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ARとAI：拡張現実におけるAIの役割

イントロダクション AI（人工知能）と拡張現実（AR）の画期的なテクノロジーによって、数値産業は変革されています。AIは機械に人間の思考や意思決定を行わせる一方、ARはデジタル情報を物理環境に重ね合わせます。これら2つの先端技術が組み合わさることで、新たな可能性が開かれます。本記事では、AIとARの統合について、基礎知識、シナジー効果、および異なる産業への潜在的な影響について議論します。 AIと拡張現実の概要拡張現実（AR）： ARは、コンピュータ生成の画像、映画、情報を現実世界に重ね合わせて、私たちの現実体験を変えるテクノロジーです。仮想現実とは異なり、完全にシミュレーションされた環境にユーザーを融合させるのではなく、拡張現実（AR）は現実世界にデジタルの要素を追加します。人工知能（AI）： AIは、従来、人間の知能を必要とするタスクを実行できる機械を作り出すことを指します。これには、意思決定、問題解決、音声認識、言語翻訳などが含まれます。AIシステムはデータから学習し、環境に応じて変化することができます。関連記事：アルゴリズムのバイアスの理解：種類、原因、事例なぜAIを拡張現実に統合するのか？ AIとARの統合は、いくつかの理由から重要です：ユーザーエクスペリエンスの向上： AIの能力により、ARアプリケーションはユーザーの環境、好み、行動を分析・理解することができるため、より個別化された没入型のエクスペリエンスを提供することができます。リアルタイムの意思決定： AIアルゴリズムは、大量のデータをリアルタイムで分析する能力があり、ユーザーの環境の変化に迅速に対応することができるため、ARアプリは素早く反応することができます。物体認識の向上： AIによる拡張現実は、現実世界の物体を正確に認識・追跡することができるため、ゲーム、小売り、ナビゲーションに適しています。効率的なデータ処理： AIは、ARアプリがさまざまなセンサーやカメラからのデータを処理・解釈するのを支援し、よりスムーズで正確なAR体験を実現します。多様性： AIとARは、ゲーム、教育から医療や製造に至るまで、さまざまな用途があります。拡張現実の理解 ARとその応用の定義その名の通り、拡張現実は物理世界にデジタルデータを追加します。テキスト、映画、インタラクティブな機能、3Dモデルなど、さまざまな要素が含まれます。拡張現実のさまざまな用途には、次のようなものがあります：ゲーム：…

トランスフォーマーにおけるアテンションの説明【エンコーダーの観点から】

この記事では、特にエンコーダの視点から、トランスフォーマーネットワークにおけるアテンションの概念について詳しく掘り下げます以下のトピックをカバーします ...を見ていきます

「データオデッセイの航海：2023年のトップデータ分析のトレンド」

「情報に関する推論を得るために生データを分析する研究は、データ分析として知られていますこのブログでは、データ分析の将来について議論し、業界の進展をお見せします」

JavaScriptの配列を繰り返す方法

forループは反復文であり、特定の条件をチェックし、それらの条件が満たされている限り、コードブロックを繰り返し実行しますfor...inループは、配列を繰り返し処理するためのより簡単な方法です...

「Saturn 大規模な言語モデルおよびその他のニューラルネットワークのトレーニングへの新しいアプローチ」

編集者の注記 Kabir Nagrecha氏は、今年の秋に開催されるODSC West 2023のスピーカーです彼の講演「共同システム最適化によるオープンソース大規模モデルの微調整の民主化」をぜひチェックしてください！モデルのスケールは、現代の深層学習の実践において絶対に必要な要素となっています数十億パラメータの大規模モデルの成功は、...

