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「加速、効率的なAIシステムの新しいクラスがスーパーコンピューティングの次の時代を示す」

エヌビディアは、今日のSC23で、科学や産業の研究センターを新たなパフォーマンスとエネルギー効率のレベルに引き上げる次世代のテクノロジーを発表しました。 同社の高性能コンピューティングおよびハイパースケールデータセンター事業の副社長であるイアン・バックは、この会議での特別なスピーチで、「エヌビディアのハードウェアとソフトウェアのイノベーションは、新しいAIスーパーコンピュータのクラスを創り出しています」と述べました。 これらのシステムの一部は、メモリ強化型のNVIDIA Hopperアクセラレータを搭載し、他のシステムは新しいNVIDIA Grace Hopperシステムアーキテクチャを搭載しています。すべてのシステムは、拡張された並列処理を使用して、生成AI、HPCおよびハイブリッド量子コンピューティングのためのスタックを実行するための加速ソフトウェアを使用します。 バックは新しいNVIDIA HGX H200を「世界最高のAIコンピューティングプラットフォーム」と表現しました。 NVIDIA H200 Tensor Core GPUsは、成長する生成AIモデルを実行するためのHBM3eメモリを搭載しています。 このGPUは、最初のAIアクセラレータとして超高速技術を使用した141GBのHBM3eを搭載しています。GPT-3などのモデルを実行する場合、NVIDIA H200 Tensor Core GPUsは前世代のアクセラレータに比べて18倍のパフォーマンス向上を提供します。 ほかの生成AIベンチマークの中でも、彼らはLlama2-13Bの大規模な言語モデル(LLM)で1秒あたり12,000トークンを処理します。 バックは、4つのNVIDIA GH200 Grace Hopper…

2024年に注目すべきAIを活用したヘルスケア業界のトップ8企業

2024年における人工知能（AI）が医療を変革する方法を、リーディングカンパニー8社が牽引する様子を探検してくださいAIが医療業界を変え続ける過程での最先端の革新に触れ、患者ケア、医用画像、病理学などでの画期的なイノベーションを発見してください

