KADOKAWA Technology Review
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知性を宿す機械 2018年2月の記事

  1. What it felt like to visit the most tech-centric Olympics ever
    平昌五輪で韓国が猛アピールした5G通信を現地からレポート
    25日に閉会した平昌オリンピックでは、韓国が世界初の大規模5Gネットワーク網を構築し、会場近辺で情報通信技術のさまざまなデモを展示した。その模様を現地からレポートする。 by Yoochul Kim2018.2.26
  2. 量子コンピューターの開発競争では超伝導素子が有力で、シリコン素子は時代遅れのように見られている。しかし、シリコン素子は膨大な生産設備がすでにあることに加えて、最近では、キュービットの作成において有望であることを示す論文も発表されている。 by Martin Giles2018.2.22
  3. アームが初の機械学習専用チップ、AIでも世界を制するか
    アーム(ARM)がモバイル機器向けの人工知能(AI)専用チップを発表した。AIの処理に必要な線型代数の演算をより少ない電力で実行でき、メモリーへのデータの入出力も速い。2019年初めには各社のスマホに搭載されて、市場に登場するだろう。 by Jamie Condliffe2018.2.21
  4. バイアスなきAIのためにいま何をするべきか?
    機械学習のトップカンファレンスに参加したAI研究者のティムニット・ゲブルは、黒人の参加者がわずか数人しかいないことに衝撃を受けた。ゲブルは、社会に急速に広まりつつあるAIの多様性を確保するために、いますぐ行動を始めなければならないと訴える。 by Jackie Snow2018.2.20
  5. テック業界は2018年、ジェンダー差別を解消できるのか?
    コンピュータ科学の分野におけるジェンダー差別の問題が公けに取り上げられるようになってきたが、問題解決への道のりはまだ長そうだ。しかし、状況は確かに変わりつつある。 by Jackie Snow2018.2.13
  6. More efficient machine learning could upend the AI paradigm
    エヌビディアが機械学習の「パラダイムを覆す」新手法を研究中
    機械学習アルゴリズムを訓練するには膨大なデータが必要だ。少量のデータで訓練できるようになれば現在のパラダイムはひっくり返る。精度を損なうことなくアルゴリズムを小型化する研究を進めていることをエヌビディアの主任科学者が明かした。 by Yiting Sun2018.2.6
  7. China and the US are bracing for an AI showdown—in the cloud
    AI技術の未来をかけて激突、中国と米国の覇権争い
    中国と米国が、次世代の大きなコンピューティング・パラダイムとなることが予想される人工知能(AI)技術における覇権を巡って、し烈な競争を始めようとしている。どの企業が支配的な地位を獲得するかで、どのようなAIサービスが広く普及するかが決まってくるかもしれない。 by Will Knight2018.2.5
  8. Lidar Just Got Way Better—But It’s Still Too Expensive for Your Car
    完全な自律自動車へ向けて基幹部品ライダーも進化中
    完全な自律自動車の実現には高度なセンサーが必要だ。中でも重要な部品である「ライダー(LIDAR)」をめぐっては、昨年12月に市場トップのベロダインが従来よりも性能を大幅に引き上げた新製品のサンプル出荷を開始した。価格は未定だが、量産化されればロボット・タクシーや自律トラックに搭載されそうだ。by Jamie Condliffe2018.2.1
  9. China wants to make the chips that will add AI to any gadget
    国を挙げて世界一のAI大国を目指す中国の動きが活発だ。米国に大きな遅れをとる半導体の分野でもAIに照準を合わせ、「2020年までにニューラル・ネットワーク処理チップを量産する」との目標へ向けて開発を急ぐ。インテルやグーグルといった強豪もひしめく中、「AIで一発逆転」はなるか。 by Yiting Sun2018.2.1
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