Search Results 16

なぜGPUはAIに適しているのか

GPUは人工知能の希少な地球の金属、さらには金そのものとも呼ばれています。それは、今日の生成的AI時代において基盤となる存在であるためです。それは3つの技術的理由と数多くのストーリーによって説明され、それぞれの理由には多くの側面がありますが、大まかに言えば次のようなものです。 GPUは並列処理を使用します。 GPUシステムはスーパーコンピュータの高さにまでスケールアップします。 AIのためのGPUソフトウェアスタックは幅広く深いです。その結果、GPUはCPUよりも高速かつエネルギー効率が優れており、AIのトレーニングおよび推論においても優れたパフォーマンスを提供し、高速計算を使用するさまざまなアプリケーションにおいても利益をもたらします。スタンフォード大学のヒューマンセンタードAIグループの最近のレポートによれば、GPUのパフォーマンスは「2003年以来約7000倍」向上し、価格性能比は「5600倍」増加していると報告されています。 2023年のレポートは、GPUのパフォーマンスと価格性能の急激な上昇を捉えています。レポートはまた、AIの進展を測定し予測する独立系の研究グループであるエポックの分析も引用しています。「GPUは、機械学習ワークロードを高速化するための主要なコンピューティングプラットフォームであり、過去5年間のほとんど（もしくはすべて）の最大のモデルがGPU上でトレーニングされています… それにより、AIの最近の進歩に重要な貢献をしています」とエポックはサイトで述べています。また、米国政府のためにAI技術を評価した2020年の研究も同様の結論を導いています。「製造および運用コストを含めた場合、最先端のAIチップは生産性と運用コストをリーディングノードCPUよりも1〜3桁高いと予想されます」と述べています。「NVIDIAのGPUは、過去10年間にAI推論のパフォーマンスを1000倍向上させました」と同社の首席科学者であるビル・デーリー氏は、半導体およびシステムエンジニアの年次集会であるHot Chipsの基調講演で述べています。 ChatGPTがニュースを広める ChatGPTは、GPUがAIにとって優れたものであることを強力に示した例です。数千のNVIDIA GPUでトレーニングされ、実行される大規模な言語モデル（LLM）は、1億人以上の人々が利用する生成的AIサービスを提供しています。その2018年のリリース以来、AIの業界標準ベンチマークであるMLPerfは、NVIDIA GPUのトレーニングおよび推論のリーディングパフォーマンスを詳細に示しています。例えば、NVIDIA Grace Hopper Superchipsは最新の推論テストで圧倒的な成績を収めました。そのテスト以降にリリースされたNVIDIA TensorRT-LLM推論ソフトウェアは、パフォーマンスを最大8倍向上させ、エネルギー使用量と総所有コストを5倍以上削減します。実際、NVIDIA…

「9つの方法でAIがデータセンターセキュリティを向上させる」

データセンターは人工知能を用いて従来の技術を刷新し、サイバーセキュリティと物理セキュリティを劇的に向上させることができます以下は、データセンターセキュリティを向上させるために使用できる9つの主な方法です1. 管理の自動化 IT部門は大量の業務を抱えている場合がありますチケットの数量が多いか、絶え間なく受け付け...

関係データベースとその応用についての深い探求

今日では、さまざまな頻繁に関連のないカテゴリに膨大な量のデータを記憶する必要性が、高い効率のデータベースの重要な意義を強調しています。データベースは、迅速なアクセス、操作、分析を可能にするために、注意深く整理、構造化、保存されたデータのコレクションです。データベースは、データウェアハウジングやオンライントランザクション処理など、さまざまなタスクに役立ち、在庫記録、顧客情報、財務記録などのデータの種類をサポートしています。リレーショナルデータベースとは何ですか？リレーショナルデータベースは、基本的にはテーブル形式で行と列にデータが整然と構造化されたセットです。このパラダイムでは、テーブルを使用してデータを記述し、各行が特定のレコードを示し、各列が特定のプロパティまたはフィールドを定義します。基本的には、予め定義された関係を持つデータオブジェクトのセットがリレーショナルデータベースを構成します。テーブルの列は、各々が特定のタイプのデータを含み、フィールドは属性の実際の値を含んでいます。テーブルの行は、単一のアイテムやエンティティの関連する値のグループを表します。テーブル内の各行を識別するために一意の識別子である主キーが使用されます。外部キーは、異なるテーブルの行の関係を確立するために使用されます。リレーショナルデータベースの例子供の夏キャンプのデータでは、テーブル内の各行が個別のキャンパーを表し、彼らの名前、年齢、参加しているアクティビティ、および一意のID番号などの情報が含まれています。 ID Name Age Activity 1 John 11 Pottery 2 Courtney 16 Photography 3 Matt 14 Cooking 4 Jasmine…

