Appleの「M1」搭載Macに最適化されたAI向けライブラリ「TensorFlow」の最新バージョンがリリースされる
オープンソースの機械学習(ML)向けソフトウェアライブラリ「TensorFlow」の最新バージョンが2020年11月18日にAppleからリリースされました。TensorFlowはこのバージョンで、Appleが発表するや否や複数のベンチマーク結果で高スコアをたたき出して絶賛を浴びている「M1」チップに正式対応し、その性能をフル活用できるようになっています。 apple/tensorflow_macos: TensorFlow for macOS 11.0+ accelerated using Apple's ML Compute framework. https://github.com/apple/tensorflow_macos Leveraging ML Compute for Accelerated Training on Mac - Apple Machine Learning
3月21日のGoogle Doodle、メロディを入力するとAIがバッハ的和声をつけてくれる
この和声は、バッハが作曲したコラール（合唱曲）306曲を解析し、学習させたシステムが作る。バッハのコラールは通常、それぞれ独立したメロディを持つ4声で構成される。Googleはこの簡潔な構造は機械学習モデルの優れたトレーニングデータだとしている。 このシステムを完全にWebブラウザ内で実行させるために、Googleは「TensorFlow.js」を採用した。このDoodle実行が負担になるような端末のために、Googleが開発した機械学習プロセッサ「TPU」も採用している。 画面内のイースターエッグを見つけると、80年代ロックスタイルのアレンジも楽しめる。 関連記事 3月18日は点字ブロックの日 Google Doodleが開発者称える 今日のGoogle Doodleは「三宅精一を称えて」。三宅さんは点字ブロックの発明者だ。 WWW誕生から30周年 Googleもロゴで祝福 2019年3
Google、“ローカルAI”構築用ワンボードコンピュータやカメラを「Coral」ブランドで発売
米Googleは3月6日（現地時間）、“ローカルAI”でIoT端末を構築するためのプラットフォーム「Coral」（β）を発表した。カメラモジュールや開発ボードなど、5種類のハードウェアも披露した。 ローカルAIあるいは「オンデバイスAI」とは、クラウドではなくエッジあるいはローカルあるいはデバイス上でAI処理を行うこと。Coralは「完全なローカルAIツールキットを提供する」という。ハードウェアコンポーネント、ソフトウェアツール、ローカルでニューラルネットワークを構築するために必要なコンテンツで構成される。 いずれも同日公式版になったフレームワーク「TensorFlow Lite」をサポートする。 「Coral Dev Board」は、SoM（システムオンモジュール）として設計されたシングルボードコンピュータ。同社が昨年10月に発表したエッジデバイス向けASIC「Edge TPU」、NXP
Google、学習用データの匿名化ツール「TensorFlow Privacy」公開 差分プライバシー採用
開発者は数行のコードを追加するだけで、AIモデルのプライバシーを強化できるという。GoogleがGmailのスマートリプライなどで採用している「差分プライバシー」技術に基づいている。差分プライバシー技術は、米Appleも「iOS 10」で利用している。差分プライバシーは、大まかに言えば、リアルなユーザーデータを個人が特定できないよう加工し、かつデータとしての有用性を保つ技術。 Googleは、TensorFlow Privacyを提供することで、開発者が自分の機械学習ツールの安全性を高め、改善することを支援したいとしている。 関連記事 GmailのスパムブロックにTensorFlowが活躍 1日1億件のスパムを削除中 Googleが、Gmailでは99.9％のスパム、フィッシング、マルウェアをブロックしており、機械学習システム「TensorFlow」の採用により、さらに1日当たり1億件のブ
Googleの機械学習マシン「Cloud TPU Pod」の新型はNVIDIA Tesla V100の200倍高速に - GIGAZINE
Googleが開発する機械学習向けプロセッサ「TPU」をGoogleデータセンターネットワークと接続したマシン「TPU Pod」の新バージョンが、クラウドで提供開始されました。TPU Podでの機械学習における時間と費用というコストが劇的に下がるとGoogleはアピールしています。 Now you can train TensorFlow machine learning models faster and at lower cost on Cloud TPU Pods | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/now-you-can-train-ml-models-faster-and-lower-cost-cloud-tpu-pods Googleは機械学習やディープラー
グーグル、AIの「指数関数的」成長と独自のチップ開発を語る
Tiernan Ray （ZDNET.com） 翻訳校正： 矢倉美登里 長谷睦 （ガリレオ） 2018-11-23 06:30 人工知能（AI）と機械学習の急増が、コンピューティングの本質そのものを変えつつあるとの見解を、AIを最も大規模に活用している企業の1つであるGoogleが示した。 Googleのソフトウェアエンジニア、Cliff Young氏は米国時間11月1日午前、半導体分野の調査会社として名高いThe Linley Groupがカリフォルニア州サンタクララで開催した、人気のコンピュータチップに関するシンポジウム「Linley Group Fall Processor Conference」で、開会の基調講演を行った。 Young氏はまず、AIの利用が「指数関数的段階」に達した時期が、数十年前に提唱された半導体の進歩に関する経験則「ムーアの法則」が行き詰まった時期と完全に一致し
