人工知能学会は2018年6月5日、同学会が主催した画像認識コンペティション「JSAI Cup 2018」の結果を発表し、入賞者5人を表彰した。1位～5位の入賞者が実施したプレゼンテーションを通じ、深層学習（多層のニューラルネットを使った機械学習）で画像認識AIの精度を高める最新のテクニックを紹介しよう。 今回のコンペのテーマは「食材の分類」。食材の画像データから、タマネギ、きゅうりなど55種類の材料を分類する画像分類器を設計し、正解率の高さを競う。 「タマネギ」「きゅうり」などの正解ラベルが付与された学習用の画像データは1万1995枚、正解ラベルを付与していない評価用のテストデータは3937枚 主催者が提示した学習用の画像データは、協賛のクックパッドが提供した1カテゴリ約290枚×55カテゴリの1万5932枚である。コンペの開催期間は2018年1月22日～3月29日。応募者は121人で、う
「機械学習を活用して核融合発電の商用化を実現する」「量子コンピュータによる化学シミュレーションでバッテリー電極の劣化を防ぐ方法を発見する」――。これらはSF（サイエンスフィクション）ではない。米グーグル（Google）が実際に打ち出している野望である。 創業時から「世界中の情報を整理し、世界中の人々がアクセスできて使えるようにすること」を会社の使命として掲げ、自動運転車、血糖値を測れるコンタクトレンズ、へき地通信用の気球など様々な突飛なプロジェクトを明らかにしてきたグーグル。最近はこのSFぶりにますます磨きがかかってきた。 直近で発表したのは、グーグルが開発を進める量子コンピュータの使い道に関する研究成果だ。グーグルの量子人工知能研究所（Quantum AI Team）は2018年3月22日、量子ゲート方式の量子コンピュータで化学シミュレーションを実行するための新しい効率的なアルゴリズムを
「2017年12月下旬から『量子超越性』の実証を開始する」「量子コンピュータのクラウドサービスを提供する計画だ」――。米Googleと米カリフォルニア大学サンタバーバラ校で量子コンピュータの開発を率いるJohn Martinis氏はそう力説する。量子コンピュータに注ぐGoogleの並々ならぬ野望を解き明かそう。 GoogleのMartinis氏は米シリコンバレーで2017年12月5～6日に開催された「Q2B Conference」の講演で、同社がクラウドサービス「Google Cloud」の一部として、量子コンピュータを提供するための作業中であることを明らかにした（写真1）。同社が開発中の量子ゲート方式の量子コンピュータを、インターネット経由で利用できるようにする。 量子ゲート方式のクラウドサービスは、米IBMが「IBM Q」を使って開始している。しかしGoogleの量子コンピュータは、従
加速か減速か。日本のFinTechが、思わぬ岐路に立たされている。日本の金融業界として、かつてないほどのスピードで進んできた変革に、「待った」の声が掛かったからだ。 2015年9月、金融庁は「平成27事務年度 金融行政方針」を示し、FinTechに速やかに対応する旨を表明した。日本の金融業界はこれを境に、一気にFinTech推進へと舵を切り始めた。メガバンク各行は専門部署をエンジン役として、オープンイノベーションやスタートアップ企業との提携を推し進め、SBIグループが同年12月に新設した300億円規模の「FinTechファンド」には約30行の地方銀行が名を連ねた。 民間の動きに呼応するように、金融庁も積極的な施策を立て続けに実行する。2015年12月に、FinTechの窓口である「FinTechサポートデスク」を設け、スタートアップ企業からの法規制面での相談を受け付ける体制を準備した。さら
Preferred Networks（PFN）が開発するディープラーニング（深層学習）フレームワーク「Chainer」が間もなく、分散処理に対応することで大幅に高速化する。PFNの西川徹社長が2017年1月26日（米国時間）に米サンフランシスコで開催された「Deep Learning Summit 2017」で明らかにした（写真1）。 現在のChainerは、マルチノード（複数サーバー）での学習に対応にしておらず、1台のノード上で複数のGPU（Graphics Processing Unit）を使用する場合も、どのGPUで何の処理を実行するのかをプログラマーが記述する必要があった。PFNはマルチノードでの学習に対応した分散バージョンのChainerを開発中で、社内ではテストも始めている。この分散バージョンのChainerでは設定を変更するだけで、マルチノード環境やマルチGPU環境に対応する
