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これにはKudanとは書いてないけど、もしかしたら??? データと画像処理 原理的な ICP 共分散モデリングを使用したマルチセンサー同時位置推定およびマッピング (SLAM)。 ↓↓↓ https:// software.nasa.gov/software/NPO-52659-1 概要 これらの退化を克服するために、私たちは極端で新しい地形での堅牢な知覚による状態推定 (SERPENT) と呼ばれる SLAM ソリューションを開発しました。SERPENT はロボットの軌道を推定し、マップ データベースを維持します。このデータベースから、下流の計画アルゴリズム用に高密度のグローバル マップまたはローカル マップをオンデマンドで取得できます。このシステムの設計では、多くのセンサー モダリティ (レーザー スキャン、画像、IMU、高度計など) からの測定値を統合最適化に組み込み、それぞれの寄与を不確実性を通して慎重にモデル化するというアプローチを採用しています。これは、困難で知覚的に劣化した環境での堅牢な状態推定に不可欠です。
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1000まで爆上げかな?野村証券アナ見解。 日本でもデータセンター運営事業者や不動産ファンドが多数のデータセンターを建設中ですが、大型データセンターの構築には3年程度の時間を要し、電源確保も大きな課題となっています。一方で、ソフトバンクがシャープ堺工場に構築するAIデータセンターは、受電容量が150メガワットと非常に大規模ですが、既存施設の活用により2025年中の早期稼働が見込まれています。同社はAIインフラ投資の時間競争で優位に立つと考えており、これはポジティブな動きと言えます。 シャープ堺工場でのAIデータセンター構築により、ソフトバンクの2025.3期から2026.3期にかけての設備投資と減価償却費が増加すると予想されます。しかし、同社は2025.3期に1,500億円のGPU(画像処理半導体)投資を計画しており、AI計算基盤能力の外販によって投資の一部を回収できると見込まれます。また、自社で開発中の日本語版大規模言語モデル(LLM)を自社サービスに組み込むことで、サービス売上から利益を得ることも可能だと考えられます。このため、同社のAIデータセンタービジネスモデルは、米エクイニクスのようなデータセンター専業事業者とは異なり、データセンター投資とサービス開発投資を同時に行う米アマゾン・ドットコムや米グーグルなどのハイパースケーラー(大規模なクラウド事業者)型と言えるでしょう。 野村では、ソフトバンクのその他セグメントの営業損益について、先端技術投資負担が拡大するため、2025.3期には610億円の赤字、2026.3期には700億円の赤字と、高水準の赤字が続くと予想しています。ただし、サービス開発に成功して赤字が縮小することが明確になれば、株価に上昇余地があると見ています。そのため、今後については、2025.3期中に開発を進める日本語版LLMの性能やサービスの構成に注目します。 明日から山本リンダで爆上げ! よろしくお願いします。
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>>[サンフランシスコ 11日 ロイター] - 米アップル<AAPL.O>は10日、音声アシスタント「Siri(シリ)」などのアプリに、米オープンAIの生成人工知能(AI)「チャットGPT」を取り入れると発表したが、その後公表した技術面に関する文書では、AIモデルの訓練にグーグルの助けも借りることが明記されている。 それによると、アップルの技術者はAIの基盤モデルを構築するため、幅広いハードウエアを伴うフレームワークソフトウエアを利用。中でも、グーグルのクラウド「TPU(テンサー・プロセッシング・ユニット)」上だけで入手できる画像処理半導体(GPU)と半導体を使っている。 TPUはグーグルが約10年かけて自社開発してきた特定用途向け集積回路(ASIC)。AIの訓練に使えるその第5世代は、半導体大手エヌビディア<NVDA.O>の「H100」に対抗する性能を備えているとグーグルは説明している。 グーグルはTPUの周辺にクラウドコンピューティングのハードとソフトを構築している。 グーグルは先に、第6世代を今年公表すると発表している。 スゴい🤩
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逃げたい人は、売って下さい。 空売りして値段抑えたい人(?)は、売って下さい。 私は、ホールド。 メディカル(医療)には、データ処理がもっと必要で、例えば、AIが画像処理を出来るようになったから、学習出来るようになったから、癌の部位の発見をサポート出来るように、デジタルが、医療をサポートする時代にどんどん入っていく。 大切なことは、それに関わる企業が、財務が健全で、財務が健全な場合、きちんと、配当を出せる考えを、運営者が(社長)もてていることだ。言うまでもなく、配当よりも、社員の方が大切である。それが、企業のバランス感覚だと言える。 医療セクター企業で消えてなくなる会社は、何故か配当をするバランス感覚がない。(そこまでの経営力を持てない) これは、人間が健康を保ち、出世して、人がどの人物になって行く過程と何故か類似する。 