「産業界が音声AIを活用して消費者の期待に応えている方法」

急速な技術の進歩のおかげで、消費者は前例のないほどの便利さと効率性に慣れてきました。 スマートフォンを使えば、商品を検索して玄関先に配達してもらうのが今まで以上に簡単になりました。ビデオチャット技術を使えば、異なる大陸に住む友人や家族と簡単につながることができます。音声コマンドのツールを使えば、AIアシスタントが曲を再生したり、電話をかけたり、半径10マイル以内で最高のイタリア料理をおすすめしたりすることができます。AIのアルゴリズムは、ユーザーが次に見たいと思う番組を予測したり、購入前に読む記事を提案したりすることさえできます。 そのため、顧客は企業との迅速かつ個別化された対話を期待しています。Salesforceの調査レポートによると、83%の消費者は企業に連絡した際に即座の対話を期待し、73%の消費者は自分たちの独自のニーズと期待を理解してもらいたいと考えています。ほぼ60%の顧客は、自己サービスの機能を使って問題を解決することを望んでおり、顧客サービスを避けたいと考えています。 このような顧客の期待に応えることは、スタッフや技術的なニーズを含め、あらゆる業界の企業にとって大きな負担ですが、音声AIが助けになることがあります。 音声AIは自然言語を理解し、会話することができるため、従業員の能力を補完しながら、シームレスで多言語対応の顧客対応の機会を生み出すことができます。金融サービス業界では、銀行業務の自己サービスを支援し、レストランでのフードキオスクのアバターを可能にし、医療施設での臨床ノートの転記を行い、公共料金会社の請求支払いを効率化することができます。これにより、あらゆる業界の企業が個別化された顧客体験を提供することができます。 銀行と支払いのための音声AI ほとんどの人々は今やデジタルと従来のチャネルの両方を使って銀行サービスにアクセスしており、オムニチャネルの個別化された顧客サポートの需要が生まれています。しかし、高いサポートの需要と高いエージェントの離職率により、多くの金融機関が顧客のサービスとサポートのニーズに追いつくのに苦労しています。 一般的な消費者の不満は、複雑なデジタルプロセスの難しさ、有益で容易に利用できる情報の不足、十分な自己サービスのオプションの不足、長い待ち時間、サポートエージェントとのコミュニケーションの困難などがあります。 NVIDIAの最近の調査によると、金融機関のAIの主な活用事例は自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLM）です。これらのモデルは、顧客サービスの対話を自動化し、非構造化の金融データを処理して、リスク管理や不正検知からアルゴリズム取引や顧客サービスまで、金融機関全体の事業をサポートするAI駆動の洞察を提供します。 銀行は音声対応の自己サービスオプションを提供し、AI搭載の仮想アシスタントで顧客サービスエージェントをサポートすることで、顧客体験を向上させながらコストを抑えることができます。AI音声アシスタントは、金融に特化した語彙や言い換えの技術を学習して、ユーザーの要求を理解してから回答を提供することができます。 会話AIソフトウェア企業であるKore.aiは、BankAssistソリューションを小売銀行の400以上のユースケースにトレーニングし、対話型音声応答、Web、モバイル、SMS、ソーシャルメディアチャネルで利用できるようにしました。顧客は音声アシスタントを使って資金を送金したり、請求書を支払ったり、紛失したカードを報告したり、請求の異議を申し立てたり、パスワードをリセットしたりすることができます。 Kore.aiのエージェント音声アシスタントは、ライブエージェントが問題を迅速に解決できるようにするために、パーソナライズされた提案をするのにも役立っています。このソリューションは、顧客処理時間を40%削減することでライブエージェントの効率を向上させ、1回の音声セッションあたりの投資対効果は2.30ドルとなっています。 このようなトレンドにより、金融機関は顧客サポートを効率化し、待ち時間を短縮し、より多くの自己サービスオプションを提供し、ローン処理を迅速化し、コンプライアンスを自動化し、話されたコンテンツから洞察を抽出し、全体的な生産性と業務のスピードを向上させるために、音声AIの展開を加速することが予想されます。 通信のための音声AI 5Gインフラへの大規模な投資と新しいネットワークの収益化と利益を追及する激しい競争が、通信業界において顧客満足度とブランドロイヤリティの維持が最重要となっています。 400以上の業界プロフェッショナルを対象としたNVIDIAの調査によると、通信業界のAIの主な活用事例はネットワークの運用の最適化と顧客体験の向上です。回答者の73%がAIからの収益増加を報告しました。 音声AI技術を使ってチャットボット、コールルーティング、自己サービス機能、およびおすすめシステムを強化することで、通信事業者は顧客のエンゲージメントを向上させ、個別化することができます。 2,200万人以上のユーザーを持つ韓国の携帯通信事業者KTは、LLMを使って韓国語を理解し使用するためにトレーニングされたインテリジェントな音声アシスタント「GiGa Genie」を開発しました。これまで800万人以上のユーザーと対話しています。 GiGA Genie AIスピーカーは、音声コマンドを理解することで、スマートテレビや照明をオンにしたり、テキストメッセージを送ったり、リアルタイムの交通情報を提供したりすることができます。 KTはさらに、1日あたり10万件以上の電話を自律的に処理できるトランスフォーマーベースの音声AIモデルを備えたAIパワードの顧客連絡センターを強化しました。システムの生成AIコンポーネントは、顧客に提案された解決策で自動的に応答し、微妙な質問や解決策については人間のエージェントに転送します。 通信会社は、顧客のセルフサービス能力を向上させ、ネットワークのパフォーマンスを最適化し、総合的な顧客満足度を向上させるために、音声AIによる活用を積極的に取り組むことが期待されています。…