『Pythonでのマルチスレッディングとマルチプロセッシングの紹介』

「Pythonを使用して、マルチスレッディングとマルチプロセッシングの環境について学び、それらの実装と制限について理解しましょう」

Python

「ADHDを持つ思春期の若者において、この深層学習研究はMRIスキャンの分析において独特な脳の変化を明らかにする：MRIスキャン分析の飛躍的な進歩」

画期的な開発により、研究者は人工知能（AI）の力を活用して、思春期の注意欠陥多動性障害（ADHD）の診断に内在する課題に取り組んでいます。主観的な自己報告調査に依存する従来の診断環境は、客観性の欠如により長い間批判を浴びてきました。今や、研究チームは革新的なディープラーニングモデルを導入し、Adolescent Brain Cognitive Development（ABCD）研究からの脳イメージングデータを活用してADHDの診断を革新しようとしています。現在のADHDの診断方法は、主観的な性質と行動調査への依存から欠陥があります。これに対して、研究チームは1万1千人以上の思春期の脳イメージングデータを探るAIベースのディープラーニングモデルを考案しました。この手法は、拡散強調画像から導かれる重要な指標である分率異方性（FA）の測定を使用してモデルを訓練することを包括しています。このアプローチは、ADHDに関連する特異的な脳パターンを明らかにし、より客観的かつ定量的な診断フレームワークを提供します。提案されたディープラーニングモデルは、FA値の統計的に有意な差を認識するよう設計されており、ADHDの思春期におけるエグゼクティブ機能、注意、および音声理解に関連する9つの白質索において測定値が上昇していることを明らかにしました。これらの研究結果は、Radiological Society of North Americaの年次会議で発表され、重要な進歩を示しています： ADHD患者のFA値は、非ADHDの個人と比較して、30つの白質索のうち9つで有意に上昇していました。予測されたFA値と実際のFA値の間の平均絶対誤差（MAE）は0.041であり、ADHDの有無で有意に異なりました（0.042 vs 0.038、p=0.041）。これらの定量的な結果は、ディープラーニングモデルの効果を裏付けると同時に、FA測定がADHDの診断の客観的なマーカーとしての潜在能力を強調しています。研究チームの手法は、現在の主観的な診断の制約に取り組み、より客観的かつ信頼性の高い診断手法の開発に向けた途上にあります。白質索の特異的な差異は、ADHD診断におけるパラダイムシフトへの有望な一歩を示しています。研究者がより広範な研究からの追加データで調査結果をさらに充実させるなか、数年以内にAIがADHD診断に革命をもたらす可能性はますます高まっています。結論として、この先駆的な研究はADHDの診断における常識に挑戦するだけでなく、客観的な評価にAIを活用する新たな可能性を開拓しています。神経科学と技術の交差点は、思春期のこの普及している障害に関する包括的な理解を提供する脳イメージングの微細な部分に根ざした、より正確なADHD診断の未来に希望をもたらします。投稿：This Deep Learning Research Unveils Distinct Brain…

「データ駆動方程式発見について」という文章です

「実験を通じて検証された分析的な表現を用いて自然を説明することは、特に物理学の基礎的な引力の法則から始まる科学の成功の象徴です...」

ニューヨーク大学とMetaの研究者が、「Dobb-E」という家庭用ロボット操作のためのオープンソースかつ汎用フレームワークを紹介した

NYUとMetaの研究者チームは、DobbEという高度に適応性のあるシステムを開発し、家庭環境におけるロボットの操作学習の課題に取り組みました。DobbEはユーザーのデモンストレーションから学習し、適応することができるシステムです。実験では、システムの効率性が示されましたが、現実の環境でのユニークな課題も浮き彫りにされました。この研究は、ロボットのデータセットの大量収集に関する最近の進歩を認識し、家庭や第一者のロボットとの相互作用に焦点を当てたデータセットのユニークさを強調しています。iPhoneの機能を活用して、このデータセットは高品質のアクションとレアな深度情報を提供します。既存の自動操作に焦点を当てた表現モデルに比べ、汎用的な表現のためのドメイン内での事前学習が重視されています。さらなる改善のために、ロボット以外の家庭のビデオからのドメイン外情報をデータセットに追加することを提案し、その研究の可能性を認めています。序文では、包括的な家庭用アシスタントの構築における課題に取り組み、制御された環境から実際の家庭への転換を主張しています。効率性、安全性、ユーザーの快適さが強調され、これらの原則を体現するフレームワークとしてDobbEが紹介されています。大規模なデータと最新の機械学習を利用した効率性、安全性のための人間のデモンストレーション、ユーザーの快適さのためのエルゴノミックなツールを組み合わせて、ハードウェア、モデル、アルゴリズムをHello Robot Stretchの周りに統合しています。ニューヨークの家庭データセット、22の家庭からの多様なデモンストレーション、ビジョンモデルのための自己教師あり学習手法も議論されています。この研究では、行動複製フレームワークを用いてDobbEを訓練し、人間やエキスパートエージェントの振る舞いを模倣します。設計されたハードウェアセットアップにより、異なる家庭のデータ、iPhoneのオドメトリなどを活用してデモンストレーションの収集とロボットに転送がスムーズに行われます。基礎モデルはこのデータで事前学習されます。訓練されたモデルは実際の家庭でテストされ、視覚表現、必要なデモンストレーション、深度知覚、デモンストレータの専門知識、パラメトリックポリシーの必要性など、システムの異なるコンポーネントを評価するアブレーション実験が行われます。 DobbEは、5分のデモンストレーションと15分のHome Pretrained Representationsモデルの適応のみで、未知の家庭環境で81％の成功率を示しました。10の異なる家庭で30日間にわたって、DobbEは109のタスクのうち102を成功裏に学習し、ビジュアル表現にはResNetモデル、アクション予測には2層ニューラルネットワークなど、シンプルながらパワフルな方法の効果を証明しました。タスクの達成時間と難易度は回帰分析によって分析され、アブレーション実験ではグラフィカル表現やデモンストレータの専門知識など、異なるシステムコンポーネントが評価されました。結論として、DobbEはさまざまな家庭環境でテストされた費用対効果の高い多目的なロボット操作システムで、驚異的な81％の成功率を示しました。DobbEチームは、システムのソフトウェアスタック、モデル、データ、ハードウェア設計を自由にオープンソース化し、家庭用ロボットの研究の推進とロボット執事の広範な普及を促進しています。DobbEの成功は、行動複製やアクション予測のための2層ニューラルネットワークなど、パワフルでシンプルな手法によるものです。実験はまた、照明条件や影がタスクの実行に影響を与える課題についての示唆も提供しました。

