　The Linux Foundationの傘下でAI（人工知能）関連のオープンソースイノベーションを支援するLF Deep Learning Foundationは2018年11月14日、AIアプリケーションのデプロイと共有を支援するソフトウェア「Athena」を発表した。同団体が関わる「Acumos AI」プロジェクト初のソフトウェアとなる。

　Acumos AIは、AIアプリケーションの構築、共有、デプロイをサポートするオープンソースのフレームワーク。一般的なAI環境の運用に必要なインフラストラクチャスタックとコンポーネントを標準化する。

　今回発表したAthenaは、Acumos AIアプリケーションを短期間で簡単にデプロイし、共有するために設計された。オープンソースの「Docker」や「Kubernetes」を利用するプラットフォームをワンクリックでデプロイできる。また、クラウドやサーバ、仮想マシン環境でも、Kubernetes環境内にAIアプリケーションをデプロイする機能を備えた。

　グラフィカルインタフェースを装備し、複数のAIモデル、データ変換ツール、フィルター、出力アダプターを完全なエンドツーエンドソリューションに統合できる。さらに、セキュリティトークンを活用し、外部ツールキットからAcumos AIリポジトリへシンプルなAIモデル搭載が可能。AIモデル搭載プロセスからマイクロサービスジェネレーションを分離し、異なる環境やハードウェアでモデルを再使用することもできる。

AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
機械学習はどうやって使うのか――意外と地道な積み重ね
前編では、AI（人工知能）と機械学習、ディープラーニングといった用語の説明から、AIを実現する技術の1つである機械学習が製造業を中心とした産業界にも徐々に使われ始めている話をした。後編では、機械学習を使ったデータ分析と予測モデル作成について説明する。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
日本は既にディープラーニングで後進国となりつつある――東大松尾教授
生産設備から社会インフラ、各種災害対策まで「メンテナンス」「レジリエンス」に関する最新の製品や技術、サービスを一堂に集めた展示会「メンテナンス・レジリエンスTOKYO2018」（2018年7月18～20日、東京ビッグサイト）の特別講演に東京大学大学院工学系研究科特任准教授の松尾豊氏が登壇。「AIの発達によりわれわれの生活・産業がどのように変わるのか」をテーマにディープラーニング研究の重要性について紹介した。
IoT共通フレームワーク構築を目指すEdgeX Foundryに新たに8社が加盟
IoTエッジコンピューティングのためのオープンフレームワーク構築を目的とするプロジェクトEdgX Foundryに、新たにAbsolute Software、IoT Impact Labs、東芝デジタルソリューションズ、Tulip Interfacesなど8社が加盟した。
IoT専用のオープンソース組み込みハイパーバイザー
The Linux Foundationは、「ACRN（エイコーン）」と呼ばれる新たな組み込みレファレンスハイパーバイザープロジェクトを発表した。IoT専用のオープンソースの組み込みハイパーバイザーを構築するためのフレームワークを提供する。