日本最強ユニコーンPreferred Networks、損失30億円超 第9期決算 | 自動運転ラボ
出典：官報（※クリックorタップすると拡大できます）日本を代表するユニコーン企業で、自動運転関連技術の開発も手掛けるAI（人工知能）開発企業の株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区／代表取締役CEO：西川徹）。同社の第9期決算公告（2022年2月〜2023年1月）が、このほど官報に掲載された。 第9期は売上高が76億5,500万円、当期純損失は30億6,600万円であった。 これと同じタイミングで、同社は新設分割により、生成AI事業に関する新子会社「Preferred Elements」を2023年11月1日に設立することを発表した。2021年11月には、自律移動ロボット事業を手掛ける「Preferred Robotics」も新設分割により設立している。 過去の新設分割の経緯があるため、同社の決算を過去の決算と単純に比較はしにくいが、参考のために記載すると、第7
〝AIの父〟がGoogleを退社「人類の脅威になる」と危険性を暴露 | AppBank
深層学習（LLM）の第一人者であり、AIの父（ゴットファーザー）と呼ばれるジェフリー・ヒントン氏が、Googleを退社していたことを米メディア「The New York Times」に明かしました。同氏は退社した理由について「AIのリスクについて自由に発言するため」だとしています。 *Category:テクノロジー Technology *Source：The New York Times ,Wikipedia ,The Verge 「AIの父」ヒントン氏が語る現状の危険性 ヒントン氏は、現在のChatGPTなどのLMMにつながる基礎的な研究を行った人物で、2018年にはチューリング賞を受賞しています。 AIのゴッドファーザー」、ライフワークへの後悔と不安を胸にグーグルを退社 ヒントンと彼の学生2人（そのうちの1人はOpenAIのチーフサイエンティストとなった）が立ち上げた会社をGoogl
予算30万円台の深層学習用PCの買い方｜shi3z
深層学習をまじめにやるなら、どう考えても専用のPCが必要になる。 僕は現在、Memeplexというサービスを運営していて、これはさくらインターネットさんから大量のGPUを借りている。借りたGPUは、さくらインターネットの石狩データセンターで動いている。 さらに、ABCIは企画の段階から立ち会って、実際に仕事ではよく使っている。ABCIは5000以上のGPUを擁するGPUクラウド基盤で、その実態はスーパーコンピュータである。 ABCIを使えば、ほとんどの難しいタスクを恐ろしく安い料金で行うことができる。GoogleやAmazon AWSのようなサービスを展開することができない本邦においては、国家が設立し、民間利用可能なABCIは国民にとっての天叢雲剣あめのむらくものつるぎである。 それでもなお、手元には深層学習用のPCが必要だ。しかも一台では足りない。 ABCIがいかに安くても、PCほどの利
M1 Maxより速いディープラーニングに最適なノートPC｢Tensorbook｣
M1 Maxより速いディープラーニングに最適なノートPC｢Tensorbook｣2022.04.16 22:0045,208 大野恭希 AWSのlambdaにPythonのlambdaにLambda Labsに...世の中Lambda（ラムダ）だらけですね。 LambdaがRazerと共同開発したディープラーニング向けノートPC｢Tensorbook（テンサーブック）｣が発表されています。価格は3499ドル（約44万円）から。 構成は、駆け出しPythonエンジニア初学者でも分かる｢これなら大丈夫だろうGPU｣GeForce RTX 3080（VRAM16GB）と、Core i7 11800、メモリは64GB。GPU性能はアップルのM1 Maxより最大4倍近く速く、Google Colabを用いた学習モデルの構築と近くすれば最大10倍の差が出ているといいます。ま、RTX3080なんだからそ
世界最大規模のディープラーニングを「富岳」で実施して世界一になりました - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通株式会社ICTシステム研究所のMLPerf HPC五人衆です。先週、国際学会SC’21 において、理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ（スパコン）「富岳」がスパコンランキングで4期連続の4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得しましたが、同会議で発表された、実際のディープラーニング(DL)学習処理に特化したMLPerfTM HPC ベンチマークにおいても世界一を獲得しました。 本ブログでは、このMLPerf HPCの一つのアプリケーションであるCosmoFlowの学習を「富岳」で大規模に行い世界一となった、その挑戦についてお話させてもらいます。 はじめに 背景 MLPerf HPCって何？（白幡） CosmoFlowって何？（田渕） 「富岳」って何？（田渕） プロセッサ 通信ネットワーク ストレージ 準
渡辺明名人、１秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入（１）（松本博文） - エキスパート - Yahoo!ニュース
