ネットに接続していないPCをハッキング 超音波で機密データを盗む攻撃 イスラエルの研究者が発表
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 イスラエルにあるBen-Gurion University of the Negevの研究者が発表した「GAIROSCOPE: Injecting Data from Air-Gapped Computers to Nearby Gyroscopes」は、インターネットに接続されていない「エアギャップ・ネットワーク」内のコンピュータから機密データを盗む攻撃を説明した研究報告だ。 エアギャップされたコンピュータ上で動作するマルウェア（あらかじめマルウェアを仕込んでおく必要がある）が、超音波の周波数を介して数メートル先のスマートフォン（ターゲットのコンピュータを操作する従業員などのスマートフォ
量子コンピューターに「宇宙線」が重大なエラーを引き起こすとの研究結果
量子力学における重ね合わせを用いて計算を行う量子コンピューターは、従来の古典的なコンピューターでは不可能なレベルのスピードで計算できることが期待されています。ところが、Googleの量子コンピューター研究チーム・Quantum AIの科学者らは、宇宙から飛来する高エネルギーの放射線である宇宙線が、量子コンピューターの動作に重大なエラーを引き起こすとの研究結果を報告しました。 Resolving catastrophic error bursts from cosmic rays in large arrays of superconducting qubits | Nature Physics https://www.nature.com/articles/s41567-021-01432-8 A potential hangup for quantum computing: Cosmic
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...
ヨウ素の結合エネルギー計算、AIで1.3億倍の速さに 他の物質への応用も 千葉大
千葉大学は10月13日、同大の中島誠也助教（大学院薬学研究院）と根本哲宏教授（同）が、ヨウ素を含む化合物について、化合物内の原子同士が結び付く力である「結合エネルギー」の強さを高速に算出するAIを構築したと発表した。従来の手法に比べて約1.3億倍の速さで結合エネルギーを算出できる他、計算マシンは一般的なPCで十分という。学習データを増やせば他の物質への応用も期待できるとしている。 従来の結合エネルギー計算には、分子が最も安定する構造をコンピュータで算出した上で、その分子構造から数値を導き出す「DFT計算」という手法を使っていたという。しかしDFT計算では分子1つの結合エネルギーを算出するのに数時間から数日が必要になる他、高性能なコンピュータやソフトウェアと、計算に関する専門知識が必要だった。 そこで中島助教らは、結合力が弱く多彩な化学反応を起こす「超原子価ヨウ素」を含む化合物に注目してAI
1995年前後の画像処理 - Qiita
NHKで再放送された（デジタルリマスター版）プロジェクトX「男たちの復活戦 デジタルカメラに賭ける」を見た。カシオの技術者たちが、アナログスチルカメラの大失敗を乗り越えて QV-10 を開発・発売するまでの話。パソコンにデータを取り込めるようにすることで魅力がより増して大売れ、みたいな話に感心しつつ、ふと、「そういえば自分もそのころは、当然のようにデータを計算機に取り込んで画像処理してた」みたいなことも思ったので、当時の画像処理がどんな感じだったのか、誰も読まないだろう昔話などをしてみる。 簡単に自分のプロフィールを書いておく。小学校時代にパソコン（日立ベーシックマスターとか）に触れ、中学時代にはポケコンの BASIC 等でプログラミング。しかしこのころはむしろアマチュア無線や電子工作が中心だった。高校時代に K&R でC言語を習得し、レイトレーシングで生成したカラー画像をディザリングで1
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、
新型コロナで隔離された中国の研究チームがRISC-Vプロセッサを爆速で開発することに成功
中国の研究チームが、オープンソースの命令セットアーキテクチャ(ISA)・RISC-Vを用いてArmの「Cortex-A76」に迫る性能を持ったCPU「XiangShan」を開発しました。研究チームは新型コロナウイルスの感染拡大に伴って封鎖された深圳で開発に取り組み、超高速なCPU開発を成功させています。 GitHub - OpenXiangShan/XiangShan: Open-source high-performance RISC-V processor https://github.com/OpenXiangShan/XiangShan 首届 RISC-V 中国峰会 2021 年 6 月 21 日起在上海举行，有什么值得关注的地方？ - 知乎 https://www.zhihu.com/question/466393646/answer/1955410750 XiangShan o
過去20年間のテクノロジーの進歩を分析して得られた8つの教訓とは？