West 2023

「完璧なコンビ：adidasとCovision MediaがAIとNVIDIA RTXを使用して写真のようなリアルな3Dコンテンツを作成」

物理製品の3Dスキャンを作成するのは時間がかかる場合があります。多くの企業は、フォトグラメトリーベースのアプリやスキャナーなどの従来の方法を使用していますが、これらは数時間または数日かかる場合があります。また、すべてのアプリケーションでモデルがリアルに見えるようにするために必要な3Dの品質と詳細レベルを常に提供するわけではありません。イタリアに拠点を置くスタートアップ企業であるCovision Mediaは、AIとNVIDIA RTXを活用して3Dスキャンプロセスと3Dベースのコンテンツ作成を向上させています。 Covision Mediaは、靴、眼鏡、スポーツ用品、おもちゃ、工具、家庭用品など、あらゆる製品のデジタルツインを作成できるAIベースの3Dスキャナを開発しています。同社は、最新のリソースと技術へのアクセスを提供する無料のプログラムであるNVIDIA Inceptionのメンバーです。 Covisionの技術を使用することで、顧客は迅速に3Dスキャンを作成し、詳細なテクスチャ、材料、色、ジオメトリなどを自動的に保存して、画像をできるだけリアルに見せることができます。この技術はNVIDIA RTX上で動作し、ユーザーは高品質で詳細なフォトリアルな3Dモデルを作成することができます。Covision Mediaは、光、反射、透明な表面を正確に捉えるなど、典型的な課題に取り組みながら、ニューラル放射フィールド（NeRFs）を使用して3Dモデルの品質を向上させています。アディダスとそのパートナーであるコンテンツ制作スタジオのNUREGは、Covision Mediaの3Dスキャン技術を利用して、電子商取引のコンテンツ制作を自動化および拡大する最初のユーザーの一部です。 RTXとAIによる3Dの新たな可能性の解放 Covisionの3Dスキャナは、NVIDIA RTX A5000およびRTX A6000 GPUを搭載した複数のワークステーションに接続されており、高いレイトレーシング性能と強力なAI機能を提供しています。 NVIDIA OptiXフレームワークのレイトレーシング性能とNVIDIA RTコアにより、Covisionはスキャンされたオブジェクトの照明を正確に測定することができます。これは、顧客がスキャンした製品を任意の仮想環境に配置できる最も重要な要素の一つです。Covisionはまた、ニューラルテクスチャの手法に対して最新のAIソリューションを開発するために、NVIDIAのソフトウェアインフラストラクチャを活用しています。「NVIDIA RTX…

オラクルと一緒にXRを開発しよう、エピソード6 AIサマライザー＋ジェネレーター

このチュートリアルでは、ユーザーの周囲からのさまざまな入力を使用し、それをAIで処理し、要約/生成AIを返すミックスドリアリティアプリの完全なソースを提供します

GGMLとllama.cppを使用してLlamaモデルを量子化する

この記事では、私たちはGGMLとllama.cppを使用してファインチューニングされたLlama 2モデルを量子化しますその後、GGMLモデルをローカルで実行し、NF4、GPTQ、およびGGMLのパフォーマンスを比較します

プロンプトからテキストを生成するためのモデルの作成

導入急速に進化するGenerative AIの風景において、新たな時代が訪れました。この変革的なシフトにより、AIアプリケーションに前例のない進歩がもたらされ、その最前線にはChatbotがあります。これらのAIパワードの対話エージェントは、人間のような相互作用をシミュレートし、ビジネスや個人のコミュニケーションを再構築しています。”Gen AI Era”という用語は、先進的なAIが未来を形作る役割を強調しています。”解放された可能性”は、Chatbotがパーソナライズされた体験、効率的な問題解決、創造性を推進する変革期を意味しています。タイトルは、Generation AIによってエンパワーされたChatbotが、新しい対話の時代を切り拓くために、プロンプトからテキストを生成するモデルをゼロから構築する方法を発見することを示唆しています。本記事では、ChatbotとGen AIの交差点で、プロンプトからテキストを生成することによる深い影響を明らかにしています。Chatbotがコミュニケーションを向上させ、プロセスを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる方法について探求します。この旅は、異なる産業におけるGen AI時代におけるChatbotの潜在能力を解き放ち、その進化、応用、変革力を探求します。最先端のAIイノベーションを通じて、Chatbotがこのダイナミックな人工知能の時代において、対話、作業、つながりを再定義する方法を明らかにします。学習目標 Gen AI Eraの導入: Generation AI（Gen AI）の概念とその進化する人工知能の風景における重要性を説明して、舞台を設定します。 Chatbotの役割の強調: ChatbotがGen AIの枠組み内で果たす重要な役割を強調し、コミュニケーションと相互作用に与える変革的な影響を示します。 LangChainの洞察の探求: LangChainのブログ投稿「LangChain DemoGPT: Generation AIアプリケーションの新時代を切り拓く」について、ChatbotとGen…