【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列１位。近年はコンピュータ将棋（AI）を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 （７月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり） 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松本 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに？ってところですよ、私は（笑） 松本 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので（笑）。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松本 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか
「ダチョウのように走る下半身だけの二足歩行ロボット」が5kmを53分台で走破、軽快に走るムービーも公開中
ダチョウのように走る二足歩行ロボット「Cassie」は、アメリカ・オレゴン州立大学発のスタートアップであるAgility Roboticsによって開発されたロボットです。二足歩行ロボットは人間用に設計された場所を通過しやすい一方、バランスを取るのが難しいのが課題ですが、研究チームがCassieをディープラーニングで訓練した結果、なんと5kmの距離を53分台で走破するという記録を打ち立てたとのことです。 Bipedal robot developed at Oregon State makes history by learning to run, completing 5K | Oregon State University https://today.oregonstate.edu/news/bipedal-robot-developed-oregon-state-makes-histo
写真を「アニメの背景」に変換するAI 30秒で“水彩風”など4種類の背景を生成
AIベンチャーのラディウス・ファイブ（東京都新宿区）は7月29日、AIを使って写真からアニメ用の美術背景を生成するサービス「Anime Art Painter」を始めた。写真をアップロードするだけでアニメ風の背景に変換できる。1枚の画像から4種類の背景を30秒程度で生成する。背景の生成は無料だが、画像のダウンロードは有料で料金は480円から。 大まかには、ディープラーニングを使い、写真のテクスチャ（質感）を簡略化。アニメやイラストに使われるような画風に変換する仕組みという。建物や夜景、山などの自然物、近距離で撮影した物体、屋内の背景など、物体に応じてテクスチャの変換や色合いを調整するという。生成される4種類の画像は、アニメでよく使われるような水彩風の絵を2種類と、べた塗りに近いアニメ風の絵が2種類。 同社は現在のアニメ業界について「制作が2年待ちといわれるほど行き詰まっている」と指摘する。
GPUに比べて最大15倍高速な市販CPU向けのディープラーニングアルゴリズムが開発される
近年のAIは、人間が手を加えなくてもコンピューターが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する「ディープラーニング(深層学習)」という学習手法で動いています。このディープラーニングは、コンピューターゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置・プロセッサであるGPUで処理されるというのが通例ですが、ライス大学のコンピューター科学者がIntelと共同で「GPUに比べて最大15倍も高速にディープラーニングできるCPU向けソフトウェア」を開発しました。 ACCELERATING SLIDE DEEP LEARNING ON MODERN CPUS:VECTORIZATION, QUANTIZATIONS, MEMORY OPTIMIZATIONS, AND MORE (PDFファイル)https://proceedings.mlsys.org/paper/2021/file/
ピアノの演奏動画から楽譜を自動作成 ディープラーニングで 京大が技術開発
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。 京都大学の研究チームが開発した「Non-Local Musical Statistics as Guides for Audio-to-Score Piano Transcription」は、Web上のピアノ演奏動画の音声データから楽譜を作成する、深層学習（ディープラーニング）を用いた自動変換システムだ。 システムは、3段階で構成される。1段階目は、入力された動画の音の信号に対してMIDIシーケンスを深層学習ネットワークで推定（Multipitch detection）する。ピッチ解析用とベロシティ推定用のネットワークを別々で学習し、その出力を組み合わせてMIDIシーケンスを合成する。2段
無調整でもほぼ人間 AI歌声合成ソフト「CeVIO AI」の実力
市販の歌声合成ソフトとして、ヤマハのVOCALOIDとともに独自の歴史を刻んできた「CeVIO」が1月29日、登場から8年を前に大きく進化。深層学習の技術を取り入れ「CeVIO AI」として、開発元のテクノスピーチが発売した。まずはその歌声を聴いてほしい。 これは、ソフト上で楽譜を打ち込んで再生ボタンを押しただけで出力された音声だ。それだけでこのように人間らしい歌声が出力できる。「しゃくりあげ」や「ビブラート」といった歌唱表現も勝手に付く。メインボーカルとして起用するにはもう少し調整が必要だが、作曲中の仮歌に使うなら文句のないクオリティーになっている。人間らしい歌声を合成するまでの時間が短いため、作業を迅速に進められるのがメリットの一つだ。 CeVIO AIリリースまでの道のり CeVIOは2013年公開のWindows専用音声／歌声合成ソフト。名古屋工業大学が長年研究しているHMM（隠れ
渡辺明名人と東大教授で日本の脳研究の第一人者である池谷裕二先生との対談記事が間違いだらけである件 | やねうら王 公式サイト
