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通信・IT

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1: 2018/05/22(火) 08:51:41.87 ID:CAP_USER
スマートフォンやPCの心臓部にあるCPUでは、0と1のデジタル信号が1秒間に10億回以上も処理されています。
そんな状態でも、さまざまな要因で「このスマホ、動作遅いなぁ……」と思ってしまうこともある中、新たに「レーザー光」を使うことで従来のプロセッサの100万倍も高速に動作できる可能性を示す新技術が開発されています。

Lasers Could Make Computers 1 Million Times Faster
https://www.space.com/40622-laser-computer-speed-quantum.html

この研究は、ミシガン・カレッジ・オブ・エンジニアリング大学の研究チームが進めてきたものです。
チームでは、六角形の格子状に作られた特殊な構造にレーザー光による光のパルスを照射することで、極めて高速に0と1の状態を作り出すことができる技術の基礎を作り上げました。

その「高速」がどれほどのものなのかというと、1秒間に書きかえられる回数は「1×10の15乗回」というもの。
数字を並べると「1,000,000,000,000,000」で、日本語の桁で表すと、「1秒間に千兆回」というとてつもない単位に。
これは、現代のプロセッサよりも100万倍速い性能を実現することが可能になるとのこと。

この実験では、タングステンとセレニウムの原子が交互に並んでハニカム形状を構成する格子上に、赤外レーザー光をパルス状に高速に点滅照射することで、0と1のビット状態を再現しています。
そしてこの時、ビット状態を再現するのは「電子のトラックの位置」であるとのこと。

ほとんどの分子では、原子を取り巻く軌道にある電子が刺激を受けて興奮状態(励起(れいき)状態)に置かれると、複数の量子状態「擬似スピン」の状態に変化します。

続きはソースで

関連ソース画像
https://i.gzn.jp/img/2018/05/21/laser-make-computers-1-million-times-faster/snap5797_m.png

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180522-laser-make-computers-1-million-times-faster/
ダウンロード (19)


引用元: 【IT】レーザー光がコンピューターの動作を100万倍速くする[05/22]

レーザー光がコンピューターの動作を100万倍速くするの続きを読む

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1: 2018/05/19(土) 22:53:24.35 ID:CAP_USER
森前智行 基礎物理学研究所講師、藤井啓祐 理学研究科特定准教授、小林弘忠 国立情報学研究所特任研究員、西村治道 名古屋大学准教授、玉手修平 東京大学特任助教、谷誠一郎 日本電信電話株式会社上席特別研究員らの研究グループは、実質的に1量子ビットしか使えないような「弱い」量子コンピューターでも、ある場面では古典コンピューターより「強い」ことを、理論的に証明しました。

 本研究成果は、日本時間2018年5月18日に米国物理学会の学術誌「Physical Review Letters」にオンライン掲載されました。

■本研究成果のポイント
・実質的に1量子ビットしか使えない「弱い」量子コンピューターが、古典コンピューターよりも「強い」のかどうか不明であった。
・そのような弱い量子コンピューターが、ある場面では古典コンピューターより高速であることを計算量理論的基盤に基づいて証明した。
・現在、世界中で進んでいる量子スプレマシー研究の理論的基盤を整備する結果であり、当該分野の研究をさらに加速することが期待できる。

続きはソースで

関連ソース画像
http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research/research_results/2018/images/180518_1/01.jpg

京都大学
http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research/research_results/180518_1.html
ダウンロード (11)


引用元: 【量子コンピュータ】1量子ビットしか使えない量子コンピューターでも古典コンピューターより強かった 京都大学[05/18]

【量子コンピュータ】1量子ビットしか使えない量子コンピューターでも古典コンピューターより強かった 京都大学の続きを読む

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1: 2018/05/19(土) 23:04:18.85 ID:CAP_USER
人工知能(AI)を使ったコンピューターに、より正確な判断を行わせるには学習が不可欠とされています。
学習の量が増えれば増えるほど、より高度な判断を行うことができるのですが、学習量を増やすためには大規模な処理をこなせる「計算量の高い」システムが必要です。
AIの非営利の研究機関として設立されたOpenAIによると、AIの学習で使用される計算量は2012年から3.5カ月で倍になるスピードで進化し続けていて、2018年現在では約30万倍以上に達しているとのことです。

AI and Compute
https://blog.openai.com/ai-and-compute/
https://i.gzn.jp/img/2018/05/17/ai-and-compute/00_m.jpg

OpenAIは「アルゴリズム」「学習データ」「計算量」の3つが、AIを進歩させるために必要不可欠な要素であると述べています。
アルゴリズムやデータの改良は数値化させることは困難ですが、計算量は定量化可能であり、計算量の推移を見ることでAIがどれだけ進歩しているかを見ることができるとしています。

