「ニューラルネットワーク」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

AWS脅威インテリジェンスの中核「MadPot」
攻撃開始まで「わずか3分」　AWSが仕掛ける“ハニーポット”の攻防
AWSは増加するサイバー攻撃から顧客を保護するために、さまざまなセキュリティ対策に取り組んでいる。同社の中核となる技術「MadPot」とはどのような仕組みなのか。（2025/2/17）

省エネAIチップなどに応用：
記憶と演算の機能を併せ持つスピン素子を開発
東北大学らの研究グループは、記憶と演算の機能を併せ持つ「スピントロニクス素子」を開発したと発表した。省エネAIチップなどへの応用が期待される。（2025/2/17）

英Fractileへの投資を明らかに：
Pat Gelsinger氏がほれ込むAIチップ新興 推論を100倍高速化
Intelの前CEOであるPat Gelsinger氏が、英国のAIチップスタートアップであるFractileに投資したことをLinkedInで明らかにした。Fractileは、インメモリコンピューティングをベースにしたAIアクセラレーターを手掛けている。このアクセラレーターは、推論を高速化、低価格化するとGelsinger氏は述べている。（2025/2/10）

2025年春にも試作チップが完成へ：
「フラッシュメモリで」AI演算　消費電力はGPU比で1000分の1に
フローディア（Floadia）が、SONOS構造のフラッシュメモリを用いて超低消費電力で推論を行うCiM（Computing in Memory）技術を開発中だ。GPUに比べ1000分の1ほどの消費電力で積和演算を実行できるという。2025年春ごろには試作チップができ上がる。（2025/2/4）

PyTorchとTensorFlowを比較【前編】
いまさら聞けない「PyTorch」「TensorFlow」で何ができるのか
「PyTorch」と「TensorFlow」は、どちらもオープンソースの深層学習フレームワークだが、細かい設計思想や使い勝手に違いがある。両者の特徴と機能を紹介する。（2025/2/4）

クラウドサービスだけじゃない！　ローカルPCやサーバ、Kubernetesで生成AI（1）：
使う生成AIから創る生成AIヘ　ローカルPCやオンプレミスで生成AI環境を構築してみよう
2022年以降、生成AIはブームを超えた存在になりつつあるといっても過言ではありません。気軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。初回は、ローカル環境でカンタンに生成AIモデルを実行する方法や、生成AIを学んでいく上で押さえておきたいアーキテクチャを丁寧に解説します。（2025/2/3）

電力やコストの課題解消を狙う：
生成AIを省電力で実行するアナログインメモリコンピューティング
Sagence AIによると、アナログインメモリコンピューティングチップは、高性能CPUおよびGPUベースのシステムと比較してエネルギー効率とコスト削減を促進することで、AI推論アプリケーションが直面する電力と性能の難題を解決できるという。（2025/1/29）

AIは旅行を、どう変えるのか？　グローバル旅行アプリ「スカイスキャナー」の挑戦
コロナや円安による影響で海外旅行を中心に落ち込んでいた旅行業界ですが、ここにきて復活の兆しが見え始めている。AIは旅行を、どう変えるのか？　グローバル旅行アプリ「スカイスキャナー」の筆者が開設する。（2025/1/27）

PROに含まれるエンタープライズ向け機能とは：
AMD、「Ryzen AI Max」プロセッサを発表、AI PC向けに「Ryzen AI 300」モデルを拡充　性能はどう違う？
AMDは、AI機能を強化した「Ryzen AI Max」シリーズプロセッサなど、新たなモバイル向けプロセッサ群を発表した。最大50TOPSのAI性能やAMD RDNA 3.5 GPUを搭載し、ビジネス生産性向上やクリエイター向けソフトウェアの処理効率化を支援するという。（2025/1/21）

