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。 米ペンシルベニア大学、米MIT、ポーランドのXIV Staszic High School、米国の研究機関Aarno Labs、米Stevens Institute of Technologyによる研究チームが開発した「Practically Correct, Just-in-Time Shell Script Parallelization」は、UNIXシェルで実行されるプログラムの速度を精度を保証しながら劇的に加速させるシステムだ。 このシステムはUNIXシェルにおいて、スクリプトを先読みして並列化を行う。これによりプログラム結果を正確な上で最大34倍高速化し、Webインデックスや自然

今やスマートフォンアプリで何でも完結できてしまう時代。しかし、一から自分の手でデバイスを作り上げ、試行錯誤しながらアイデアを具現化する楽しさは格別です。この連載では、テーマや用途にあわせてマイクロコンピュータ（マイコン）と呼ばれる名刺サイズの超小型PC「Raspberry Pi」（通称ラズパイ）の活用方法から具体的な工作手順までを紹介します。

米IBMの商用量子コンピュータが7月27日に神奈川県川崎市に設置され、稼働を始めたことを多くのメディアが報じている。中には「スーパーコンピュータ超えの性能」といった見出しや、米Googleの研究結果を基に「スパコンで1万年かかる計算を3分20秒で解ける」と紹介する報道も見受けられるが、これらを文字通りに受け取ってしまうと、今回のニュースを正しく捉えられなくなる。 量子コンピュータを巡る過熱報道には、研究者たちが以前から苦言を呈している。大阪大学の根来誠准教授（量子情報・量子生命研究センター）もその一人で、「スパコン超えの性能」という報道に対し「タイトルがなあ……」とこぼす。

Intelは12月16日（米国太平洋時間）、クライアントデバイス向けの新型SSD「Intel SSD 670p」を2021年第1四半期（1～3月）に、「Intel Optane Memory H20」を同年第2四半期（4～6月）に投入する予定であることを発表した。両者共に144層のQLC 3D NANDメモリを搭載した製品で、従来製品よりもパフォーマンスが向上しているという。

AI関連の技術が近年著しい発展を見せているのは、コンピュータの計算能力が大幅に上がったからだといわれている。AIの基礎になっているのは機械学習であり、膨大な量の計算処理を通して分類や回帰、予測といったタスクをこなす。 汎用的な計算はCPU、負荷の高い計算処理にはGPU、と一般にはこの2つのプロセッサが知られるが、実は計算処理に関して言えば、大型のスーパーコンピュータに搭載される「ベクトルプロセッサ」が近年にわかに注目を集めている。なぜなら、一般的なデスクトップPCサイズのマシンでも扱えるようになったからだ。 ベクトルプロセッサはAIの処理など、負荷の高い計算処理で他のプロセッサより格段に高い性能を見せる。DX（デジタルトランスフォーメーション）が進み、「データは石油」と呼ばれるようにデータから新たなビジネスを生み出せるようになった昨今、マシンの計算能力はビジネスの展開速度に直結する。 ベク

日本気象協会は8月30日、ディープラーニング（深層学習）技術を活用し、細かい地域範囲の降水量を1時間単位で予測できる技術を開発したと発表した。これまでの手法で必要だったスーパーコンピュータがなくても、短時間で、より詳しい降水予測ができる。 これまでは気象庁から提供される気象予測データを基に、20キロ四方の範囲の降水量を3時間単位で予測していたが、ディープラーニングの技術を活用することで、5キロ四方の範囲を1時間単位で予測できるようになった。これまでも降水予想の範囲をAIで詳細化する手法はあったが、予想の単位時間を詳細化したのは業界初という。 今回の技術は統計的な方法で粗い気象データをより細かいデータに変換する「統計的ダウンスケーリング」の一種。従来は、詳細に降雨量を予測するためには高性能なスーパーコンピュータが必要だったが、深層学習の一種である「畳み込みニューラルネットワーク」（CNN）を

東芝はこのほど、組み合わせ最適化計算に特化した既存の量子コンピュータよりも高速・大規模に問題を解ける「シミュレーテッド分岐アルゴリズム」を実装したマシンをクラウド上に公開した。Amazon Web Services上の仮想サーバ利用料金（1時間約3ドル）のみで利用できる。 シミュレーテッド分岐アルゴリズムは、組み合わせ最適化問題を表すビット配列である「イジングモデル」を解くアルゴリズムの一つ。組み合わせ最適化計算は、交通渋滞の解消や金融ポートフォリオ最適化など、社会問題の解決やビジネスへの応用が見込める。 量子性を用いた計算や、量子計算を模した専用のデジタル回路などによる組み合わせ最適化計算の研究に、日本やカナダの企業が取り組んでいる。そんな中、東芝が19年4月に発表した同アルゴリズムは、FPGAやGPUに実装することで既存の計算マシンより高速・大規模に組み合わせ最適化計算を行えるという。

米Googleが、中国Huaweiとの取引停止を検討していると、米Reutersが5月19日（現地時間）、この件に詳しい情報筋の話として報じた。情報筋によると、Googleは今後、Huaweiに対するAndroidおよびGoogleサービスの技術サポートの提供や協力を中止するという。 続報：Google、Huawei端末へのサービス提供を一部停止　既存端末には影響なし Huaweiについては米商務省が15日、Huaweiとその関連企業に対して米企業が製品およびサービスの提供を規制すると発表している。 取引停止の詳細はまだGoogle社内で検討中だが、Huaweiが中国以外で販売するAndroid端末のAndroid OSのアップデートや、「Google Play Store」、「Gmail」などのGoogle製アプリの利用ができなくなる可能性があるという。オープンソースであるAndroid

