▽UTCでの23時59分60.5秒に、NTPサーバーの供給時刻が1月1日0時00分00秒に

協定世界時（UTC）の2016年12月31日と2017年1月1日の間に「23時59分60秒」が挿入される。日本時間では2017年1月1日の午前8時59分59秒と1月1日午前9時00分00秒の間に、「8時59分60秒」が挿入される。

Googleではこれを受け、提供しているGoogle Public NTPサーバーにおいて、前後10時間に0.0014パーセント遅いクロックを実行することで、あわせて20時間全体で1秒分をずらす運用を行うことを発表した。

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INTERNET Watch（2016年12月2日 17:41）
http://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/1033101.html

グーグルは、Google 翻訳で新しい翻訳システムの提供を開始した。ニューラルネットワークに基づく機械翻訳で、より人の言葉に近い翻訳が可能としている。


　当初は日本語、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、ポルトガル語、中国語、韓国語、トルコ語の8言語間の翻訳が対象。Google 翻訳のWebサイト、Android/iOSアプリや、検索結果などから無料で利用できる。
ニューラルネットワークは、脳の神経細胞の伝達システムを参考にしたシミュレーションモデル。今までのGoogle 翻訳のシステムでは、文章をパーツごとに翻訳していた。
一方、ニューラルネットワークを採用した新しい機械翻訳システムは、文章を1つの文としてそのまま扱うことで、文のコンテキストを把握する。

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コンテキストに基づた訳語の候補を選び、言葉の順番を変えて調整することで、より人の言葉に近い翻訳を実現する。
システム上で自動で学習するよう構築されていて、ユーザーが翻訳を利用していくうちに、より自然な翻訳ができるようになるという。
新システムが提供される8言語は、世界の人口の約3分の1が話す言語に相当。Google 翻訳で利用されるクエリのうち35％を占めるという。グーグルは今後、Google 翻訳が対応する103言語すべてに新システムを導入する方針。

http://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1030338.html

　ディープマインド（DeepMind）は10月12日、次世代の人工知能技術として「ディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター（Differentiable Neural Computers：DNC)」を発表した。

　ディープマインドは人工知能AlphaGoによって囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたことが記憶に新しいグーグルのAI研究チーム。近年ではコンピューター・ゲームのルールを自分で学びクリアする「DQN（Deep Q-Network）」を発表している。新AI技術のDNC（機械式計算機として名高いバベッジのディファレンシャル・エンジンを連想させる名前）は、DQNの技術を更に進化させたアーキテクチャを採用し、既存ディープラーニングよりも学習精度や汎用性が高いAI技術のようだ。

　ニューラルネットは、知識（データ）階層の上に結びつきを示すニューラルネット階層を構築し、繰り返し学習によってネットの接続を強化する。DNCではニューラルネットに加えて、ニューラルネット外部に置かれるメモリーのデータをダイナミックに並び変えるハイブリッドなしくみを採用。データとニューラルネットが密接に結びついた従来の構造に比べて複雑なデータを柔軟に扱えるため汎用性が高く、学習による精度向上も大きいという。

　DNCでは、ロンドンの地下鉄路線マップからA駅からB駅の最短経路や最小乗り換え経路を導き出すこともできれば、家系図から「誰が誰の母方の叔父か？」といった質問も答えられ、パズルを解くこともできる（いずれも繰り返して学習することで精度を高める）。DNCではそれぞれのタスクに対するプログラムをあらかじめ組むことなしに、自ら課題から解を見つけ出し、従来型ニューラルネットよりも同じ学習回数で得られる精度も高いという（データの集まりから自分で課題の解を発見する手法はDQNで試みられたゲームのルールを見つけ出す手法と同種と考えられる）。

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http://ascii.jp/elem/000/001/249/1249977/

人工知能開発を行うスタートアップだった「DeepMind」は、Googleに買収された後もイギリス・ロンドンに拠点を置きつつ独自に人工知脳研究を続けています。
DeepMindが開発する人工知能技術は、自己学習してゲームが上達するアルゴリズム「DQN」や囲碁の世界チャンピオンを打ち破るソフトウェア「AlphaGo」などのように時折発表されるとその度に世間を騒がせるのですが、Googleのデータセンターのエネルギー削減にも大きな威力を発揮していることが明らかになりました。

Google DeepMind
https://deepmind.com/blog
http://i.gzn.jp/img/2016/07/21/deepmind-reduce-google-data-center-energy/site_m.png

Google検索、Gmail、YouTubeなどのGoogleのさまざまなサービスを支えているのが、Googleが世界各地に持つデータセンターです。
このデータセンターを効率的にすることは、Googleのサービス品質の向上につながることから、Googleはデータセンターをシステムレベルで絶えず更新し続けています。
例えば、データセンターで使用するサーバーを高効率の物に置き換えたり、再生可能エネルギーで電力をまかなう取り組みが行われているとのこと。

中でもデータセンターの品質を語る上で「冷却効率」は非常に重要です。大量の熱を発生させるデータセンターを適切に冷却することはデータセンターの安定的な稼働に不可欠だからです。
そして、データセンターの冷却に必要なエネルギーは、データセンターで使用されるエネルギーの大部分を占めており、冷却用のエネルギーを削減することは、環境負荷を下げることにつながります。
そのためGoogleは、冷却効率を高めてエネルギーを削減することに長年取り組んでいます。
なお、クラウドサービスなどでGoogleデータセンターを利用する企業にとっても、Googleのデータセンターのエネルギー削減が実現すれば、間接的な地球環境保護に役立つため、Googleはエネルギー削減に注力しているそうです。


しかし、データセンターの冷却システムは、データセンターを構成する機器があまりに複雑で非線形的に相互に影響を与えることから、机上の理論や人間の直感などを適用することが難しいという特性があります。
さらに、世界中の各データセンターは環境やアーキテクチャが独自であるため、あるデータセンターに最適化された冷却モデルを他のデータセンターに適用できないという難しさもあるとのこと。

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http://gigazine.net/news/20160721-deepmind-reduce-google-data-center-energy/