調査会社のガートナーは、注目すべきテクノロジーの期待値や開発状況を簡単に表したハイプ・サイクルを毎年公開しています。このハイプ・サイクルの過去20年分のデータを分析して得られた「8つの教訓」について、VMwareやNetscapeのマーケティングを担当してきたマイケル・マルニー氏が解説しています。 8 Lessons from 20 Years of Hype Cycles https://www.linkedin.com/pulse/8-lessons-from-20-years-hype-cycles-michael-mullany ガートナーによると、ハイプ・サイクルは注目すべきテクノロジーのライフサイクルを「黎明期」「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」の5つに分類し、各テクノロジーへの投資判断を手助けするものとのこと。例えば2020年に公開された「日本
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、
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
Googleが量子コンピューター研究施設「Quantum AI campus」を発表
Googleが2021年5月18日から20日にかけて開催しているオンラインイベント・Google I/O 2021で、新しい量子コンピューター研究拠点「Quantum AI campus」を発表しました。アメリカのカリフォルニア州サンタバーバラに設置されるQuantum AI campusには、初の量子データセンターや量子コンピューターの研究所、独自開発した量子チップの製造施設が併設されており、今後の量子コンピューター研究の中心になると位置づけられています。 Discover the Quantum AI campus | Google Quantum AI https://quantumai.google/learn/lab Unveiling our new Quantum AI campus https://blog.google/technology/ai/unveiling-ou
Facebook、AIに「忘れさせる」手法を開発--重要な情報に集中して効率化
Facebookは米国時間5月14日、人工知能（AI）システムに無関係な情報を忘れさせることで、タスクをより迅速かつ効率的に実行できるようにする研究の成果を明らかにした。 Facebookは、ヘイトスピーチや生々しい暴力といった有害コンテンツの検知にAIを活用し、ニュースフィードのコンテンツをランク付けしたり、他のタスクを実行したりしている。 同社の研究者らは公式ブログで、大量の無関係な情報を忘れる方法をAIに教える「Expire-Span」という新たな手法を開発したと述べた。Expire-Spanでは、まず最も関連性の高い情報を予測し、それに基づいて各情報に有効期限を設定する。コンピューターの記憶領域を解放することで、タスクを完了するために必要な詳細情報に集中できるようになるという。 「例えば、単語の予測タスクを実行するトレーニングをモデルが行う場合、名前のような珍しい単語は覚えておくが
3量子ビットを用いた量子テレポーテーションに成功
理化学研究所（理研）らによる国際共同研究グループは、3つの電子スピン量子ビットを用いて、「量子テレポーテーション」と呼ばれるアルゴリズムを実行し、入力ビットの状態を出力ビットへ転写することに成功した。大規模な半導体量子コンピュータの開発に弾みをつける。 量子もつれ検出でエラーの主要因も解明 理化学研究所（理研）とシドニー大学、ルール大学ボーフム校による国際共同研究グループは2021年5月、3つの電子スピン量子ビットを用いて、「量子テレポーテーション」と呼ばれるアルゴリズムを実行し、入力ビットの状態を出力ビットへ転写することに成功したと発表した。大規模な半導体量子コンピュータの開発に弾みをつける。 共同研究グループは今回、GaAsとAlGaAsを用いた半導体基板上に金属電極を設け、3重量子ドット配列構造の電子スピン量子ビットデバイスを作製した。ゲート電極に電圧を印加することで量子ドットを形成
我々がコンピューターの作ったシミュレーションで生きている可能性は50％（コロンビア大学研究者） : カラパイア
我々は、何者かによって作られたコンピューター・シミュレーションの仮想世界に生きているのではないか？人類が生活しているこの世界は、コンピューターによって構築されたシミュレーションであるという説を「シミュレーション仮説」という。 まるで冗談のような話だが、東洋でも西洋でも古くからある概念で、たとえば荘子の「胡蝶の夢」やプラトンの「洞窟の比喩」に見ることができる。また前世紀の終わりには、現実と仮想現実を舞台とした映画『マトリックス』が大ヒットした。
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https://jp.techcrunch.com/2021/11/01/tsukuba-univ_vlasov_simulation-on-fugaku/
https://jp.techcrunch.com/2021/05/03/2021-04-30-computer-vision-inches-towards-common-sense-with-facebooks-latest-research/
TechCrunch
マイクロソフトの量子コンピューター計画が後退？ 明らかになった「技術的なエラー」の深刻度