東芝は4月20日、量子コンピュータが得意とする計算の一つである「組み合わせ最適化問題」を、従来のコンピュータ（古典コンピュータ）で高速に解けるアルゴリズムを開発したと発表した。ある問題設定では、現行の量子コンピュータ（※1）に比べて10倍高速に解を求められるという。同アルゴリズムを活用したサービスプラットフォームの、19年中の事業化を目指す。 東芝は、自社が持つ量子計算の理論から、古典力学の「分岐現象」「断熱過程」「エルゴード過程」という3つの現象に着目。これらをうまく利用し、古典コンピュータ上で組み合わせ最適化問題を解くアルゴリズムを「シミュレーテッド分岐アルゴリズム」（Simulated Bifurcation, SB）と名付けた。 SBは従来の手法に比べて並列計算に向くとしており、GPUを8台つないだクラスタで10万変数・全結合の大規模問題を計算すると、数秒で良解（※2）を導けるとい

Googleマップの見た目が変わってから、地図の右下にあるコピーライト表記にあったZENRINの文字が消え、「地図データ©2019 Google」となっている。これまで採用していた国内大手の地図メーカー・ゼンリンの地図データから、Googleが自前で用意した地図データに変更した可能性が高い。 Googleは6日、Googleマップの日本向け地図を一新すると発表。より分かりやすい徒歩ナビゲーションや乗換案内、地図のダウンロードが可能になるとしていた。今回の変更はその一環とみられる。新機能として提供する「オフラインマップ」は、地図を事前にダウンロードしてオフライン環境でも見られるようにするものだが、日本ではこれまで「契約上の制限」として提供していなかった。 ゼンリンはGoogleマップのサービス開始当初（2005年）から地図データをGoogleに提供。オフラインマップがついに日本で実装されると

計算には、Google Cloud上の96個のvCPU（仮想CPU）と1.4テラバイトメモリを用意してクラスタを構築。計算結果の書き込みには1ノード10テラバイトのインスタンスを24個用意し、最大170テラバイトまで利用した。 計算は2018年9月22日から始め、19年1月21日に終了。約111日間計算を続け、ディスクの読み込み、書き込み量の合計はそれぞれ9ペタバイト（9000テラバイト）、7.95ペタバイトに及んだ。 111日間の計算の結果、小数点以下31兆4159億2653万5897桁まで円周率を計算したという。円周率の最初の14桁である「3.1415926535897」に合わせた。 以前の円周率世界記録は、16年にピーター・トルエブさんが達成した22兆4591億5771万8361桁。CPUに「Xeon E7-8890 v3」を4個、1.25テラバイトメモリの計算リソースで約89日間か

「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで日本経済新聞電子版が公開した記事について、Twitterでは「ディープラーニング＝最小二乗法」という解釈は異なるのではという指摘が相次いだ。19日には「ディープラーニング」「最小二乗法」といったワードがTwitterでトレンド入りし、波紋が広がっていた。 日経の記事では、慶應義塾大学経済学部の小林慶一郎教授がAI技術について解説。「近年、驚異的な発展を見せているAIのディープラーニング（深層学習）は、原理的には単純な最小二乗法（誤差を最小にする近似計算の一手法）にすぎない」と言及し、「ディープラーニングは『最小二乗法』」と題する図版が掲載された。 最小二乗法は、測定で得られたデータの組を、1次関数など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、モデル関数の値と測定値の差

2017年6月に発表されたヤフーのスーパーコンピュータ「kukai」（クウカイ）は、同社初のスパコンであるにも関わらず、スパコンの省エネランキング「GREEN500」で世界2位を獲得するなど話題を呼んだ。しかし開発に携わった角田直行テクニカルディレクター（データ＆サイエンスソリューション統括本部）によると、ヤフーは「もともとスパコンを作るつもりではなかった」という。なぜ、kukaiは生まれたのか。 スパコン「kukai」とは？ kukaiは17年6月にヤフーが開発を発表したスーパーコンピュータ。GPUを使った従来の社内環境と比べ、その演算処理性能（460.7 TFLOPS）は理論上約225倍で、角田ディレクターによると「GPUサーバ1台とkukaiの約半分のリソースを使って比較したところ、kukaiはだいたい140倍のスピードが出た」という。 米NVIDIAの最新GPU「Tesla P10

アスクは10月28日、ZOTAC製の超小型デスクトップPC「ZBOX P」シリーズの取り扱いを発表、11月中旬に販売を開始する。予想実売価格は下位の「PI320」が3万円前後、上位の「PI321」が4万円前後の見込みだ。 ZBOX Pシリーズは、本体サイズ115（幅）×66（奥行き）×19.2（高さ）ミリの超小型ボディを採用したファンレス設計の超小型PCで、CPUとしてAtom Z3735F（1.33GHz／最大1.83GHz）を採用。メモリは2Gバイト、ストレージはeMMC（PI320が32Gバイト、PI321が64Gバイト）を内蔵した。OSはWindows 8.1 with Bing 32ビット版を導入している。 インタフェースはUSB 2.0×2、micro SDカードスロット、10／100BASE-T対応有線LAN、およびIEEE802.11b/g/n無線LAN／Bluetooth