual SLAM（vSLAM）を既に導入していたが1）、地図は掃除の開始時に毎回、新規に作成しており、作成した地図を記憶（永続化）させる機能は設けていなかった。 地図をロボット内部のフラッシュメモリなどに格納して記憶させること自体は当時から可能ではあったが、家庭内では椅子など家具の位置が次回の掃除タイミングまでに変化する可能性があり、そうなると記憶していた地図とその時点での観測データとをマッチングしにくくなる。結果として、自己位置推定を頑健に行うことが難しくなるため、あえて毎回、新規に構築していたのである。

無人で走る「レベル4」の自動運転開発でトップランナーの米Waymo（ウェイモ、Google親会社であるAlphabet傘下）。時間はかかったが、本格的な商用化が目前との見方が強まる。安全に関する最新の報告書や論文を読み解くと、かつての孤高の存在から既存の自動車業界に寄り添い、さらに事故の実態を赤裸々にする「現実路線」にかじを切る姿が浮かんできた。自動運転の走行距離は群を抜く上、事故率は低い。国内自動車メーカーとの実力差は広がる一方だ。 自動運転の商用化で技術や事業モデルなどと同じくらいに重要なのが、安全基準である。どうすれば「安全な自動運転車」と見てもらえるのか、事故が起こったときに自らの責任がないことをどう示すのか、各国・地域で議論が進む。これまで既存の自動車業界と距離を置き、ほとんど単独で自動運転システムを開発してきたWaymo。安全基準の考え方や枠組みを作るのは協調路線が得策と判断し

囲碁AIを日本のプロ棋士が研究に使うようになって1年半ほどたちますが、使い方はどう変化しましたか。 大橋氏　上野さんをはじめとする10代の棋士は、今では囲碁AIを使うのが当たり前になっていますね。20代も多くの棋士が囲碁AIに触れています。 囲碁AIの実行環境としてどのようなITインフラを使っているのでしょうか。 大橋氏　Amazon Web Services（AWS）のようなクラウドを使う棋士もいれば、高性能のGPUマシンを自ら購入している棋士もいます。 まず従量課金型のクラウドで囲碁AIを使ってみて、公式戦の振り返りで週1回使うだけならそのままクラウド、囲碁AIで毎日何時間も勉強するようならマシンを買う、といった判断をする棋士が多いですね。若手棋士はだいたい使い方のリズムがつかめてきた感じですが、その点で最先端を行くのが上野さんです。 おお、そうなんですか。上野さんの囲碁AIの実行環境

自動運転車の技術水準を推し量る指標の1つが「離脱当たり走行距離（Miles per Disengagement）」である。離脱（Disengagement）とは、自動運転車の運転席にいるテストドライバーの判断で自動運転AI（人工知能）をオフにしたり、AIが判断に迷ってテストドライバーに運転を引き継いだりすることを指す。離脱が発生せずに走れる距離が長いほど、自動運転AIが優秀だと見なせる。 生涯に1度のレアなケースにも対応 離脱当たり走行距離を見ると、米グーグル（Google）から独立した米ウェイモ（Waymo）のレベルが圧倒的だ。ウェイモの自動運転AIはカリフォルニア州の公道を125万5997マイル（約202万キロ）走って、114回しか離脱が発生しなかった。離脱当たり走行距離は1万1017マイル。約1万8000キロメートルを走って1回しか離脱が発生しない計算だ。 「我々の自動運転車は、人間

自動運転車として初めて歩行者の死亡事故を引き起こした米ウーバーテクノロジーズ（Uber Technologies）に対する批判の声が高まっている。自動運転技術や運用体制に不備があったにも関わらず、長距離の公道テストを強行した疑いがあるためだ。公道テストを許可したアリゾナ州政府への批判も起こっている。 ウーバーの自動運転車がアリゾナ州テンピ市での公道テスト走行中に歩行者をはねて死亡させる事故を起こしたのは、2018年3月18日（米国時間）午後10時ごろ。当初は亡くなった49歳の女性が横断歩道のない場所で車道を渡っていたことから、「人間のドライバーでも避けられない事故」とする報道も出ていた。しかし、テンピ市警察が自動運転車の車載カメラが撮影したビデオを公開したことをきっかけに、ウーバーの自動運転技術を疑問視する向きが多くなってきた。