Mooreの法則が終焉を迎えつつあるものの、汎用プロセッサーに対する高性能化・高電力効率化に対する要求は留まることはない。例えば、データセンターでは高性能サーバの負荷低減が望まれ、IoT技術の産業化のためにはエッジノードのインテリジェント化と低電力化が欠かせない。また、AI実用化に向けては、ディープラーニング技術の研究開発が、企業や大学で活発に行われている。 ISSCC（International Solid-State Circuits Conference）2017の「デジタルアーキテクチャー&システム」分野では、汎用プロセッサーのセッション（セッション3）とディープラーニングプロセッサー/SoCのセッション（セッション14）が設けられた。 高性能プロセッサーの発表に500人を超える聴講者 このうち、セッション3「Digital Processors」では、高性能プロセッサーに関する3
2016年度中に5ペタFLOPS（1秒当たりの浮動小数点演算性能）のGPUインフラを使えるようにする――。AI（人工知能）分野で国内トップ級の技術力を持つスタートアップ企業、Preferred Networks（PFN）が社内で掲げる目標である。 ディープラーニング（多層ニューラルネットを使った機械学習）は、画像認識からロボティクス、自然言語処理まで適用が進み、大きな成果を挙げている。 そのディープラーニングの学習を担う要となるITインフラが、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）搭載サーバーである。 特に米グーグルは、囲碁でプロ棋士を破った「AlphaGo」から、高い精度でテキストを翻訳する「Gogole Translate」まで、ニューラルネットの学習や推論に大量のGPUインフラを活用している。例えばAlphaGoの場合、2015年10月に欧州のプロ棋士と勝負した際は、12
ディープラーニング技術の研究で今、最もホットなのが「RNN（recurrent neural network）」だ。パターン認識を得意とする通常のDNNと異なり、時系列データや文脈の扱いに優れるRNNは、人の知能に近い動的なシステムを構築するのに適している。RNNベースの先端研究の事例を紹介する。 企業での実用にすぐに堪えるわけではないものの、ディープラーニング技術では、将来の人工知能を考える上で興味深い研究成果が次々と出てきている。与えられた画像から説明文を自動生成したり、ソートなどの汎用アルゴリズムを自ら獲得したりする技術だ。その多くがニューラルネットの一種であるRNNを用いている。RNNを見ずして将来のAIは語れないといえるほど、先端的な研究に欠かせない要素となっている。 RNNが活用されるのは、RNNが他のニューラルネットにない重要な機能を備えるからだ。情報を蓄える記憶素子の機能で
一口にディープラーニング技術といっても、用いられるニューラルネットワークの構造や手法はさまざまだ。画像認識や音声認識、自然言語処理、ロボット制御などタスクごとに使われ方は異なる。ここではそうしたタスクごとにディープラーニング技術の現状を見ていく。 ディープラーニング技術のブームの火付け役となり、最も成果が上がっているのが画像認識である。2012年に「ILSVRC（ImageNet large scale visual recognition challenge）」という画像認識のコンテストで、ディープラーニング技術を用いたチームが既存手法を用いたチームに10％以上の大差を付けて優勝。以来、ディープラーニング技術は世界的な注目を集めるようになった。 ディープラーニング技術を画像認識に用いる場合、現在では「CNN（convolutional neural network）」という構造を用いるこ
「【ニコニコ事業】ハードウェア開発エンジニア （正社員） 日本最大級の動画サイトニコニコ動画を中心とした『niconico』を支える配信システムのハードウェアによる高速化を行っていただきます。」 ドワンゴは2014年11月、こんな職務内容で、ハードウエアエンジニアを募集した(エンジニア募集サイト)。実際、2015年4月時点で既に10数人のハードウエア技術者を採用。今後も採用数を増やすという。 連載第4回は、ニコニコ動画やニコニコ生放送を運営するドワンゴのプラットフォーム事業本部の宮崎賢一氏らに、IT企業がハードウエア開発を手がけることの意義を聞いた（写真）。 写真●ドワンゴ プラットフォーム事業本部 本部長の宮崎賢一氏（左）、同本部 プラットフォーム事業本部 コンテンツ配信基盤開発部 担当部長の谷内崇浩氏（中央）、同本部 コンテンツ配信基盤開発部 コアデバイス開発セクション セクションマネ
