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ディープラーニングを生活の当たり前に。LeapMindが日本から“世界標準”をつくりだす | Ledge.ai
webファースト・モバイルファーストの次は、『AIファースト』の時代と言われるぐらい、注目を集めるディープラーニング。 画像認識・自然言語処理といった領域の発展で、これまで難しかったことも、機械で認識可能になりました。ただ、まだまだ我々の生活の中に根付いてるとは言えません。高価なGPUが必要だったりと、かなり敷居が高い。 その敷居をさげて、ディープラーニングを“生活の当たり前”にする。そんなことを日本から仕掛けている LeapMind（リープマインド） という企業があります。 優秀な研究者（リサーチャー）・ハードウェアエンジニア・ディープラーニングエンジニアが多く所属し、日本から世界にむけてディープラーニング・プラットフォームの発信を計画中。多額の資金調達も行い、現在非常に勢いがあります。 今回は気になる、
AIのビジネスへの活用を促進！オープンプラットフォーム「ABEJA Platform」ベータ版が公開
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
リクルートテクノロジーズがディープラーニング活用した画像認識技術のAPIを無料公開
リクルートテクノロジーズが、機械学習やディープラーニングを用いたソリューションAPI群「A3RT（アート）」に2つのAPIを新たに追加した。 A3RTは「必要な最新テクノロジーをいつでも手軽に」というコンセプトのもと開発が進められている、機械学習やディープラーニングを用いたソリューションAPI群。3月16日にはその第一弾として、画像解析や文章分類モデル作成など6つのAPIが公開されている。その反響を受け、今回は「DCGAN」の技術を用いた画像生成API、および「マルチモーダルDeep Learning」を用いた画像とテキストの相互検索APIが追加された。 ※脚注 ①DCGAN：Deep Convolutional Generative Adversarial Networksの略。ディープラーニングを活用した画像生成などに用いられる技術 ②マルチモーダルDeep Learning：複数のデ
エッジでのDeep Learning技術に取り組むIdein株式会社が1.8億円の第三者割当増資を実施
Idein株式会社（読み：イデイン、本社：東京都千代田区、代表取締役：中村 晃一）はグローバル・ブレイン株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役：百合本 安彦）が運営するグローバル・ブレイン6号投資事業有限責任組合及び株式会社DG Daiwa Ventures（本社：東京都千代田区、代表取締役：踊 契三、荻野 明彦）が運営するDG Lab1号投資事業有限責任組合（通称：DG Labファンド）より総額1.8億円の資金調達を実施しましたことをお知らせ致します。 Ideinは、近年進歩の著しいパターン認識や信号処理の技術をセンシングへ応用し、実世界のあらゆる事象をソフトウェアで扱えるようにする事を目指して2015年に設立されました。これまで受託開発や共同研究を中心に、機械学習モデルの開発や応用アプリケーションの開発、推論の高速化等の課題に取組んできました。また、並行して高度なセンシング技術をより
脳に近づけ牙城を攻略、独自アーキテクチャー続出
DNNの学習を高速実行する専用プロセッサーの開発競争が激しい。米Intel社を筆頭に、富士通や国内外のベンチャー企業が、独自のアーキテクチャーで競う。現在の市場を支配する米NVIDIA社を追い越し、拡大する市場の先導役になることを目指す。 世界最大の半導体メーカーが、知る人ぞ知るベンチャー企業の名前に自社の将来を託すことは滅多にない出来事だ。米Intel社は2016年11月、人工知能向けの製品群を「Intel Nervana」ポートフォリオと命名。同時に、名前の由来になった買収先の米Nervana Systems社の深層学習向けLSIを、「Lake Crest」の名称で主力製品の1つに位置付けた。狙いはDNNの学習用途で独走する米NVIDIA社の追撃である注1）。そのためには既存製品の強化だけでは足りず、今回の異例の発表につながった（図1）。 注1）NVIDIA社の2016年8～10月期の
Intel、機械学習を手掛けるNervanaを買収へ