2017年12月25日、プログラミング言語Rubyの新バージョンである「Ruby 2.5」が公開された。Rubyの新バージョンは例年、クリスマスにリリースされる。翌日の26日には「Ruby 2.5リリースパーティー」が開かれ、Rubyの開発者（コミッター）がRuby 2.5の改善点を披露した。 Ruby 2.5の最大の特徴は処理の高速化。様々な箇所が高速化のために改良されている。また、2020年のリリースを目指している「Ruby 3.0」の機能を実現するための準備も同時に実施しているという。 冒頭ではRubyのオリジナルの開発者であるまつもとゆきひろ氏がテレビ電話で参加。開発がリリースのギリギリまで続いてしまった点を反省した。「せめて11月までにまとめておくべきだった」（同氏）。また、クリスマスリリースはプレゼントという意味があるものの、家族を持つコミッターが増えてきたため、「少し前の22

米Amazon Web Services（AWS）がIaaS（Infrastructure as a Service）「Amazon EC2」の基盤を全面刷新していた。新基盤「Nitro」は自社開発した専用ASICを採用することで、ネットワークやストレージの性能を大幅に強化した。クラウドの性能強化を独自ハードが担う時代になった。 EC2の新基盤であるNitroの存在は、米ラスベガスで開催する年次カンファレンス「AWS re:Invent」でAWSのグローバルインフラストラクチャー担当バイスプレジデントであるPeter Desantis氏が11月28日（米国時間）に明らかにした（写真1）。Desantis氏はAmazon EC2の開発に初期から関与しているコアメンバーの一人だ。 同氏によればAWSは2013年にAmazon EC2の基盤刷新を始め、3年掛かりでNitroを完成させたという。パ

「マイニングプールの運営を通じ、仮想通貨コミュニティから学び、コミュニティの成長に貢献したい」（GMOインターネットの熊谷正寿グループ代表）。 GMOインターネットは2017年9月7日、仮想通貨ビットコインで新規のコインを得る「マイニング（採掘）」に使える半導体チップの製造と、マイニングで収益を上げるマイニングプールの運営に参入すると発表した。なぜGMOインターネットはマイニング事業への参入を決めたのか。同社が2017年9月13日に本社で開催した事業説明会から、同社の狙いを探る。 7nmプロセスで初の商用チップか GMOインターネットは現在、ビットコインが採用するハッシュアルゴリズム「SHA-256」のハッシュ値演算を並列実行できるマイニングチップを開発している。既に論理設計を終え、最先端の7nm製造プロセスで2018年4月に量産を始める計画だ。「7nmプロセスでは世界初の商用チップになる

Preferred Networks（PFN）が開発するディープラーニング（深層学習）フレームワーク「Chainer」が間もなく、分散処理に対応することで大幅に高速化する。PFNの西川徹社長が2017年1月26日（米国時間）に米サンフランシスコで開催された「Deep Learning Summit 2017」で明らかにした（写真1）。 現在のChainerは、マルチノード（複数サーバー）での学習に対応にしておらず、1台のノード上で複数のGPU（Graphics Processing Unit）を使用する場合も、どのGPUで何の処理を実行するのかをプログラマーが記述する必要があった。PFNはマルチノードでの学習に対応した分散バージョンのChainerを開発中で、社内ではテストも始めている。この分散バージョンのChainerでは設定を変更するだけで、マルチノード環境やマルチGPU環境に対応する