社名のビジョンは、視覚化と言う意味もあるけれど、未来理想像と言った訳語も当てはまる。自分で会社を作って会社名を着けるとき、最も頭を悩ませるのが、社名だと思う。 総合病院のごった返しを見てると、医療に、デジタルが、もっと多く使用されることが必要だ思っているし、この会社が、今の本業から、根は同じでも、新しい分野へ、デジタルを利用して、深く医療に結びついてくれることを願っている。 今の社会は、デジタルの利用を1960年頃からスタートして、2000年くらいから広がりを見せ、2016年ぐらいから、足踏みして、つぎのステージに入る時期だと思う。人類は、内燃機関が、人間の力は遥かに超えるパワーをコントロール出来るようになったのと同じように、デジタルで演算出来るスピードをどんどん広げ行く入口に立ったばかりであると考えている。工場のロボット化やAIの利用は、その始まりであると考えている。
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▼太陽光パネルにリサイクル義務 政府 来年の法案提出検討(日経) ▼丸紅<8002>系と中部電力<9502>系 浮体式洋上風力 大規模実証へ(日経) ▼日本ゼオン<4205> 高機能樹脂の新工場 700億円で(日経) ▼NTT<9432> 医療データ基盤の新会社(日経) ▼新紙幣 来月3日発行 券売機などソフト更新 グローリー<6457>は100万台(日経) ▼住友商事<8053> 仏炭素繊維加工に出資 送電線で需要増(日経) ▼日立製作所<6501> AIで全事業DX 専門人材育成など今期3000億円(日経) ▼信越化学工業<4063> 半導体「後工程」を短縮 製造装置を量産(日経) ▼大成建設<1801> 掘削土量を自動計測 複数3Dセンサー連携(日刊工) ▼武田薬品工業<4502> 後天性血友病薬を投入 難治性の選択肢拡大(日刊工) ▼日東電工<6988> 米オハイオで核酸医薬CDMO再増強へ(化学工業) ▼マクセル<6810> 半導体関連で26年度売上高20%超増(化学工業) ▼新光商事<8141> AI活用の事業拡充 低電力画像処理など(化学工業)
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データセクション、米サーバー大手と提携 AI向けに開発 ChatGPT 2024年4月12日 15:00 データセクションは米スーパーマイクロとAIサーバーの業務提携に向けた基本合意書を締結した=ロイター 人工知能(AI)システム受託開発のデータセクションは12日、米サーバー大手のスーパー・マイクロ・コンピューターと業務提携すると発表した。AI向けサーバーの研究開発や画像処理半導体(GPU)の調達などで協議する。需要が高まる生成AI向けに特化したデータセンターの国内における運営を目指す。 スーパーマイクロは米エヌビディアが今年3月に開催した開発者会議「GTC2024」で、エヌビディアの最新半導体「GB200」を組み込んだ新型サーバーを発表するなど、AI関連企業として注目されている。同月にはS&P500種株価指数の構成銘柄への採用が決定した。 データセクションはこのほど、スーパーマイクロと業務提携に向けた基本合意書を締結した。生成AIの運用に必要なGPUは需給が逼迫しており、スーパーマイクロのサーバーを調達し、国内でAI向けデータセンターを開設する方針という。
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システム受託開発業界の会社 ISP しすてむけいかくけんきゅうしょ Research Institute of Systems Planning, Inc. 株式会社システム計画研究所(東 京都渋谷区/未上場) 最終更新日 2024年04月21日 法人番号 1011001010333 AIや画像処理システム、医療情報システムなどの開発 を行う会社 ソフトウェアおよびシステムの設計、開発を行っている。AI や画像処理、医療および通信やネットワーク、宇宙および制 御などの分野に....... 事業内容キーワード 制御システム開発 画像処理システム開発 医療機関向けシステム開発 人工知能(AI) 開発 ネットワークシステム開発 予約システム開発 通信システム開発 もっと見る 000 数十万社の企業情報から 検索・ダウンロード可能 法人営業のターゲティングや営業リスト作成を効率的に。 >既に至るところに入り込んでるかも知れません。
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【情報提供 : 進撃のエヌビディア 爆速でアップル抜きの実力とは 「iPhone以上の産業革命」と評する声も】 ★引用 : 2024/06/11 AERA dot. 2024年6月17日号より一部抜粋 ★URL : h ttps://l.smartnews.com/vg6ot エヌビディアが時価総額でアップルを抜き2位に躍り出た。 「そのうち現在1位のマイクロソフトを抜いて、世界で最も価値ある企業になるだろう」 そう語るのは、米CFRAリサーチの半導体専門の証券アナリスト、アンジェロ・ジノ氏だ。 「僕たちが生きている時代の最大の“発明”は何か?と聞かれたら、iPhoneだと即答する人が多いよね。