プロセッサも、メモリーも、サーバーも、自分たちで作る――。 高度に分業化が進んだコンピュータ業界において、国内ベンチャーのPEZY Computing（以下、PEZY）の取り組みは明らかに異端だ。異端であるだけに、これまでのPC（パソコン）アーキテクチャーの限界を打破する、新たなコンピュータの姿を見せてくれるのでは、との期待が膨らむ。 PEZYは、シリコンバレーで医療機器ベンチャーを創業した齊藤元章氏が、スパコン技術を開発するベンチャーとして2010年に国内で設立した企業である。 同社は新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の支援のもとで、2014年に1024コアのメニーコアプロセッサ「PEZY-SC」を開発。このプロセッサを採用した高エネルギー加速器研究機構（KEK）の小型スパコン「Suiren（睡蓮）」は、電力効率の高さを争う「Green500」の2014年11月版ランキングで
NTTは、現在の4K映像の圧縮と伝送に用いられている動画の符号化技術「H.265/HEVC」の“次々世代”という符号化技術を開発中だ。 同社の言う“次々世代”は、まだ実用段階にはない将来技術、という意味である。ただし、一度実用化されれば、“最後の符号化技術”になる可能性がある。理由は、人工知能の一種を用いることで符号化のアルゴリズムが勝手に進化し、自ら符号化性能を高めていくからである。 今回、符号化技術に用いている人工知能は、「進化的（または遺伝的）プログラミング（GP）」と呼ばれる技術である（図1）。GPを用いた動画符号化技術では、生物の進化のプロセスを模倣して、次第に圧縮率を向上させる。具体的には、遺伝子の突然変異による組み換えと環境適合性の結果としての自然淘汰を、乱数による関数や論理演算のランダムな組み換えと、圧縮率の向上に置き換える。関数などのランダムな組み換えで、結果として圧縮率
米インテルが、ついにFPGAとx86プロセッサを組み合わせる手段に打って出る。プログラマブルなアクセラレータであるFPGAと、同社のサーバー用プロセッサ「Xeon」を、一つのパッケージに収めた製品を検討している。 2014年6月18～19日に米国で開催されたイベント「Gigaom Structure 2014」で、同社Data Center GroupのSVP/General ManagerのDiane Bryant氏が講演し、明らかにした。 今回のプロセッサは、データセンターに向けたものである。インテルは近年、大規模なデータセンターを持つクラウド事業者向けにカスタム化したプロセッサを提供している。2013年にはその数は15種類、2014年には30種類になるという。 今回のプロセッサは、こうしたカスタム化のニーズおよび特定のワークロードを高速化したいとのニーズを狙ったものと思われる。Bry
米マイクロソフトは、FPGAを用いてデータセンターでの処理を高速化する技術「Catapult」を開発した。 同社の検索エンジン「Bing」のページランク処理の高速化に向けてパイロットプロジェクトを実施。サーバー1台につき1個のFPGAを用意し（写真1）、これらを合計1632台束ねてクラスターを構成。FPGA上のハードワイヤード回路でパイプライン処理することで、ページランク処理のスループットを2倍に増加させることができた。2015年初頭にBingの本番システムに投入する。 データセンターでの処理にFPGAを導入してビッグデータなどの処理を高速化するというトレンドは、デジタル広告分野など国内のベンチャー企業でも起きている（関連記事：記者の眼「激速インフラ作るネット企業の秘密基地に潜入」）。 データセンターではノード数を増やすことで性能をスケールアウトさせる方向性が主体だが、CPU単体の動作周波
2014年3月20日、バチカン市国の公式プレスルーム「サラ・スタンパ」で記者会見が開かれ、同国がある契約に調印したことが発表された（写真1）。契約書の署名者は、ジャン=ルイ・ブルーゲス バチカンローマカトリック教会記録・図書担当大司教とNTTデータの岩本敏男代表取締役社長だ（写真2）。会見には、バチカン図書館のチェーザレ・パッシーニ館長、NTTデータの岩井利夫常務執行役員公共システム事業本部長などが列席した。 右から、チェーザレ・パッシーニバチカン図書館長、フェデリコ・ロンバルディバチカン市国公式プレスルーム担当、ジャン=ルイ・ブルーゲスバチカンローマカトリック教会記録・図書担当大司教、NTTデータの岩本敏男代表取締役社長、NTT DATA EMEAのパトリツィオ・マペリCEO（最高経営責任者）、NTTデータの岩井利夫常務執行役員公共システム事業本部長。