Google、TensorFlowベースの強化学習フレームワーク「Dopamine」（ドーパミン）、オープンソースで公開。脳の報酬系をインスパイヤ
Google、TensorFlowベースの強化学習フレームワーク「Dopamine」（ドーパミン）、オープンソースで公開。脳の報酬系をインスパイヤ 機械学習のアルゴリズムのひとつである「強化学習」は、コンピュータが行動を選択した結果なんらかの報酬を得るとき、選択を繰り返していくなかでできるだけ多くの報酬を得るように学習していく、というものです。 この強化学習は、プロ囲碁棋士を破った初めてのコンピュータプログラムとなった「アルファ碁」で用いられたことで一気に注目されるようになりました。 Google Brainチームは、TensorFlowをベースにした強化学習のための新しいフレームワーク「Dopamine」（ドーパミン）をオープンソースで公開しました。 Dopamineは、下記のように脳の報酬系からインスパイヤを得たと説明されています。そしてドーパミンは人間にとっての報酬系である快感に関わ
グーグルの機械学習フレームワーク「TensorFlow」が「Raspberry Pi」を正式にサポート
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます シングルボードのコンピュータ「Raspberry Pi」で、Googleの機械学習フレームワーク「TensorFlow」を利用するのがますます簡単になりそうだ。 開発者はすでに、Raspberry PiでTensorFlowをさまざまに活用し、深層学習モデルを追加して、画像分類などを行うことが可能だった。 TensorFlowは「Linux」「Windows」「Android」「macOS」「iOS」でも利用できるが、35ドルのRaspberry Piよりも安く利用できるハードウェアはないだろう。 しかし、TensorFlowモバイル・組み込みチーム責任者であるソフトウェアエンジニアのPete Warden氏が指摘するように、従来はTe
ブラウザで機械学習が実行できるようになる「TensorFlow.js」が登場
Googleは2018年3月30日に開かれたTensorFlow Dev Summit 2018にて、オープンソースの機械学習ライブラリ「TensorFlow」をアップデートし、ウェブブラウザで実行できる「TensorFlow.js」や、スマートフォンやRaspberry Piなど小さいパワーのマシンで実行できる「TensorFlow Lite」などを追加したと発表しました。 Introducing TensorFlow.js: Machine Learning in Javascript https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-js-machine-learning-in-javascript-bf3eab376db TensorFlow Developer Summit 2018の様子は以下から見られます。なお、全編で8
グーグル、第2世代の機械学習用チップ「TPU2」の詳細を公開
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleは5月に開催したイベント「Google I/O」で、自社開発の第2世代「Tensor Processing Unit」（TPU2）を発表して以降、この製品については数枚の画像を公開しただけに留まっていた。 しかしThe Registerの報道によると、Google BrainチームのJeff Dean氏は、先週に米カリフォルニア州ロングビーチで開催されたNeural Information Processing Systems（NIPS）カンファレンスで、TPU2に関するプレゼンテーションを行った。 同氏は5月に、初代のTPUは機械翻訳やコンピュータ囲碁プログラム「AlphaGo」の処理、検索、画像認識などの機械学習モデルを
Google、Raspberry Pi（別売）で動くAIカメラ「Vision Kit」を45ドルで予約開始
AIY Vision Kitの心臓部である「VisionBonnet」基板には米Intelのビジョンプロセッサ「Movidius MA2450」が載っており、カメラ上でニューラルネットワークモデルを稼働させることができる。 付属ソフトウェアには「TensorFlow」ベースの3種類のニューラルネットワークモデルが含まれ、カメラのRGBボタンの色の切り替えなどに使うためのPython APIも提供する。 ユーザーはこのカメラを使って、植物や動物の種を識別するアプリを開発したり、誰かが勝手に部屋に入ったらアラームを鳴らすシステムなどを作れる。 AIY Projectは、AI搭載ハードウェアを自作する人のためにキットを提供するプロジェクト。5月から自然言語を音声認識する対話ガジェット「Voice Kit」の基本セットを販売している。 関連記事 Amazon、ディープラーニング向けビデオカメラ「A
Google、モバイル・組み込み用「TensorFlow Lite」開発者向けプレビュー版を公開
Googleは11月14日、モバイル・組み込み機器向けの軽量版TensorFlow「TensorFlow Lite」の開発者向けプレビューを公開した。軽量で高速、複数のプラットフォーム（iOS／Android）で動作するのが特徴だ。 TensorFlowは機械学習のための、オープンソースソフトウェアライブラリ。機械学習モデルの採用が過去数年間で急増したため、モバイル・組み込み端末用に展開する必要があった。TensorFlow Liteでは、モバイル・組み込みデバイス上の機械学習モデルで、低レイテンシを実現する。 AndroidのNeural Networks APIをサポートする。アクセラレータが組み込まれている場合には最適化される。 （太田智美） 関連記事 はじめてのAI：Amazon、Google、IBM、Microsoftが公開する、AIを使うための「API」「ライブラリ」「実行環境