OpenAIは、2012年以降にAIの学習で使用された計算量の推移をグラフで示しています。
縦軸が計算量で1日で何千兆(1015)回の計算を行うことができるかを表しており、横軸が時間軸(年)を示しています。
なお、縦軸に「FLO」(浮動小数点演算)と書かれていますが、実際には処理の数であり、必ずしも浮動小数点演算を行っているわけではないとのこと。
https://i.gzn.jp/img/2018/05/17/ai-and-compute/01_m.png

上記のグラフでは、2017年代の「AlphaGo Zero」が、あまりにも突出した値となっており他のシステムの計算量の違いがほとんどわかりません。

続きはソースで

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180517-ai-and-compute/
ダウンロード


引用元: 【人工知能】AIの進化が止まる気配はなく、6年間で約30万倍以上の学習が可能に[05/17]

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1: 2018/05/23(水) 02:54:07.40 ID:CAP_USER
 日本マイクロソフトは、同社が提供する女子高生AI「りんな」に、最新会話エンジン「共感モデル(Empathy model)」(アルファ版)を採用することを発表した。
人間と同じように、文脈を踏まえた適切な対応が可能で、自然な会話を続けることができるという。

 Microsoftでは、中国で提供している「Xiaoice(シャオアイス)」や米国で展開している「Zo(ゾー)」、インドネシアの「Rinna(リンナ)」、インドの「Ruuh(ルー)」といったように、各国でAIを活用したソーシャルAIチャットボットサービスを用意しているが、「共感モデル」を採用するのは、日本の「りんな」が初めてとなる。

 日本マイクロソフトでは、りんなでのサービスを通じて改良を加え、「共感モデル」の実用化に取り組む考えを示した。

 今回の「共感モデル(アルファ版)」は、会話の相手(ユーザー)と、どのようにコミュニケーションをすれば良いか、AIが自ら考えるように設計されているのが特徴で、人間の感情の1つである「共感」をもっとも重要視し、相手との会話が継続できるように、返答をリアルタイムで生成することができる。

 会話のなかで共感を示すには、相手に新しい話題を切り出したり、質問をしたり、相手の発言を肯定したりといった手法のほか、積極的に聞き手に回るなどの方法があるという。

 共感モデルでは、こうしたやりとりを採用することで、自然な会話を構成できるという。

 もともと、りんなでは、人間と同じように、相手とのコミュニケーションができるだけ長く続けられるように開発が進められてきた経緯があり、
新たな会話エンジンの採用は、その環境を大きく進化させることができるという。

 2018年5月22日に東京・芝公園のプリンスパークタワー東京で行なわれた日本マイクロソフト主催の開発者向けイベント
「de:code 2018」で、基調講演に登壇した日本マイクロソフトの平野拓也社長は、りんなの共感モデルの採用に関して初めて公表。
「人間が会話をするのと同じような返答をAIが考えるものになる。
あいづちを打ったり、『どうなの?』といったように、文脈のなかで最適な返事をしたりできるものになる」とした。

 また、同日午後5時から開催された
「AI は爆発だ?!~“女子高生AI”りんなを支える技術とその開発現場からみるサービス開発」と題して、Microsoft ディベロップメント AI & Research プログラムマネージャーの坪井一菜氏と、日本マイクロソフト コンシューマーソフトウエアエンジニアリング部テクニカルエバンジェリストの大森彩子氏が講演。

 坪井氏は、「共感モデルは、できるだけ相手と長く会話を続けるのが目的である。会話の目的を意識して、戦略的に自分の返答を生成することを目指すことになる。
これまでは、一度学習したものをベースに、脊髄反射のような反応していたが、過去のセッションの状況と、いまやってきた変動内容を加味して返事をするようにしている」とした。

 大森氏は、「『うん』とうなづくだけのほうが会話が続くのか、それとも、なにか違う言葉を言ったほうがこの会話が続くのか、といったことをAIが判断して回答することになる」とした。

 坪井氏は、「りんなでは、シーケンス トゥ シーケンス+アンテションを使っている。
学術的には使われている仕組みだが、この規模でサービスとして提供しているものはほかにないだろう。
まだテスト段階の技術であるが、これを解放することで、多くの人に使ってもらい、進化させていく。
仮説を立てても限界がある。コンピュータになにができるかではなく、コンピュータになにをさせるかが重要。
その考え方で開発すれば、AIは進化する。ぜひ多くの人にりんなの学習に協力してもらいたい」とする。

