GoogleがAIを使って次世代AIチップを設計――数カ月の工程を6時間で - fabcross for エンジニア
Googleは、機械学習のひとつ、深層強化学習を利用して、コンピューターチップを短期間で設計する手法を開発した。その手法を使うと、通常数カ月かかる処理を6時間以下に短縮し、性能や消費電力は同等かそれ以上のチップデザインを導き出せる。既に、次世代のAIプロセッサ「TPU（Tensor Processing Unit）」の設計にも利用された。研究結果は、2021年6月9日付けの『Nature』に掲載されている。 ムーアの法則とデナード則の速度が鈍化する一方、人々がコンピューターに求める性能は指数関数的に増加している。コンポーネントや配線など、コンピューターチップの物理的なレイアウトを決める「フロアプランニング」は、チップの性能に関わる重要な作業だ。しかし、過去50年にも及ぶ研究にも関わらず、この工程は自動化できていないため、専門のエンジニアが多くの時間と労力をかけて製造可能なレイアウトを作成し
メガネが不要になる目薬――屈折率を補正する目薬「Nanodrops（ナノドロップス）」 - fabcross for エンジニア
イスラエルのバル・イラン大学のDavid Smadja 博士は、エルサレムメディカルセンターで開かれた研究デーにおいて、近視や遠視を調整する目薬「Nanodrops（ナノドロップス）」を発表し、眼鏡が不要になるかもしれないと話題を呼んでいる。研究成果は論文「Nanodrops for restoring refractive errors」として2017年10月にリスボンで開催されたESCRS（European Society of Cataract & Refractive Surgeons：欧州白内障屈折手術学会議）において、ポスター発表されている。 Nanodropsは、屈折誤差を補正するための特定の光学的特性を有するナノ粒子を含有する目薬だ。ブタを使った実験では、異なる濃度の合成ナノ粒子を含む目薬を点眼し、その前後で角膜内部の屈折変化、角膜屈折率、および角膜形状の変化を電子顕微鏡検
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