「マルチコードダイアグラムの紹介：複雑なセットの関係を視覚化する」

データの可視化の風景において、複雑な集合の関係を表現する進化は、単純かつ効果的なベン図の作成という重要な節目を経ています...

LangChainの発見：ドキュメントとのチャット、チャットボット翻訳、ウィキペディアとのチャット、合成データ生成

「ジェネラティブAIの世界の成長は、重要なPythonライブラリであるLangChainのおかげで可能になっています興味も最近の数ヶ月間で増しており、次のチャートで示されています」

マイクロソフトとジョージア工科大学の研究者が、ヘッドウォーンデバイスを使用した多様な舌ジェスチャー認識技術「TongueTap」を紹介しました

スマートウェアラブルテクノロジーの急速な発展において、スムーズで手を使わず誰もが使えるインタラクションを追求するといくつか画期的な発見がありました。TongueTapは、舌のジェスチャー認識を可能にするために複数のデータストリームを同期させる技術であり、非常に有望です。この方法により、ユーザーは手や目を使わずに静かにインタラクションを行い、通常は口の内側または近くに配置される特別なインターフェースなしで操作することができます。ジョージア工科大学の研究者は、Microsoft Researchとの共同研究により、TongueTapという舌のジェスチャーインターフェースを開発しました。このインターフェースは、Muse 2とReverb G2 OEの2つの商用ヘッドセットのセンサーを組み合わせて作成されました。両方のヘッドセットにはIMUsと光電プレソモグラフィ（PPG）センサーが含まれています。また、そのうちの1つのヘッドセットには脳波測定（EEG）、視線追跡、および頭部追跡センサーも搭載されています。これらの2つのヘッドセットからのデータは、多様な脳-コンピュータインターフェースに一般的に使用される時刻同期システムであるLab Streaming Layer（LSL）を使用して同期されました。研究チームは、EEG信号に対してSciPyを使用して128Hzのローパスフィルターを適用し、独立成分分析（ICA）を実施しました。他のセンサーには、それぞれのセンサーごとに主成分分析（PCA）を適用しました。ジェスチャー認識には、Scikit-LearnのSupport Vector Machine（SVM）を使用し、放射基底関数（RBF）カーネルを使用してハイパーパラメータC=100およびgamma=1でバイナリ分類を行い、データウィンドウがジェスチャーを含んでいるかどうかまたはノンジェスチャーであるかを判定しました。研究者は16人の参加者を対象に舌のジェスチャー認識の評価のために大規模なデータセットを収集しました。研究から最も興味深い結果は、どのセンサーが舌のジェスチャーの分類に最も効果的であったかです。MuseのIMUは単独でも80％の精度を達成し、MuseのIMUを含む多様なPPGセンサーの組み合わせは94％の精度を達成しました。最も精度が高いセンサーに基づいて、耳の後ろにあるIMUは舌のジェスチャーを検出するための低コストな手法であり、これまでの口内感覚アプローチと組み合わせることができます。舌のジェスチャーを製品に対して実用的にするためには、信頼性のあるユーザー非依存の分類モデルが重要です。より現実的な環境にジェスチャーが応用できるようにするには、複数のセッションや環境間の移動を含むエコロジカルに妥当な研究デザインが必要です。 TongueTapは、スムーズで直感的なウェアラブルデバイスのインタラクションへの大きな進歩です。市販の技術を使用して舌のジェスチャーを識別し分類する能力により、秘密のような正確なヘッドウェアデバイスの制御が可能になる未来が見えます。舌のジェスチャーを制御するための最も有望な応用は、ARインターフェースの制御です。研究者は、ARヘッドセットでの使用や他の視線ベースのインタラクションとの比較を行いながら、さらなる研究によってこの多機能な相互作用を探求する予定です。

Uncategorized

Learn more about Search Results 16 - Page 14