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現状では、量子コンピュータを使っても特に高速に組合せ最適化問題や量子化学計算、機械学習は解けない件 by Yuichiro Minato | blueqat
こんにちは。最近米国でも量子コンピュータにまつわる誇大広告が問題になっています。米国ではすでに量子アニーリングを行っている企業はほとんどおらず、量子ゲート方式しかやっていないのにもかかわらず、誇大広告とはどういうことでしょうか？また、量子コンピュータに参入してしまった企業はどのように対策をしているのでしょうか。 特に誇大広告として語られてしまっているのが、 １，組合せ最適...
千葉の高専生、ハッカソンで最優秀賞 「量子コンピューターでお手軽機械学習」とは：朝日新聞GLOBE＋
越智優真さん。最近ギターを始め、軽音楽部にも入った。機械学習の勉強は「一日2時間ぐらい」という＝木更津高専で、藤田明人撮影 木更津工業高等専門学校（千葉県木更津市）情報工学科に今春入学した越智優真さんは、４月、「Fixstars Amplifyハッカソン」（株式会社フィックスターズ主催）で、応募71作品の中で最優秀賞に輝いた。応募したのは中学3年のとき。他の応募者は、東大、東工大、早稲田大、慶応大、東北大などで専門領域を学ぶ大学生や大学院生が多く、越智さんの活躍は注目を集めた。 越智さんが応募したプログラムとアイデアの題名は、「浅（くて広い）層学習 少データでお手軽機械学習」だ。 機械学習は、人工知能（AI）が自分で物事を学ぶための技術だ。その一つとして「深層学習（ディープラーニング）」があり、画像認識、音声認識、文章の要約、翻訳など幅広い分野への応用が期待されている。 深層学習は一般に、
最低限のNetwork知識
こんにちはシムディ合同会の開発チームです。 今回はネットワークに関して特にL2とL3の話です。 参考文献(とても良書なので興味ある人は是非) ・tanenbaum先生の教科書(Networkの世界的bible) ・CでネットワークプログラミングをするHands-on本(とても読みやすかった) ・Linuxで仮想ネットワークを構築してみる本(解像度が上がった) ・TCPの最新動向を掘り下げてる本 ネットワークモデルのoverview コンピューターのネットワークはコンピュータ同士プロトコルという決まり事に沿って通信を行うことで意思疎通を図っている。このプロトコルは多数あり、類似したものを同じ階層に分けてモデル化し考えるのが一般的である。例えば、以下の図はOSIモデルと呼ばれる7層に分かれたプロトコル。 上から簡単に概略を示す。(深入りはしない。) ・アプリケーション層 プログラマーが意識する
自律的に学習・行動するロボット誕生へ、「脳型コンピューター」研究の現在地 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
デジタル変革（ＤＸ）化が進む中、膨大なデータを処理し判断する人工知能（ＡＩ）の役割が重要さを増している。物質・材料研究機構の研究グループは、脳の機能をまねた素子や回路で動く「脳型コンピューター」の要素技術を研究し、従来はソフトウエアに使われているＡＩをハードウエアであるデバイスに組み込もうとする。２０５０年には新機構を搭載し、自律的に学習や行動ができるロボットが登場するかもしれない。（冨井哲雄） 【演算処理不要】 深層学習に使うＡＩはプログラムに沿って数値計算の値を得るなどソフトでの活用を重視しており、ハードはデータの保存などＡＩには直接関与しない。 ＡＩの利用には膨大なデータの計算が必要だが、ＡＩの性能向上とともにその計算量も増え、将来はコンピューターの性能が限界を迎えると考えられている。そこで量子コンピューターの実現が期待されているが、現状では小型化や室温動作などに課題がある。 一方、
MN-Coreコンパイラを用いた深層学習ワークロードの高速化 - Preferred Networks Research & Development
