Comment中国メディア「光明網」によると、大手検索サイト「バイドゥ(百度)」傘下の研究機関、バイドゥ研究院が2020年の十大テクノロジー動向に関する予測を発表したと報じた。2019年のテック業界を振り返ると、AI分野で多くの発展が見られた。技術面では、自動機械学習「AutoML」などのツールの出現がディープラーニングの技術的ハードルを下げたハード面では、各種AI専用チップの高い処理能力がディープラーニングの大規模応用に大きく貢献した。Gなどの関連技術の発展は、産業におけるディープラーニング普及のために多くの利便性をもたらした。突入することを意味しているという。動向1:2020年には複数の「AI工場」が出現。AI技術そのもの及び各種ビジネスソリューションはますます成熟し、急速に「工業化」の段階に入っている。国内外のテック大手のAI技術への継続的な投資に伴い、2020年には世界中にAIモデル工場、AIデータ工場が多数出現。AI技術とビジネスソリューションを大規模に生産し、各業種で産業のアップグレードを後押しする。業界にコピーしてカスタマイズされる。動向2:様々なAIチップが生まれる1年に。ここ数年、AIチップは徐々に利用しやすい状態になっており、2020年は様々なタイプのAIチップが生まれる年になると見られる。エッジAIチップはより低コスト、専門化、ソリューション統合される。同時に、NPU(神経ネットワーク処理ユニット)は、次世代端末側の汎用CPUチップの基本モジュールとなり、今後増加するエッジCPUチップは、ディープラーニングを核心として新たなチップ計画を行う。【エッジAI】ネットワーク末端の端末や無線基地局(端=エッジ)に搭載されるAIのこと。自動運転車に搭載されるAIもこれに当たる。動向3:ディープラーニング技術が産業に浸透。ディープラーニングは現在のAI分野で最も重要であり、産業界によって最も有効な技術だということが証明されている。ディープラーニングの枠組みを中心としたオープンソース型ディープラーニングプラットフォームはAI技術の開発ハードルを大幅に下げ、AI応用の品質と効率を高めた。2020年には、各業界がディープラーニング技術を応用してイノベーションを進め、モデルチェンジとアップグレードを加速させる。動向4:AutoMLは機械学習のハードルを下げる。自動機械学習「AutoML」は、従来型における反復プロセスを統合し、自動化プロセスを構築することができる。研究者は要素知識(畳み込み演算のプロセス、問題の説明など)を入力するだけで、アルゴリズムが適切なデータの自動選択、優れたモデル構造と配置の自動調整、モデルの自動訓練を行い、さらに異なる設備にも配置することができる。AutoMLの急速な発展は機械学習のハードルを大幅に下げ、AI応用普及率を拡大する。動向5:マルチモーダル情報認識がさらに成熟。(NLU)とナレッジグラフなどの技術の急速な発展と活用拡大によって、マルチモーダル認識がより成熟し、AIチップなどを結合して、インターネット、スマートハウス、金融、セキュリティ、教育、医療など、より多くの業界での活用が期待される。【ナレッジグラフ】様々な情報源から収集したセマンティック検索情報を用いて検索エンジンの検索結果を拡張するためにGoogleが使用する知識ベースのこと。中国大手IoT家電メーカー「シャオミ(Xiaomi/小米)」が新フラッグシップスマホ「Mi10(小米10)」を正式発表した。コロナウイルス感染が世界的に広がっていることから、WHO(世界保健機関)は今週、武漢の新型肺炎について緊急事態宣言を発表した。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。