NEC、世界トップレベル性能の高速な大規模言語モデル (LLM) cotomi Pro / cotomi Light を開発
NECは、LLM(Large Language Model：大規模言語モデル)「cotomi(注1)」のラインアップ拡充のため、学習データやアーキテクチャを刷新した「cotomi Pro」「cotomi Light」を開発しました。 昨今の生成AIの急速な発展に伴い、様々な企業や公共機関が、LLMを活用した業務変革の検討・検証を進めています。具体的な活用シーンが見えてくる中で、導入・運用に際してレスポンスタイム、業務データ連携や情報漏洩・脆弱性等のセキュリティ面など、お客様ニーズにあったモデル・形態での提供が求められています。 NECは、高速性と高性能の両立がお客様の課題解決に必須と考え、LLMのラインアップを拡充しました。今回開発した「cotomi Pro」「cotomi Light」は、グローバルのLLMと同等の高い性能を、十数倍の速度で実現する高速・高性能なモデルです。一般的に、LL
国内最大規模AIスパコン「数か月かかるところを1日で」 社会価値の創造を加速
一人ひとりの暮らしを良くするために発展するAI。NECは国内企業では最大規模のAI研究用スーパーコンピュータを構築します。これにより、AIの学習時間を4600分の1に短縮できます。なぜ今、大規模なAIスパコンが必要なのか。高速化で何ができるのか。NECが届ける可能性について、NECの研究開発全体を統括する執行役員の山田昭雄とAIスパコン開発責任者の北野貴稔に聞きました。 ──国内企業では最大規模の計算能力を持つAIスパコンを構築し、2023年3月フル稼働の予定です。構築の狙いは。 山田昭雄執行役員：デジタルツインという言葉が近年よく聞かれます。実世界で起きる様々な事象をモデル化し、未来を予測しようという試みです。最近では、さらに踏み込んで、未来予測に基づいて最適なアクション・解決策を提案してほしいというニーズも顕在化してきました。人間にとっては意識せずにやっている意思決定のプロセスそのもの
Data Fabric
オンプレミス環境もクラウドも含め、どこにあるデータに対しても必要な時にアクセスでき、自由に、かつ安全にデータを移動・制御できてこそ、真のハイブリッドクラウド環境。ネットアップでは真のハイブリッドクラウド環境を提供するため「Data Fabric」というビジョンを掲げています。 構成する製品やソリューションを「糸」とし、お客様、パートナー、ネットアップが、その「糸」を編むことで「布（Fabric）」となります。 NECはクラウド、AI、セキュリティなど、デジタル技術を活用し、ビジネスや生活の質を高めるデジタルトランスフォーメーションの実現に貢献する製品・ソリューションやサービスを提供しています。 業種や業務に精通しているSEとネットアップストレージを活用した高度なSI力によって、システムの提案からSI、運用までトータルにサポートします。
NEC、景観画像の場所を衛星画像や航空写真から推定する技術を開発
NEC は、地上で撮影された景観画像と衛星画像や航空写真等の上空から撮影された画像と照合することで、景観画像の場所を推定する技術を開発しました。 本技術により、ランドマークとなる建築物が写っていない場合であっても、広域をとらえた衛星画像・航空写真から撮影場所を見つけることが可能となります。NECは今後、この技術を自然災害の被害を受けた場所や範囲の推定へ活用することで、救助活動の迅速化等への貢献を目指します。 水害や地震等の自然災害の発生時には、被災者の救助活動や生活再建に向けた取り組みを迅速に行えるよう、被害を受けた場所や範囲、状況を即座に把握することが重要です。そして、これらを把握する方法として、市民から自治体等へ提供される災害状況を撮影した画像の活用が期待されています。 NECは、被災状況の迅速な把握を実現していくため、衛星画像・航空写真を活用して地上で撮影された画像の場所を推定する技
NEC、従来技術の半分の学習データ量でも高精度に識別可能なディープラーニング技術を開発
NECは、従来の半分程度の学習データ量でも高い識別精度を維持できるディープラーニング技術を新たに開発しました。 識別精度の向上には、識別が難しい学習データをより多く学習することが有効ですが、学習に適した質の良いデータを十分に確保することが重要です。本技術は、ニューラルネットワーク(注1)の中間層で得られる特徴量を意図的に変化させることで、識別が難しい学習データを集中的に人工生成します。これにより、少ない学習データ量でも識別精度を大きく向上させ、ディープラーニングを適用したシステムの開発期間短縮に貢献します。 具体的には、ディープラーニング技術の適用に必要な学習データ量を半分程度に削減します。また本技術は、データの種類を問わず汎用的に適用可能であることから、専門家による調整が不要になります。これにより従来、学習データ収集時間やコストの高さが阻害要因となっていた製品の外観検査やインフラ保全など
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