2024.11.03
Microsoft
AIが生物学の言語を学ぶ未来
AIが生物学の言語を学ぶ未来

2025-12-20

AIは生物学のデータを解析し、個別化医療を実現する可能性を秘めています。マイクロソフトの研究者アヴァ・アミニ氏は、AIががん治療において特定の遺伝子や細胞の特性に基づいた治療法を提供できると述べています。AIによる新たなタンパク質設計も進展しており、実験で成功した事例もあります。しかし、モデルの性能向上には質の高いデータが不可欠で、細胞全体のモデル化には課題が残ります。
Google
2025年の役立つAI活用法40選
2025年の役立つAI活用法40選

2025-12-20

2025年、Googleは新しいAIツールと機能を発表し、役立つヒントを共有しました。主な内容は以下の通りです： 1. Gemini 3で複雑なトピックを視覚化し、インタラクティブな学習が可能。 2. NotebookLMで迅速なリサーチや深い調査が選べる。 3. Guided Learningで宿題のサポートや学習ガイドの生成。 4. 旅行計画や画像編集もGeminiがサポート。 5. 新機能にはAIによるジェスチャーや自動化、翻訳ツールが含まれます。
Google
2026年、AIエージェントが業務を変革する5つの方法
2026年、AIエージェントが業務を変革する5つの方法

2025-12-20

2026年にAIエージェントがビジネスを根本的に変える5つのトレンドを紹介します。1. 生産性向上：従業員がタスクをAIに委任し、戦略的業務に集中。2. エージェントワークフローの導入：複数のエージェントが連携し、業務プロセスを自動化。3. 高度な顧客体験の提供：パーソナライズされたサービスが標準化。4. セキュリティ業務の強化：AIが脅威を迅速に特定。5. AIに対応した人材育成の重要性が増す。
Google
Gemini 3と検索の未来を語るポッドキャスト
Gemini 3と検索の未来を語るポッドキャスト

2025-12-19

GoogleのAI: リリースノートポッドキャストの最新エピソードでは、Gemini 3がどのようにSearchに統合されているかを解説。ホストのLogan KilpatrickがRobby SteinとRhiannon Bellと共に、Gemini 3の高度な推論能力やコーディング機能が複雑なユーザーの質問を解決する様子を紹介。物理シミュレーションやライブグラフの作成について詳しく解説し、これらの機能を数百万のユーザーに提供するための技術的な取り組みも語られる。
Microsoft
大阪病院、サイバー安全性を強化
大阪病院、サイバー安全性を強化

2025-12-19

2022年にランサムウェア攻撃を受けた大阪一般医療センターは、Microsoftと提携しサイバーセキュリティを強化。電子カルテや患者管理システムの安全性を向上させ、業務効率も改善。新たに導入したMicrosoft 365やAzureを活用し、ゼロトラストアーキテクチャを採用。医療従事者の業務負担を軽減し、患者情報の保護に努めている。
Microsoft
AIを活用するスタートアップの新戦略
AIを活用するスタートアップの新戦略

2025-12-19

マイクロソフトのCTOケビン・スコットは、スタートアップがAIを活用するための5つの洞察を紹介。1. 現実を見極め、フィードバックを重視する。2. AIの潜在能力を引き出す努力をする。3. オープンソースと独自ソリューションを使い分ける。4. 低コストでの実験を積極的に行う。5. 人々を支援する価値のある製品を作ることに焦点を当てる。これにより、スタートアップは新たな機会を見出すことができる。
Google
GeminiアプリでAI生成動画を検証可能に
GeminiアプリでAI生成動画を検証可能に

2025-12-19

GoogleのGeminiアプリで、AIによって生成または編集された動画を簡単に確認できるようになりました。ユーザーは動画をアップロードし、「これはGoogle AIで生成されたものですか？」と質問できます。Geminiは音声と映像の両方をスキャンし、生成された部分を特定して返答します。ファイルは最大100MB、90秒まで対応しており、全言語・全国で利用可能です。
Google
KaggleのAIエージェント集中講座の魅力
KaggleのAIエージェント集中講座の魅力