はじめに 深層学習を軸とした研究開発には大きな計算資源が必要です。 PFNでは深層学習ワークロードに特化した計算機資源として深層学習用アクセラレータであるMN-Coreを開発し、実際に弊社のスーパーコンピュータであるMN-3に搭載し運用を行っています。本記事では、MN-Coreを利用した深層学習ワークロード高速化のためのコンパイラの概要及び、ワークロード高速化の実例について紹介します。 MN-Coreの概要とコンパイラの必要性 MN-Core(https://www.preferred.jp/ja/projects/mn-core/)とは深層学習ワークロードに特化したアクセラレータです。深層学習において頻出する畳み込み演算を高速化するために、多数の高効率な行列演算器ユニットを階層的に束ねた構造を持っています。各階層間においては縮約/放送など深層学習ワークロードでよく用いられる集団通信を行う
コンピュータサイエンスをより幅広い子どもたちへ
Google では、学校の授業を通して興味を持ったプログラミングやコンピュータサイエンスを学んだ先にどういった可能性があるのかを知ることができる雑誌、 STEAM Career Magazine を昨年発行しました。本日、第二号である STEAM Career Magazine vol.2 の PDF 版をオンラインで公開しました。Google で働く女性エンジニアや UX リサーチャーのインタビューをはじめ、プログラミングに関する情報やインタビューを掲載しています。将来のキャリアを考える上で、中高生の皆さまに参考にしてもらいたい一冊です。本日から 7 月 22 日申込締切の期間限定で、ご希望の学校に印刷版の雑誌を無料で送付します。 こちら よりお申し込みください。 Mind the Gap Mind the Gap プログラムは、女子中高生のみなさんを主な対象に、 コンピュータサイエ
FPGAに機械学習モデルを実装する – その1：ランダムフォレストによるクラス分類 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは，次世代システム研究室のS.T.です。普段はHadoopネタを書いていますが，今回はテーマをがらっと変えて，FPGAネタです。 「FPGAに機械学習の推論部分を実装し高速に処理を行う」という技術は耳にしたことがありましたが，漠然としたイメージがあるだけで実際にどのように実装していくのかということは知りませんでした。調べてみると，高位合成を用いた手法(1)や，学術研究として開発されたアクセラレータとしてのアーキテクチャ(2)は存在するようですが，シンプルなサンプルコードの形で存在するものはないようです。 もちろん「ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストが作成したモデルを高位合成でFPGAに落とし込みアクセラレータとして使用する」というユースケースを考えれば納得がいきますし，応用できる範囲もHDLで直接実装するより広くなると思います。 しかし，「低コスト小規模なローエンドFP
Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
Deep Learning将棋は従来の将棋ソフトとここが違うぞ | やねうら王 公式サイト
ふかうら王の製作のためにdlshogiのソースコードをくまなく読んだので、Deep Learning型の将棋についてつらつらと書いてみる。 dlshogiとは dlshogiは先月に開催された将棋ソフトの大会「電竜戦」で優勝したGCTのエンジン部分(探索部)でもある。つまりは、dlshogiは現在、世界最強の将棋ソフトと言っても過言ではないだろう。従来の将棋ソフトとはどこが異なるのだろうか。今後、Deep Learning系の将棋ソフトの導入を検討している人向けにざっと書いていく。 ※ 今回書くのは、現在のdlshogiの話である。将来的に改良される可能性は大いにあるが、2020年の電竜戦では、この仕様であったということである。 CPUを使うソフトとGPUを使うソフト、どちらがコスパがいいの？ 今回、電竜戦で優勝したGCTをGeForce RTX 2080で動かすとfloodgateでR3
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https://jp.techcrunch.com/2021/05/03/2021-04-30-computer-vision-inches-towards-common-sense-with-facebooks-latest-research/
携帯ゲーム機風のプログラミング学習用コンピューター「CyberPi」 ～ジョイスティックやディスプレイを搭載【どれ使う？プログラミング教育ツール】
Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"