“液体”でリアルタイムAI学習 環境音に最適化、低消費電力でエッジデバイス応用に期待
独自開発した液体に音の信号パターンを与えることで高速にAI学習する──東京理科大学と産業技術総合研究所の研究グループが、4月28日にこんな研究成果を発表した。コンピュータのみでの処理に比べて消費電力を低く抑えられ、処理も高速に行えることからエッジデバイスでのAI学習への応用が期待できるという。 ニューラルネットワークの中間層を、コンピュータの代わりに物理系の作用を使って情報処理する手法は「リザバーコンピューティング」と呼ばれている。その例として研究グループは「貯水池（リザバー）の水面に石を投げ込んで生じた波紋のパターンは、投げ込んだ石のサイズや投げ込む順序を反映することから、石の時系列情報を推測できる」と説明する。 研究グループは、生活環境で聞こえる人の声などの周波数に適した、イオン性の液体を開発。入力をパルス信号で与え、液体を通過して電流として応答する際に、電流の減衰時間に入力の特徴が反
iPhoneはヘリウムにさらされると死ぬ - GIGAZINE
iPhoneやApple WatchなどのApple製品が、ヘリウムにさらされると故障し、最悪の場合そのまま文鎮化することが、ある病院の事故から明らかになりました。 iPhones are Allergic to Helium | iFixit https://ifixit.org/blog/11986/iphones-are-allergic-to-helium/ アメリカ・シカゴにあるモリス病院でシステムを担当するエリック・ウッドリッジさんは、新しく導入することになったGE製のMRIの設置途中に、「携帯電話が動かなくなった」という報告を病院職員から受けました。ウッドリッジさんはすぐに「MRIが何らかの電磁パルスを出しているのではないか？」ということが思い浮かび、病院内の他の機器への影響を考えて青ざめたとのこと。 しかし、調査した結果、故障したのはiPhoneやApple Watchなど
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