2025-12-19

KaggleとGoogleが共同で開催した5日間のAIエージェント集中講座には、150万人以上の参加者が集まりました。この講座ではAIエージェントの設計や運用について学び、実践的なスキルを身につけました。参加者はDiscordで活発に意見交換し、11,000件以上のキャップストーンプロジェクトを提出。今後もKaggleのコンペティションを通じてスキルを磨くことができます。
Hugging Face
Transformers v5のトークナイゼーションの進化
Transformers v5のトークナイゼーションの進化

2025-12-19

Transformers v5では、トークナイゼーションのアーキテクチャと学習済み語彙が分離され、透明性とカスタマイズ性が向上しました。主な改善点は、1. モデルごとに1ファイルに統合、2. アーキテクチャの可視化、3. カスタムトークナイザーのトレーニングが可能に。これにより、ユーザーは独自のデータセットに基づくトークナイザーを容易に作成できるようになります。
AI at Meta
AI活用で洪水対応を強化するUSRA
AI活用で洪水対応を強化するUSRA

2025-12-19

Universities Space Research Association（USRA）は、米国地質調査所（USGS）と協力し、洪水や干ばつ予測のために水観測システムを支援しています。AIモデル「Segment Anything Model（SAM）」を活用し、ドローンや衛星画像から水域を識別する技術を開発。これにより、リアルタイムでの水の変化を監視し、災害準備や資源管理の効率化を図っています。AIの導入により、迅速な対応が可能となり、災害からの住民の保護に貢献しています。
AI at Meta
DINOとSAMが変える医療のトリアージ
DINOとSAMが変える医療のトリアージ

2025-12-19

DINOとSAMは、緊急医療におけるトリアージを革新しています。ペンシルバニア大学のPRONTOチームは、最新のロボティクスとコンピュータビジョンを用い、迅速な傷害の検出と評価を実現。DARPAの挑戦を通じて、リアルタイムでの負傷者識別を行い、医療資源の最適配分を支援しています。これにより、限られた資源で最大限の命を救うことが目指されています。
NVIDIA
NVIDIA CUDA-Q QECのリアルタイムデコーディング革新
NVIDIA CUDA-Q QECのリアルタイムデコーディング革新

2025-12-18

NVIDIA CUDA-Q QEC 0.5.0は、リアルタイムデコーディングやGPU加速アルゴリズムデコーダ、AIデコーダ推論インフラを導入しました。デコーダは、量子処理ユニットと同時に動作しエラーを修正します。具体的には、デバイスエラーのモデル生成、デコーダの設定と初期化、回路の実行を通じて行います。また、GPU加速RelayBPやスライディングウィンドウデコーディングの機能も追加され、低レイテンシーなエラー修正が可能になりました。
NVIDIA
GPUでApache Sparkを高速化する方法
GPUでApache Sparkを高速化する方法

2025-12-18

Project Aetherは、CPUベースのApache SparkジョブをGPUに移行するためのNVIDIAのツールです。これにより、Amazon EMR上でのSparkワークロードのパフォーマンスを向上させ、クラウドコストを削減できます。移行は、予測、最適化、検証、移行の4つのステップで行われ、各ステップは自動化されています。初めてのユーザーは、必要な設定を行い、Aether CLIを使用して簡単に移行プロセスを開始できます。
NVIDIA
NVIDIA cuDSSで大規模問題解決
NVIDIA cuDSSで大規模問題解決

2025-12-18

NVIDIAのCUDA Direct Sparse Solver（cuDSS）は、大規模なスパース線形問題を効率良く解くためのライブラリです。主な機能には、ハイブリッドメモリモードとマルチGPUモードがあり、これにより複数のGPUを使用してメモリの制約を克服し、計算速度を向上させます。cuDSSは、開発者が複雑な問題を簡単に解決できるよう支援します。
NVIDIA
NVIDIA Isaac Simでロボット環境を迅速に構築
NVIDIA Isaac Simでロボット環境を迅速に構築