Intelが、ディープラーニング向けASICやソフトウェアを手掛けるNervana Systemsを買収する。これにより、ディープラーニング向けGPU市場をけん引するNVIDIAに挑む考えだ。 Nervanaを買収 Intelは2016年8月16～18日まで米国カリフォルニア州サンフランシスコで開催される「Intel Developer Forum（IDF 2016）」で、Nervana Systems（以下、Nervana）を買収する意向を発表する予定だ。Nervanaは、ディープラーニング向けASICやソフトウェアを手掛ける。Intelはこの買収により、ディープラーニング向けのGPU（Graphics Processing Unit）に取って代わることを狙う。 Intelが高性能コンピューティング（HPC）市場で強みを持つ一方で、NVIDIAは、その高度なGPUでディープラーニング市場
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。 人工知能の躍進を進める「ディープラーニング」 「人工知能」「ディープラーニング」というキーワードが注目を集めています。ディープラーニングは、ここ数年で人工知能を大きく躍進させるテクノロジーとして注目されるようになりましたが、特にここ1年の人工知能の躍進は目を見張るものがあります。 ディープラーニングの名を広めたIMAGENETチャレンジ（コンピュータビジョンによる画像認識コンテスト）ではMicrosoftとGoogleのグループによる人工知能が、とうとう人間の認識レベルを超える結果を達成しました。加えて、ディープラーニングは画像認識の分野だけではなく他の
「あらゆる用途に深層学習」、GTC 2016が開幕
同氏は、深層学習の高速化を狙ったGPUの新機種「Tesla P100」を発表（図4）。NVIDIA社が開発した新アーキテクチャー「Pascal」を採用し、浮動小数点演算性能は5.3TFLOPS（64ビット）、10.6TFLOPS（32ビット）、21.2TFLOPS（16ビット）に達する。製造プロセスは16nm FinFET。GPU間のインターコネクト技術に同社独自の「NV-Link」を採用し、台湾TSMC社の2.5次元実装技術「CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）」を使ってHBM2仕様の積層DRAMと接続する。ニューラルネットワークの重みなどの格納に利用できる14Mバイトのレジスタファイルを備え、外部のメモリーとのやりとりを減らせるようにした。Huang氏は、「本日（米国時間2016年4月5日）からTesla P100の量産を始めた」と表明した。 深層学習を高
「コンパクトな人工知能」実現へ、組み込み機器でディープラーニング
ディープラーニングを組み込み機器に――。三菱電機がディープラーニングの演算量を減らして組み込み機器単体でも実用なものとする手法を開発、2017年以降をめどに製品化する。自動車や産業用ロボット、監視カメラなどへの「人工知能」搭載を進める。 一般にディープラーニングと呼ばれる機械学習アルゴリズムは高度な推論を可能とするがその実現には多層ネットワーク構造が必要であり、実行には高い演算能力とメモリが欠かせないとされる（関連記事 SYSTEM DESIGN JOURNAL：畳み込みニューラルネットワークの使い方、分かりますか？） 三菱電機の開発した手法は、処理対象となるデータを多層ネットワークへ渡す前に組み込み機器側（ネットワークのエッジ側）にて類型化による効率化を行い、全体としての演算量と使用メモリ量を削減する。組み込み機器側での処理はソフトウェア処理で完結し、処理能力としてはCortex-A7ク
［6］国産の深層学習フレームワーク「Chainer」とは何か
比戸 将平＝Preferred Networks America, Chief Research Officer 2015年現在、世間は第3次人工知能ブームの真っ只中にある。人工知能やその応用に関する記事がWebだけでなく一般紙にも連日のように取り上げられ、人工知能の発展がもたらす社会的変化や未来に関する懸念についても盛んに議論されている。 そこで中心的な役割を果たしているのが、機械学習であり、特に深層学習（ディープラーニング）に注目が集まっている。深層学習は大規模かつ複雑なニューラルネットワークモデルを効率的に構築するための一連の手法であり、その威力は様々な機械学習の応用分野に広がっている。 本稿では、Preferred Networks／Preferred Infrastructureが開発したディープラーニングの開発フレームワーク「Chainer」の概要と、Chainerを使ったディ
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Neural Network Console
長文日記
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