Google、実は「Pixel 2」にオリジナルSoC「Pixel Visual Core」搭載 画像処理＋機械学習
Google、実は「Pixel 2」にオリジナルSoC「Pixel Visual Core」搭載 画像処理＋機械学習 Googleが、初の独自開発SoC「Pixel Visual Core」の存在を明らかにした。10月4日に発表した「Pixel 2／2 XL」に搭載しており、数カ月後のソフトウェアアップデートで有効にするとHDR+機能がさらに向上するとしている。 米Googleは10月17日（現地時間）、同社初の独自開発SoC（System on a Chip）、「Pixel Visual Core」を発表した。10月4日に発表した「Pixel 2」および「Pixel 2 XL」に搭載済みという。 搭載はしているがまだ機能してはおらず、向う数カ月中のソフトウェアアップデートで使えるようになる見込みだ。そのアップデートでは、サードパーティー製アプリでもPixel 2のHDR+品質の写真を撮影
難しそうな機械学習を身近なものにする「TensorFlow」と「機械学習API」で、現場の課題を解決していこう！【デブサミ2017】
Googleが2015年11月に公開したオープンソースの機械学習ライブラリ「TensorFlow」。公開以来、多くの企業で導入され、現場の問題解決に活用されています。「Developers Summit 2017」で行われた、グーグル株式会社 佐藤一憲氏のセッションでは、TensorFlowがもたらす「機械学習の民主化」を、デモと実際の導入事例を通じて体感することができました。本記事ではその内容についてレポートします。 ニューラルネットワークとディープラーニング 現在ブームとなっているAIの中でも、ディープラーニングやニューラルネットワークなどはコアな技術とされています。とは言え「誰もがみんな使っている、という状況にはなっていない」と佐藤氏は現状を分析。「実運用を行っていくにはまだ多くの課題がある。それらの解決方法について紹介していきたい」と続けました。 グーグル株式会社 Google C
「Google翻訳」にニューラルネット機械翻訳技術を採用 まずは中国語→英語で
Googleが、Google翻訳で採用する技術を、従来のフレーズベース機械翻訳（PBMT）からGoogle開発のニューラル機械翻訳（GNMT）に置き換えていくと発表した。中国語から英語への翻訳については既に実施済みだ。 米Googleは9月27日（現地時間）、「Google翻訳」の新しい翻訳システム「Google Neural Machine Translation（GNMT）」を発表した。まずは機械翻訳が難しいことで悪名高い中国語から英語への翻訳で採用した。 Neural Machine Translation（NMT）を大まかに説明すると、ある言語の単語を系列データとして固定長のベクトルに置き換え、それを別の言語の系列データに変換する「エンコーダ・デコーダ」モデルをニューラルネットワークで行うというものだ。デコーダは元の言語のベクトル間の関連性の重みに注意を払いながらデコードする。 G
グーグル、AIソフトウェア「TensorFlow」に「iOS」サポートを追加
世界トップレベルの囲碁棋士を負かし、電子メールの返信にも利用されているGoogleの人工知能（AI）ソフトウェアが、「iPhone」向けにリリースされる。 Googleは米国時間6月6日、AppleのiPhoneや「iPad」に搭載されるソフトウェア「iOS」のサポートを追加したTensorFlowの初期バージョン（バージョン0.9のリリース候補版）を公開した。TensorFlowは、人間の脳細胞と同様の方法でコンピュータにデータを処理させる「ニューラルネットワーク」ソフトウェアで、コンピューティング業界に旋風を巻き起こしているAIの主要基盤である。 TensorFlowを搭載すればiPhoneのIQが直ちに上昇するというわけではないが、そのニューラルネットワーク機能は、さらに洗練されたアプリにつながるものだ。GoogleやTensorFlowを利用するその他の企業から、そのようなアプリが
Googleが機械学習を爆速化する専用の「TPU」を数年前から極秘裏に作っていたことが明らかに
Googleで「機械学習」といえば、直近だと囲碁で世界最強の棋士と呼ばれたイ・セドル(李世乭)九段をAlphaGoが破った戦いを思い出しますが、それだけではなく、ストリートビューやInboxのスマートリプライ、音声検索など、いろいろなところで役立てられています。そのため、Googleでは実は数年前から機械学習を最適に進めるためのユニットを作っていたそうです。 Google Cloud Platform Blog: Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip https://cloudplatform.googleblog.com/2016/05/Google-supercharges-machine-learning-tasks-with-custom-chip.html 「素晴らしいソフトウェアは素晴らし
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TechCrunch | Startup and Technology News
Google、機械学習ライブラリ「TensorFlow 1.0」正式版を初リリース 新コンパイラー「XLA」採用、8GPU環境で7.3倍、64GPU環境で58倍高速化