2025-12-18

本チュートリアルでは、NVIDIAのIsaac SimとWorld LabsのMarbleを用いて、AI生成の3D環境を作成し、ロボットシミュレーションを迅速に行う方法を解説します。手順は以下の通りです： 1. Marbleからキッチンシーンをエクスポート（PLY/GLB形式）。 2. PLYをUSDZ形式に変換。 3. Isaac Simにインポートし、シーンを構築。 4. ロボットを追加してシミュレーションを実行。 このプロセスは数時間で完了し、スケーラブルなロボット開発を可能にします。
Microsoft
AIとデジタル犯罪対策の最前線
AIとデジタル犯罪対策の最前線

2025-12-18

本記事では、AIの進化とデジタル犯罪対策について述べています。Odinの教訓から、全てを見通すことが必ずしも良いわけではないことを学び、Microsoftのデジタル犯罪ユニットが新たな攻撃手法に対抗する様子が紹介されています。AI技術の利点や、コミュニケーションにおける反応の難しさ、また、AIが生み出す創造性についても触れられています。さらに、スポーツエンターテインメントの新しいアプローチも紹介されています。
Google
Gemini 3 Flash: 新時代の高速AI
Gemini 3 Flash: 新時代の高速AI

2025-12-18

Googleが新たに発表した「Gemini 3 Flash」は、高速でコスト効率に優れたAIモデルです。このモデルは、Geminiアプリや検索のAIモードを通じて利用可能で、開発者はGoogle AI Studioなどのプラットフォームからアクセスできます。Gemini 3 Flashは、プロレベルの推論を提供し、コーディングや複雑な分析、インタラクティブアプリでの迅速な回答を得意としています。
NVIDIA
Skip Softmaxで長文推論を加速する
Skip Softmaxで長文推論を加速する

2025-12-17

Skip Softmaxは、長文コンテキストの推論を加速する手法です。標準のFlashAttentionを改良し、注意ブロックを動的に省略することで、最大1.4倍のスピードアップを実現します。これにより、LLMのデコードや入力処理の効率が向上し、特に長文処理において有効です。また、50%のスパース率で精度をほぼ維持しつつ、計算コストを削減します。NVIDIAのGPUに最適化され、既存モデルにも適用可能です。
NVIDIA
2025年のAI工場と物理AIの進展
2025年のAI工場と物理AIの進展

2025-12-17

2025年、NVIDIAはAIインフラを進化させ、800V DC電力アーキテクチャを導入しました。これにより、データセンターの効率性と信頼性が向上しました。新たに開発された技術には、ロボティクスシミュレーション用のオープンソース物理エンジン「Newton」や、GeForce RTX 50用のAI強化グラフィックス技術「RTX Kit」が含まれます。さらに、DeepSeek-R1やNVIDIA Dynamoなどのプラットフォームが性能を向上させ、生成AIやロボティクスのワークロードにおいて柔軟性とスケーラビリティを提供しました。
NVIDIA
2025年を形作ったAI工場と技術革新
2025年を形作ったAI工場と技術革新

2025-12-17

2025年、NVIDIAはAIインフラを革新し、800V DC電源アーキテクチャを導入して効率と信頼性を向上させた。また、オープンソース物理エンジンNewtonや、AI強化グラフィックス用のRTX Kitなど新技術が開発された。さらに、DeepSeek-R1やNVIDIA Dynamoフレームワークが登場し、生成AIやロボティクスの性能と柔軟性が大幅に向上した。
AI at Meta
音声分離の新時代、SAM Audio登場
音声分離の新時代、SAM Audio登場