米国シリコンバレーに起業ブームが巻き起こっています。多くの若者たち（中には著名企業出身のベテラン技術者もいます）が、Google社やFacebook社のような会社を自分たちの手でつくろうと、こぞってベンチャー企業を立ち上げているのです。しかも、現在のトレンドはITベンチャーではなくハードウエアベンチャー。そう、シリコンバレーは今、ものづくりに沸いているのです。つい先日（2014年5月20日）まで、そんなシリコンバレーの今を取材してきました。そこで強く感じたのは、この大きな潮流において、日本の存在感が皆無に近いということ。ものづくり大国ニッポンは何処へ？ このことに気付いたのは、早くも取材1日目。あるアクセラレーター（創業間もないベンチャー企業に小額の投資をする投資家）が主催するイベントを取材している時でした。 アクセラレーターは、事業として成功しそうなアイデアを持つ起業家たちに投資をし、さ
実現は遠い未来のことだと考えられていた「量子コンピュータ」。それが突然、従来とは異なる方式で実現した。カナダD-Wave Systemsが開発し、米グーグルや米航空宇宙局（NASA）が導入した量子コンピュータ「D-Wave」だ。 D-Waveが期待通りの性能を出すことができれば、現在のビッグデータ活用が子供の遊びに思えてくるほどの、計り知れないビジネス上のインパクトがもたらされる。そんなD-Waveに、日本の研究や技術が大きく寄与していたことを知っているだろうか。 それだけではない。現在、日本の国立情報学研究所（NII）が、D-Waveのさらに上を行く日本独自の量子コンピュータの開発を進めている。 次なるIT革命の中心地は、実は日本だ。知られざる量子コンピュータの真の姿に迫る。 米航空宇宙局（NASA）や米グーグルが、熱い視線を注ぐ日本人研究者がいる。彼が生み出した理論が、「量子コンピュー
セガは2014年5月12日、同社Webサイトの一部が不正アクセスを受けたとして、サイトの閲覧を停止した（関連記事：セガのWebサイトに不正アクセス、Webページ改ざんや情報流出は確認されず）。 セガは5月16日に、閉鎖したサイトの一部を再開した。現在、復旧作業を順次、進めている。
NTTデータは2014年3月20日、バチカン市国のバチカン図書館が所蔵する文献のデジタル化プロジェクトを受注したと発表した。受注額は約23億円。3000冊の文献を、NTTデータが提供するデジタルアーカイブシステムで管理できるようにする。バチカン市国が民間企業と大型の有償契約を締結するのは、世界的にも珍しいという。 バチカン図書館は、2世紀から20世紀にかけて執筆された約8万冊、4000万ページに及ぶ手書きの文献を所蔵する。同館はこれら全てをデジタル化し、長期保存する計画を立てている。バチカン図書館とNTTデータは約23億円で初期契約を結び、まずは4年間で約3000冊をデジタルアーカイブ化。順調に進めば、残りの文献についても取り組む予定だ。 文献のデジタル化から、デジタルアーカイブシステムの構築、メタデータの付与・管理、検索アルゴリズムの開発までを、トータルでNTTデータが手掛ける。バチカン
マクニカネットワークスは4月1日から、クライアント・パソコンやサーバーから法的な証拠になるようなデータを抽出するためのソフトウエア「EnCase Enterprise」を販売する。ハードディスク上に文書ファイルの一部のデータしか残っていなくても、痕跡を元に可能な限り内容を明らかできることから、米国や日本の捜査機関が利用するソフトウエアだ。「日本でも大手企業の一部が導入し、訴訟などに備えている」（米ガイダンスソフトウェアの吉田次男 日本担当部長）という。 EnCaseは米ガイダンスソフトウエアが開発する製品。捜査機関が使っているのが、調査対象マシンに直接導入するスタンドアロン型なのに対し、マクニカが販売するEnterprise版は、ネットワーク経由でマシンを調査できる。システム管理者は、調査を実施するコンソール「Examiner」を使って、「Servlet」と呼ばれるアプリケーションを調査対
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