20日IT界の巨人「Google」はAIだけに使われる専用チップまでも自前で開発しているFacebookTwitterLinkedinPrintemail人工知能は人間と同等もしくはそれ以上の能力を発揮するために、膨大な量のデータを処理する必要があります。近年の技術発展によって処理能力は大きな進歩を遂げたとしても、AIを機能させるために必要な処理量はずば抜けています。世界最高の検索システムを運用しているグーグルは、大きなデータセンターを世界に15カ所も所有。これらのデータ処理能力は間違いなく世界ナンバーワンだと思われますが、この能力をもってしても、AIのシステムを運用するには足りなかったようです。グーグルがアンドロイド携帯に音声認識機能を新たに搭載したとき、現行の技術では2倍のデータセンターを構築する必要があったという。Unit(TPU)」を開発しました。一般的に、人工知能を学習する際にはほとんどの企業はGPUを使用します。GPUはゲームのグラフィックスなどで使われるチップで、ディープラーニングのための計算にも向いているといいます。グーグルは既存のチップではなく、人工知能専用のチップを開発することを選択しました。専用チップであるTPUの開発は2014年から始まりました。その後、2015年春には利用を開始しており、囲碁AIの「AlphaGo」でも使用していたそうです。グーグルはなぜ自前のチップを開発することにしたのでしょうか。それは、「ムーアの法則」が成り立たなくなったためだとしています。ムーアの法則とは、インテル社の創業者のひとり、ゴードン・ムーアが1965年に提唱した法則で、集積回路上のトランジスター数が1年半から2年ごとに倍になること。当時はハードウェアが急速に進歩を続けていたものの、現在ではソフトの進化にハードの進化が追いつかなくなってしまった、というわけです。これからはCPUの性能の向上が見込めないため、プロセッサをソフトに特化させていく必要があるとして、AI専用のチップを開発する道を選びました。Circuit、特定用途向けIC)」です。TPUの消費電力あたりの性能はGPUなどと比べて10倍あります。精度を抑える」ことで、計算に必要なトランジスターを減らしているからだとしています。ニューラルネットワーク専用に設計していることから、似たような技術でつくられた汎用のチップと比べるとプログラムを15~30倍も速く実行することが可能だとのこと。このチップは画像認識や音声認識など、さまざまなニューラルネットワークに使うことができます。IT業界の巨人であるグーグルは、自社のサービスを効率よく運用するために自前のチップまでも開発しました。ちなみに、開発したチップを社外に向けて販売する予定は無いそうです。良好な精子を判別するための人工知能(AI)を共同研究して・・・パナソニックと富士通がAIを活用した特許調査シス...パナソニックと富士通が人工知能(AI)を活用した特許調査のシステムを開発しています。市販の単眼カメラで高精度な距離計測を実現する立...市販の単眼カメラの映像からステレオカメラ並みの精度で距離を計測できるシステムを、・・・ゴムの物性をAIで推測して性能が長持ちするタイヤ...タイヤの原材料の情報やゴム内部の構造を分析して、使用後のタイヤのゴム物性を推測できる人工・・・SNSで人気が出るハッシュタグをAIが推薦する技術が...東京大学などの研究グループは、SNSなどで画像や映像の閲覧回数を増やして人気度を・・・ディープラーニングで地球規模の気温変化を予測す...ディープラーニングを活用して世界の気候変動を97%の精度で予測する手法を京都大学の研究グ・・・IoTとAIの技術を活用した「錦鯉の養殖」見守りサー...IoT機器とAIを活用した「錦鯉の養殖」の見守りサービスを凸版印刷が開発しました。RANKINGまだデータがありません。