同期処理が失敗した原因は、4台をつなぐスイッチの不具合。具体的には、スイッチが故障状態であるにもかからず、故障を知らせる「故障シグナル」を発信しなかった。国内線システムは故障シグナルを検知するとスイッチを予備機に切り替えるが、今回はその機能そのものを作動できなかった。 スイッチは完全に停止したわけではなく、「不安定ながらも動作していたようだ」（同）。そのため、DBサーバー間の同期は順次失敗し、停止していったと見られる。 ANA広報によると、スイッチは米シスコシステムズ製「Catalyst 4948E」という。「2010年6月の発売開始以降、世界で4万3000台、うち日本で8700台を販売しているが、今回の不具合は初めての事象と聞いている」（ANA広報）。なぜ「故障シグナル」が発信できなかったかは分かっていない。 1台での縮退運転を決断 4台の完全停止から37分後、ANAは1台のDBサーバー

脳を参考にすることで、全く新しいコンピュータを生み出せるのではないか――。世界中で「脳型コンピュータ」に関する研究開発が進められている。しかし脳型コンピュータの実現は容易ではない。それを象徴するスタートアップがある。米Brain Corporationだ。 事業内容を隠して活動する「ステルス」の状態を脱し、2015年9月に初めての製品を発売したBrain Corporationは、二つの意味で注目に値するスタートアップだ。一つ目の理由は、同社が2015年9月に小型ロボット開発用の商用ソフトウエア「BrainOS」を発売したこと。もう一つの理由は、同社が脳型コンピュータの開発から事業転換して、ロボット用ソフトの発売に至ったということだ。 カリフォルニア州サンディエゴに拠点を置くBrain Corporationは、米Qualcomm社や米国防高等研究計画局（DARPA）から出資を受け、「脳の

日本で考案された理論を基にする「量子アニーリング方式」の量子コンピュータは、人工知能の開発に欠かせない「機械学習」を高速に処理できる可能性がある。米Googleが「既存コンピュータに比べて1億倍高速」と実証したカナダD-Wave Systemsを追って、日米の研究機関が人工知能用の量子コンピュータの開発を加速させている。 D-Wave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）高速に解ける（関連記事：D-Waveの量子コンピュータは「1億倍高速」、NASAやGoogleが会見）――。Googleがそう発表した直後に当たる2015年12月10、11日、シリコンバレーにある米スタンフォード大学で、D-Waveを追いかける日米の研究機関が量子コンピュータをテーマにしたワークショップ「New-Generation Comp

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

随分前から「もう古い」と言われ続けてきたCOBOL言語。それでも、COBOLで書かれた業務アプリケーションは、今も多くの企業で利用されている。特に金融機関では、膨大な量のCOBOLアプリケーションがバリバリの現役。金融機関でも大手ともなると、年間で500億円以上もの巨費を、COBOLアプリケーションの保守に費やすというから、驚きである。 巨額の保守費用は当然、IT予算を圧迫し、攻めのIT投資を難しくする。金融機関の場合、先端ITを活用して新たなサービスを創るFinTech（フィンテック）関連などの投資を増やさなければいけないから、由々しき問題である。本来なら一刻も早く、肥大化したレガシー資産を今主流の技術基盤に移し、同時にスリム化を図る必要がある。 実際、保守業務の非効率性は目を覆うばかりだ。ある大手金融機関では、プログラムを1行直すだけでも2カ月かかる場合もあるという。あまりにも長期間に

米IBMは2015年10月5日（米国時間）、大容量のオブジェクトストレージを実現するソフトウエアのベンダーである米Cleversafeを買収すると発表した。Cleversafeの事業はIBMのクラウド事業部門に統合する予定。 Cleversafeは2004年に設立されたベンダーで、大量のPCサーバーを束ねてエクサバイト級の容量を実現する分散ストレージソフトを販売している。画像や音声、動画といった大容量の非構造化データの保管に向くとする。日本ではKDDIがクラウドのストレージに、Cleversafeのソフトを採用している。 Cleversafeの特徴は、長距離通信の世界で使われる「誤り訂正符号方式」を分散ストレージに採用していること。ファイルはまず暗号化した上で、たくさんのスライス（断片）に分割し、複数台のサーバーに分散配置する。 スライスには他のスライスのパリティーデータが含まれており、必