2025-12-17

Metaが発表したSAM Audioは、テキストやビジュアルを用いた直感的なマルチモーダルプロンプトを活用し、音声分離を実現する統一モデルです。Perception Encoder Audiovisual（PE-AV）を基盤とし、音楽や音声の分離を高精度で行います。SAM Audioは、音声処理の革新をもたらし、ユーザーは簡単に特定の音を抽出できます。また、SAM Audio JudgeとSAM Audio-Benchにより、音声分離の性能評価も可能です。
NVIDIA
NVIDIAのSiriusがClickBench記録を更新
NVIDIAのSiriusがClickBench記録を更新

2025-12-16

NVIDIAとウィスコンシン大学は、DuckDB向けにGPU加速分析を実現するSiriusエンジンを共同開発しました。Siriusは、GPUによるクエリ実行の加速を提供し、ClickBenchでのパフォーマンス記録を達成。DuckDBの拡張として機能し、最小限の変更で高い性能を発揮します。今後は、GPUメモリ管理や多ノード対応の拡張に取り組み、オープンソースの分析エコシステムを進化させることを目指しています。
NVIDIA
cuMLのCUDAバイナリサイズ削減法
cuMLのCUDAバイナリサイズ削減法

2025-12-16

NVIDIAはcuMLのCUDA C++ライブラリのバイナリサイズを約30%削減しました。これにより、PyPIからのインストールが容易になり、ユーザー体験が向上します。具体的には、CUDA 12から690MBを490MBに減少させ、ダウンロード時間やストレージの必要性を削減。また、複数のコンパイル技法を用いて、無駄なバイナリを排除し、効率的なデプロイが可能になりました。
Google
AIを活用したサステナビリティ報告のガイド
AIを活用したサステナビリティ報告のガイド

2025-12-16

Googleが、AIを用いてサステナビリティ報告を効率化するための「AI Playbook」を発表しました。このツールキットは、プロセスの監査フレームワークや、一般的なタスク用のテンプレート、実際の使用例を含み、企業がデータの断片化や手間のかかる手続きを克服する手助けをします。AIを活用した透明性のある報告を実現するための実践的なリソースです。
NVIDIA
NVIDIA Nemotron 3の新技術と特徴
NVIDIA Nemotron 3の新技術と特徴

2025-12-16

NVIDIAのNemotron 3は、エージェントAI向けに設計されたオープンモデルです。主な特徴には、ハイブリッドMamba-Transformerアーキテクチャ、1Mトークンのコンテキストウィンドウ、マルチ環境強化学習が含まれます。これにより、高スループットでの長期的推論を実現し、開発者がカスタマイズ可能な透明性のあるトレーニングパイプラインを提供します。Nemotron 3 Nanoはすでに利用可能で、SuperとUltraが2026年初頭に登場予定です。
NVIDIA
科学エージェントを強化学習で訓練する方法
科学エージェントを強化学習で訓練する方法

2025-12-15

科学研究のプロセスを効率化するために、AIエージェントが文献レビューや実験計画を支援します。NVIDIAのNeMo GymとNeMo RLを使用することで、科学分野に特化したエージェントを構築できます。強化学習を活用して、複雑なタスクを学習し、実験をデザインすることが可能です。基本的なエージェントから始め、報酬構造を段階的に導入することで、効果的なエージェントを育成できます。
NVIDIA
KubernetesでのRAGコンポーネントの水平自動スケーリング
KubernetesでのRAGコンポーネントの水平自動スケーリング

2025-12-13

この記事では、NVIDIAのRAGシステムをKubernetes上で自動スケーリングする方法を説明しています。特に、カスタマーサービスチャットボットのケーススタディを通じて、Horizontal Pod Autoscaling (HPA)を使い、NIMマイクロサービスのスケーリングを行います。主なメトリクスとしては、同時リクエスト数やTTFTの90パーセンタイルが使用され、高い負荷にも耐えられるシステム構築が可能です。
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