ここまでひどい記事は久しぶりだ。 渡辺明名人の疑問「将棋の初手でこれを指したら負けという“必敗”の手はありませんか？」 脳研究者の答えは… https://number.bunshun.jp/articles/-/846635 この手の対談は、編集側が元の発言とは異なる意図で解釈して、誤った書き方にしてしまうことが多々あるので、誰が悪いのかということはここでは問題としないことにする。ただ、内容が間違いだらけではあるので、ここではそれを指摘するに留める。 14年前のAIは「奨励会1級とか初段ぐらいだった」 池谷 渡辺さんのすごいところは、転換期を迎えた時に「じゃあAIに学んでみるのも面白いかもしれない」と思ったことですね。柔軟な適応力で発想の着火点をスムーズに転換されています。渡辺さんはかなり早い時期からAIと対戦されていましたよね？ 渡辺 あれは2007年ぐらいでしたが、まだAIが全然強く
AIおよび高度IT人材育成のための教材提供を開始 - 株式会社Preferred Networks
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、AIおよびデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習の基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Quest*のマーケットプレイスで本日提供開始します。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができる人材の大幅な不足が指摘される中、そうした人材の育成が国家戦略の重要テーマの１つとして位置づけられています。 PFNは深層学習フレームワークの開発、深層学習技術の産業応用において培ってきた経験をもとに、これからの社会を担う大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習技術の活用に必須となる知識を習得するための4つの基礎学習コンテンツを提供します。 SIGNATE Que
ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
AIが画像で癌の可能性を指摘し病理で癌が確定
哲戸(´･_･`)次郎 @pp_GIRAUD 30年近いキャリアを持つセンセにAI読影について聞いたら、以前は見落としや見えづらい部分を専門医をアシストするスクリーニング的役割だったけど、最近はAIが画像で癌の可能性を指摘し病理で癌が確定した後に、何度該当部位を目で読影しても何をもって癌と判断したか分からないケースが増えてきたと 2019-09-04 21:45:50 哲戸(´･_･`)次郎 @pp_GIRAUD 今までなら『人相が悪い』とか漠然とした表現に見えてもキチンと医師間で読影のポイントが伝承されてきたんだけど、AIはそのアルゴリズムは全てブラックボックスなので結果以外のフィードバックはなく、初めて専門医としてAIに脅威を感じたと言ってて、なるほどなと思った。 2019-09-04 21:50:00
堀江貴文氏 「AIに仕事を奪われる」と考えるのは愚か
AI（人工知能）の進化が止まらない。囲碁や将棋にとどまらず、さまざまな分野で「人間超え」を果たし、「仕事が奪われる」といった脅威論が後を絶たない。AIは人類の敵か、味方か――。最新刊『僕たちはもう働かなくていい』の中で、自身の「AI論」を詳しく展開する堀江貴文氏が、短期集中連載で“AI時代の生き方”について考察する。（第1回） ＊ ＊ ＊ 世界3大発明は「羅針盤」「火薬」「印刷技術」と言われるが、なぞらえて現在の“世界3大発明”が、新たに提唱されている。「AI」「IoT（モノのインターネット）」「ビッグデータ」だ。 特に重要なのは、AIだと私は考える。IoTもビッグデータも、AIの技術がベースになっており、ある意味では応用分野という解釈もできるからだ。AIの一大発明が、多くのテクノロジーやサイエンス分野に、急激な進化をうながしているのは事実だ。 自動運転技術、電子決済、ネット通販、シェアリ
日本人、ようやく「あれは人工知能ではない」と気づき始めたらしい「遅えよ」「何でもかんでも人工知能言い過ぎ」
まぎるぅ @yusumimi 世界規模ではブームが移り変わっているのに、新しいブームにうまく乗れないことがあるのが日本（クラウド→機械学習） pic.twitter.com/7FWNK4p2JB 2018-12-24 08:57:25 リンク Wikipedia 機械学習 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。 センサやデータベースなどから、ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。なお、データ集合を解析するので、統計学との関連が深い。 そのアルゴリズムは、第一にそのデータが生成した潜在的機構の特徴を捉え、 27 user
「Yahoo!知恵袋」の不快な投稿、見えないところへ わずか1日で6億件を処理 ヤフー社内で何が起きたのか (1/2) - ITmedia NEWS
「Yahoo!知恵袋」の不快な投稿、見えないところへ わずか1日で6億件を処理 ヤフー社内で何が起きたのか（1/2 ページ） Q＆Aサービス「Yahoo!知恵袋」は長い間、不快な内容だが規約違反ではなく削除できない「グレーな投稿」に悩まされてきた。解決するための処理には約9カ月かかると思われていたが、わずか1日強で完了したという。何が起きたのか。 老舗Q＆Aサービス「Yahoo!知恵袋」は、長い間あるものに悩まされてきた。規約違反ではないため削除できないが、見る人を不快にさせる内容の“グレーな投稿”である。これまで社内でパトロールを行うなど対応してきたが、同サービスの投稿は約6億件にものぼり、全てのグレーな投稿を見つけ出すことは難しかった。スーパーコンピュータ「kukai」（クウカイ）が導入されるまでは。
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