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

「生成型AIが自動車産業に新時代をもたらす：デザインやエンジニアリングから生産や販売まで」

コンテンツやコードの生成。画像や動画の作成。合成データでアルゴリズムをテストする。 生成AIは、ほぼすべての産業、特に交通部門において生産性と創造性を飛躍的に向上させる力となっており、ワークフローを効率化し、新たなビジネスを推進しています。 自動車産業全体では、企業は車両のデザイン、エンジニアリング、製造、そしてマーケティングや販売を改善するために、生成AIを探求しています。 自動車製品ライフサイクルを超えて、生成AIは自律型車両（AV）の開発においても新たなブレークスルーを可能にしています。このような研究領域には、ニューラル放射場（NeRF）技術を使用して記録されたセンサーデータを完全にインタラクティブな3Dシミュレーションに変換することが含まれます。これらのデジタルツイン環境や合成データ生成は、信じられないほどのスケールでAVを開発、テスト、検証するために使用することができます。 前進！変革的な使用例 生成AI、大規模な言語モデル、および推奨システムは、現代の経済のデジタルエンジンです。NVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huang氏は述べています。 ChatGPT（テキスト生成）やStable Diffusion（画像生成）などの基礎モデルは、複数のタスクが可能なAIシステムをサポートすることができます。これにより、多くの可能性が開かれます。 初期のiPhoneアプリ開発者がGPS、加速度計などのセンサーを使用してモバイルアプリケーションを作成し始めたように、AI開発者は今や基礎モデルを活用して新しい体験と機能を構築することができます。 生成AIは、テキストからテキスト、テキストから画像だけでなく、ビデオや3Dなどの入力と出力を結び付けるのに役立ちます。この強力な新しい計算モデルを使用すると、テキストのプロンプトによって組み立て工場の物理的に正確なレイアウトが返されることがあります。 世界最大級の自動車メーカーであるトヨタは、生成AIの技術を開発し、初期のデザインスケッチにエンジニアリングパラメータを組み込むことを確実にしています。 一方、メルセデス・ベンツはChatGPTを使用した音声アシスタントを実証しています。 他の自動車業界のプレーヤーも、デザインの反復を加速し、より良い結果を提供するために生成AIを利用しようとしています。 デザイナーやアーティストのワークフローに恩恵をもたらす 現在、デザイナーやアーティストは、初期のコンセプト発想やスケッチからフルスケールのモデル開発まで、数ヶ月の準備とデザインのレビューに時間を要しています。これは、非互換なツール、データの隔離、および直列のワークフローによってしばしば妨げられます。 アーティストは、自動車スタイリングのトレンドに基づいて「スクラップ」と呼ばれるビジュアルリファレンスを探し始めることがよくあります。彼らはデザインのヒントにインスピレーションを求め、キーワードに基づいて画像ライブラリから引用します。 このプロセスでは、既存のものや過去のものを含め、業界全体の車両を見ることが含まれます。そして、人間のキュレーションによる多くのデザインと会社のスタイリングに基づく新鮮なインスピレーションの組み合わせが浮かび上がります。これがアーティストの2D手描きスケッチの基礎となり、その後3Dモデルや粘土の試作品として再作成されます。 これらの直線的かつ時間のかかるデザインコンセプトプロセスは、グリル、フード、ホイールなどの外部部品、およびダッシュボード、シート、人間工学、およびユーザーインターフェースなどの内部要素に使用されます。 これらの3Dモデルを開発するために、自動車スタイリングチームは、非一様有理Bスプライン（NURBS）の略称である「NURBS」モデルなど、Autodesk AliasやMayaなどのツールでエンジニアと協力して作業します。2Dの下書きから形状をキャプチャした3Dジオメトリの数学的表現が得られます。最終的な成果物は、独自のスタイリング、デザイン、およびエンジニアリング作業の結果であり、サーフェスを定義するためにコンピュータ支援設計アプリケーションで使用できる3D表現です。 自動車業界は、生成AIを使用して2Dスケッチを瞬時にNURBSモデルに変換し、生産性の向上を実現する機会を得ています。これらのツールはデザイナーを置き換えるのではなく、より多くのオプションを迅速に探索することを可能にします。 生成AIがコンセプトとスタイリングに同乗する デザイン志向の企業は、視覚データセットと生成AIを使用して、さまざまなフロントで作業を支援することができます。これは、GitHub…

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