「アフリカと中東で5人の生成型AIイノベーターに会おう」

起業家たちは、西アフリカの西海岸からアラビア砂漠の東端まで、生成的AIを育てています。 Gen AIは、コーヒ・ゲンフィとニー・オサエが15年前にガーナの首都アクラで高校で出会って以来、孵化し続けている大きな計画の最新バージョンです。「私たちはここ数年、最新のAIの波を見てきました」とオサエは言います。彼は大学で機械学習に情熱を抱き、ソフトウェアエンジニアとなりました。スタートアップMazzumaのニー・オサエ（左）とコーヒ・ゲンフィそこで、昨年末、彼らは既に1億5,000万ドル以上の取引を処理しているモバイル決済スタートアップのMazzumaを拡大し、MazzumaGPTを追加しました。この大型言語モデル(LLM)は、2つの人気のあるブロックチェーン言語でトレーニングされており、開発者が迅速にスマートコントラクトの草案を作成するのに役立ちます。国際データ企業が来年には190億ドルに達すると予測しているWeb3市場です。数千のヒット LLMの初月には、1750億のパラメータを持つモデルが70か国から400人の開発者によって使用されました。パラメータはモデルのサイズと強度の目安です。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/08/MazzumaGPT-Chainlink.mp4 これは、2018年にアフリカのトップ30の起業家のリストに入った二人にとって最新の成功です。「成長率が高く、人口が多いため、この地域には大きな機会があります」とゲンフィは言います。彼は19歳の時に最初の会社を始めました。それはAppleデバイスの転売業でした。オサエは、ガーナAI協会の創設者兼会長としてその可能性を育てています。「私たちは他の地域よりも進歩を飛び越える軌道に乗っていると思います」と彼は言います。 LLMはアラビア語を話す約2年前、北東に6,000マイル離れた場所で、もう一組の起業家がドバイのペルシャ湾のエミレートで生成的AIビジネスを立ち上げました。ドバイには世界最高のビルであるブルジュ・ハリファがあります。ヤコフ・リブシッツは、AI研究者であるエリ・ブラギンスキーが友人の家族のつながりで持ちかけたMetaDialogのアイデアを持っていました。このスタートアップは、アラビア語と英語の両方をサポートする最初のLLMを構築しました。これは世界最大のアラビア語/英語データセットの1つでトレーニングされた70億のパラメータを持っています。「私たちはそれをBabyと呼んでいます。それに誇りを持っており、現在はさらに大きな400億パラメータのモデルを構築しています」とブラギンスキーは言います。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/08/MetaDialog-Baby-demo-final.mp4 「私たちのBaby LLMは現在、この地域で最大の政府に統合されており、それを使用したいと考えている他の3つの政府とも話し合っています」とリブシッツは言います。 13平方マイルに3,000万人以上の人々が暮らすドバイは、地域の活気ある拠点です。「中東の政府がAIや先進技術について考える方法は非常に大胆です。彼らは速く進みたいので、異なる言語でカスタムモデルをトレーニングし、GITEXカンファレンスでそれらを発表する予定です」とリブシッツは言います。彼はロシア、イスラエル、アメリカに住んでからドバイに移りました。 2月、サウジアラビアは国の経済を多様化するために24億ドルのスタートアップ資金を発表しました。企業はカスタムLLMを求めています…

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