続きはソースで

関連ソース画像
https://www.newsweekjapan.jp/yukawa/assets_c/2016/08/yukawa160825-thumb-720x424.jpg
https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1123/294/P1050047_l.JPG
https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1123/294/z2_l.png
https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1123/294/z1_l.png
https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1123/294/P1050219_l.JPG

りんなが歌う、nana歌うまプロジェクト第1弾を通じた「旅立ちの日」の成果 - PC Watch
https://youtu.be/KYdW5FfbB6k



PC Watch
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1123294.html 

ダウンロード

引用元: 【人工知能】女子高生AI“りんな”が文脈を理解してより人間らしく 日本マイクロソフト[05/22]

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12018/05/22(火) 03:18:07.39ID:CAP_USER>>30

世界各国で開発が進められている量子コンピューターに匹敵するという桁違いの計算能力を持つ新型の国産コンピューターが実用化されることになりました。 

宅配のルート選択やがんの治療など幅広い分野で活用が期待されます。 


量子コンピューターは、カナダのベンチャー企業が、膨大な数の組み合わせから最適な解を選ぶ「組み合わせ最適化問題」の処理に特化したものをすでに実用化しています。 


続きはソースで


関連ソース画像 

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20180521/K10011447381_1805212301_1805212306_01_02.jpg 



NHKニュース 

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20180521/k10011447381000.html


ダウンロード (1)


引用元: 【IT】”量子コンピューターに匹敵” 新型国産コンピューター実用化へ[05/21]
”量子コンピューターに匹敵” 新型国産コンピューター実用化への続きを読む

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1: 2018/05/21(月) 06:42:04.30 ID:CAP_USER
ドライバーに替わって自動車を走らせてくれる自動運転機能「オートパイロット」の使用中に事故を起こしてドライバーが死亡した事件を受け、テスラはこの機能によって死亡事故が起こる確率は低く、一般の自動車における統計データ「8600万マイルあたり1回(約1億4000万kmあたり1回)」に比べて3.7倍安全であると主張しています。

しかしこのデータに関しては批判的な見方を示す専門家も存在しており、データサイエンティストのブリンダ・A・トーマス博士はテスラが公表しているデータを詳細に調査して分析するエントリをMediumに投稿しています。

A Closer Inspection of Tesla’s Autopilot Safety Statistics
https://medium.com/@mc2maven/a-closer-inspection-of-teslas-autopilot-safety-statistics-533eebe0869d
https://i.gzn.jp/img/2018/05/21/tesla-autopilot-safety-statistics-closer-inspection/00_m.jpg

テスラは自社製の車両による死亡事故の発生率を「走行距離3億2000万マイルあたり1回(約5億1500万kmあたり1回)」と発表しています。
しかしこの数字は、テスラの説明に沿ってより厳密に記述すると「走行距離3億2000万オートパイロット・マイルあたり1回」という書き方になります。
このオートパイロット・マイルの捉え方について、トーマス氏はテスラの統計法にも一定の理解を示しつつ、異論を唱えています。

「オートパイロットによる死亡事故発生率」を正しく評価するためには、実際にテスラの車両でオートパイロット機能がオンになっている状態で起こった事故の統計を取る必要があります。
しかしトーマス氏は、テスラはこの数値を「オートパイロット機能を搭載している車両の総走行距離」をもとにはじき出していると指摘し、数値の扱いに不適切さがあると述べています。
これはつまり、オートパイロット機能の稼働状態に関係なく、オプション装備のオートパイロット機能を搭載している車両全ての数値を集めたものであり、人間が運転している時の走行距離も含まれているために、比較対象としてふさわしくなく、見方によっては「無事故走行距離の水増しをしている」とみることもできるという指摘です。

また、オートパイロットによる走行状態からマニュアルモードに戻った時に発生する事故についても考慮する必要があるとトーマス氏は述べています。オートパイロットで道路走行中に、道路の線が見えにくかったり、荒天によって視界が遮られて運転ができないとコンピューターが判断すると、オートパイロット機能はオフになって人間に操縦が任されます。
このような状況で発生した事故については統計から省かれているとのことですが、トーマス氏はこれもオートパイロット運転時の一部として考えるべきであると主張しています。

テスラが比較の対象としている、一般車両の事故データ「8600万マイルあたり1回」という数字の選び方にも否定的な意見が存在しています。

続きはソースで
ダウンロード (1)


引用元: 【自動車】テスラが主張する「オートパイロットは一般の車よりも3.7倍安全」という主張をデータサイエンティストが詳細に分析[05/20]

【自動車】テスラが主張する「オートパイロットは一般の車よりも3.7倍安全」という主張をデータサイエンティストが詳細に分析の続きを読む
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