約2カ月前、あるニュースに目が釘付けになった。凸版印刷が、江戸時代以前のくずし字を自動解読し、テキストデータ化する「くずし字OCR」なる技術を開発した、というのだ。多くの人にとっては日常的なニュースの一つかもしれない。しかし、大学時代に日本史を専攻・研究していた筆者にとっては驚くべき事態だ。 くずし字は、そう簡単に読めるものではない。少なくとも筆者はマスターできなかった。いくらテクノロジーの進化が日進月歩とはいえ、OCRで自動解読できるとは、にわかに信じがたいことだ。真相を探るべく、凸版印刷に向かった。出迎えてくれたのは、同社情報コミュニケーション事業本部の大澤留次郎氏と山本純子氏だ（写真）。

米Intelは2015年8月18日（米国時間）、米サンフランシスコで開催した「Intel Developer Forum（IDF）」で、同社と米Micron Technologyが開発した新方式の不揮発性メモリー「3D XPoint」を採用したSSD（Solid State Drive）である「Intel Optane」を2016年に発売すると発表した（写真1）。IDFの基調講演ではOptaneの性能デモを初公開し、既存のSSDよりも5～7倍高速であることを示した。 SSDであるOptaneは、IntelとMicronが共同開発した3D XPointとIntelが開発したメモリーコントローラーやソフトウエアを組み合わせた製品となる（写真2）。IntelとMicronが2015年7月に発表した3D XPointは、現在主流の不揮発性メモリーである「NAND」方式のフラッシュメモリーに比べて1

電子商取引（EC）大手の楽天は、事業拡大に欠かせないサイト分析を担うデータサイエンティストを世界中から探し、韓国出身の女性を抜てきした。楽天でデータサイエンティストを務めるジョン・ヨンズ氏は機械学習や異常値検出の研究で博士号を持つワールドクラスのデータサイエンティストだ。ジョン氏は膨大なデータの中から不正アクセスなど異常の兆候を見つけ出す。巨大ECサイトで日々攻撃にさらされる楽天市場に欠かせない役割を果たしている。 「自分が何をやりたいかより、相手に話を聞くことを最優先する。それが私の信条だ」。楽天でデータサイエンティストを務める韓国出身のジョン・ヨンズ氏はこう言い切る。 「話を聞くことを最優先」というジョン氏の発言は、「相手からどんな球が来ても、必ず打ち返せる」という自らの専門性に対する自信の表れでもある。ビッグデータ隆盛の中でデータサイエンティストに注目が集まっているが、ジョン氏は統計

一般的なCPUとメモリーを組み合わせた情報処理システムに比べて、データ検索やデータマイニングなどの処理速度を従来比100万倍など、桁違いに高速化できるメモリー型コンピューティング技術を、ベンチャー企業のエイ・オー・テクノロジーズが開発している。インメモリー・データベースやビッグデータ解析、DNA解析などへの応用を目指す。 開発したのは、データベース検索チップ「Data Base Processor（DBP）」。この1月にFPGA版の試作品が完成する。共同開発者の電気通信大学 大学院 情報理工学研究科 先進理工学専攻 准教授の範公可氏が、技術の詳細を2014年2月14日に開催される科学技術振興機構（JST）主催の「分野別 ビッグデータ 新技術説明会」で発表する（関連ページ）。 これまでのCPUとメモリーを組み合わせた情報処理システムでは、データ検索などを行う際に、データを探しやすくするための

先日、政府は自衛隊の次期主力戦闘機（FX）に、米国など9カ国が共同開発中の米Lockheed Martin社製「F-35 Lightning II」を選定しました。 航空機産業は技術面で多大な波及効果があることから、FXの選定においても国内の防衛産業の基盤維持が一つの論点となっていました。ただし、今回選定が決まったF-35の場合、Eurofighter社の「Typhoon」といった他のFX候補機と比べると、国内で認められるライセンス生産の割合は低いようで、F-35調達における一つの懸念点となっているようです。 これはこれで日本の製造業にとって非常に重要な問題なのですが、それとは別に筆者がF-35で思い浮かべたのが、「JSF++」です。 JSFというのは、F-35のプロジェクト発足当初の名称で「Joint Strike Fighter」の略称です。さまざまな国の多様な目的を持った戦闘機を共通