でもエヌビディアが開発したGPUは、iPhone以上に世の中の構造を変える産業革命と言えると思う」とジノ氏。 「世界中の大手企業が生成AIへの対応を迫られるいま、AIの波から逃れられる企業は、一社も存在しなくなる。膨大なデータやランゲージモデルを高速処理するAI活用には超高性能のGPUと優れたソフトウェアの組み合わせが不可欠。それを提供しているのは、世界でエヌビディアだけ」とジノ氏は言う。 今年3月にエヌビディアが発表した次世代GPU「ブラックウェル」チップは価格が3万~4万ドルと高額だ。現行のGPU「H100」でも3万ドルはする。それをメタ(旧フェイスブック)やアルファベット傘下のグーグル、アマゾンやマイクロソフトなどが大量購入して巨大なデータセンターを構築し、GPUを搭載したサーバーのクラウドサービスを多くの企業に提供している。 ■ライバルたちが「顧客」 日本の大手企業からも、エヌビディアの技術は引く手あまたで、3月には日立製作所が協業を発表した。 実はエヌビディアの顧客であるアマゾンも、自社でAI用のGPUを開発している。だが「その性能はエヌビディアに及ばない」とジノ氏。「自社開発のGPUを安価で売ったとしても、たとえば競争相手のグーグルがこれまで同様エヌビディアのチップを使って客に超高速処理できるクラウドを提供し続ける限り、アマゾンはエヌビディアのGPUを買い続けるしかない。クラウドの質を維持しなければ顧客を失ってしまうわけだから」 つまりエヌビディアが開発で先を行く限り同社のGPUを買い続けなければならないわけだ。 GPUの設計だけでなく、GPUに付随するソフトウェアの開発でも秀でているエヌビディア。だがアマゾンもグーグルもソフトウェア開発なら得意技で強いはずでは? 「ソフトウェアの種類が全く違う上、エヌビディアはチップ一筋の研究開発に20年以上を費やしてきた。このギャップは簡単に埋まらない」とジノ氏。 またアドバンスト・マイクロ・デバイセズ(AMD)やインテルなどの半導体大手の場合はパソコン全体を制御するCPUには強いが、生成AIに必須なディープラーニングを可能にし、画像処理で培った膨大なデータを瞬時に処理できる能力を持つGPU分野ではエヌビディアが先を行く。「今からどんなに開発してもAMDもインテルも、追いつけない」とジノ氏。 エヌビディアのファン氏は、もしライバル企業が無料でGPUを提供したと仮定しても、データセンターのオペレーションコストでみると、エヌビディアのGPUが処理能力比やコスパで勝り結局安上がりだと発言。(ジャーナリスト・長野美穂=ロサンゼルス) 【コメント】URLで真偽をご確認。投資は自己責任で願います。 エヌビディアの強みは【BtoB】(企業B=エヌビディア)と、企業B(=世界中の企業群=AI産業革命のインフラ・通信手段等々を担う未曾有の社会システム組織)が顧客層to(取引)で有ることです。 好むと好まざると🍎を抜き去るのは時間の問題です。
躍進するエヌビディア 生成AI…
2024/06/13 05:58
躍進するエヌビディア 生成AIに不可欠な半導体の未来 2024.6.13 山本 康正/京都大学経営管理大学院客員教授 Google vs Microsoft 生成AIをめぐる攻防 価格:1,980円(税込) 発行日:2024年05月20日 著者名:山本 康正 著 ソフトとハードが入り乱れての開発競争 生成AIを巡る開発競争が過熱していく中で、最も重要な鍵を握っているのは半導体です。スマートフォンやPC、家電に欠かせない半導体ですが、膨大な計算量と高速の計算力に支えられる生成AIのテクノロジーもまた、半導体の性能によって大きく左右されます。 市場の動向に目を向けると、画像処理半導体で圧倒的シェアを誇る米国のエヌビディアや英国のアーム、韓国のサムスン電子、熊本県菊陽町に巨大工場を建設している台湾大手・TSMC(台湾積体電路製造)など、半導体メーカーの存在感が増しています。 一方で、半導体メーカー各社は、この状況に安穏としているわけではありません。自分たちは確かにハードウェアの核となる半導体を提供している。だが、取引先が自分たちで半導体の開発を始めてしまったら? あっという間に用無しとされてしまうのでは? その展開を懸念しているエヌビディアは、すでに自分たちでソフトウェア開発に多額の投資を行っています。2024年2月13日には「Chat with RTX」というAIチャットアプリを公開しました。 アップデートのめまぐるしい現代において、ハードウェアを開発しているだけでは取り残されてしまう。だからこそ、エヌビディアはハードウェア、ソフトウェアの双方の開発に注力しているのです。さらに言えば、かつてははっきりと垣根があったハードウェアとソフトウェアの領域も、その線引きが徐々に消えつつあります。ユーザーに優れた経験を提供しようと思うのであれば、どちらも必須の要素だからです。 半導体ベンチャーを立ち上げる孫正義氏 多くのデジタルツールが出てきたなか、見方を変えれば、ハードウェアは「変更の難しいソフトウェア」と見ることができます。その上でどちらの領域も押さえなければなりません。 1980年代には世界一のシェアを誇りながらも、様々な要因で競争力を失ってしまった日本の半導体メーカーは、エヌビディアをはじめとした海外の半導体産業の柔軟なこの姿勢こそ見習うべきでしょう。ハードウェア、ソフトウェア、そしてアルゴリズム。3点をセットとして開発を行う時代はすでに到来しています。 (続く)