TIが統合型車載チップを発表：
AIアルゴリズムを動かしながら監視を支援　車載用レーダーセンサー
日本テキサス・インスツルメンツ（日本TI）は、より安全で快適な運転環境の実現に向けた「統合型車載チップ」を発表した。60GHzミリ波レーダーセンサー「AWRL6844」、オーディオDSPコアを搭載したマイコン「AM275x-Q1」とプロセッサ「AM62D-Q1」および、Class-Dオーディオアンプ「TAS6754-Q1」である。（2025/1/17）

AI基礎解説：
AIが新たなエンジニアリングを形作る、2025年に注目すべき4つのトレンド
AIはエンジニアリングのパラダイムを再構築する上で重要な役割を果たしている。本稿では、新たなエンジニアリングを形作ることに貢献するであろう、2025年に注目すべき4つのAIトレンドを取り上げる。（2025/1/17）

エンジニアリング分野におけるAI活用【前編】
「AIツールを活用中」の工学系エンジニアは4割超え　その実態は？
機械工学や航空宇宙工学といったエンジニアリング分野におけるAI導入はどこまで進んでいるのか。機械技術者協会（IMechE）の調査を基に、AI活用の現状を解説する。（2025/1/17）

本田雅一のクロスオーバーデジタル：
GeForce RTX 50だけではない！　社会がAIを基礎にしたものに置き換わる？　「CES 2025」で聴衆を圧倒したNVIDIAの最新構想
NVIDIAのジェンスン・ファンCEOが「CES 2025」の基調講演に登壇した。新アーキテクチャのGPU「GeForce RTX 50シリーズ」に注目が集まりがちだが、注目すべきポイントはそこだけではない。（2025/1/10）

2025年のスマホ端末はさらに値上げ傾向に、背景に「5G」と「生成AI」　カウンターポイントが予測
カウンターポイント社は、スマートフォングローバル市場でのスマートフォン平均売価（ASP）について発表。2024年中に前年比3％増の米365ドル、2025年には5％上昇する可能性があるという。（2025/1/9）

世界基盤モデル（WFM）とは：
フィジカルAI開発支援プラットフォーム「NVIDIA Cosmos」は何に便利なのか？　4つの使用例で解説
NVIDIAは、自動運転車やロボットなどのフィジカルAIシステムの開発を促進するために構築された世界基盤モデルプラットフォーム「NVIDIA Cosmos」を発表した。（2025/1/9）

製造IT導入事例：
NEC、大規模ボイラープラントでAIによる運転支援システムの実証実験に成功
NECは、化学プラントなどの運転を支援する「プラント運転支援AI」と、シミュレーター上に再現したミラープラントを組み合わせたプラント運転支援システムを構築し、井化学大阪工場の大規模ボイラープラントでの実証実験に成功した。（2025/1/8）

日本の自動車分野と「AI」「コンピュータ技術」で連携――LenovoのルイCTOに聞く
昨今、自動車の自動運転技術にもAIが影響を及ぼしている。そのことで、従来の自動車業界の“外”のプレーヤーが大きな影響力を持ちつつある。その“外”にいる1社であるLenovoのヨン・ルイCTOに自動車の自動運転に関する話を聞いた。（2025/1/7）

AI：
AI活用の「構造体の制振システム」が特許を取得、Laboro.AIと大林組
Laboro.AI（ラボロエーアイ）と大林組は共同で、AIを活用して建造物の揺れを制御する「構造体の制振システム」の特許を取得した。（2025/1/6）

仕事で“使える”生成AI【中編】
才能がなくても“センスがいい”音楽や画像を作れる「生成AI」はこれだ
生成AIは業務をはじめさまざまな場面で利用できる“便利ツール”となりつつある。プロンプトを入力するだけで、画像や音楽を生成できるAIツール10選を紹介する。（2025/1/6）

AIは言葉をどう“理解”するのか　ChatGPTと会話が成立するワケ
AIの音声データ活用は、録音した音声を生音源としてそのまま扱うのではなく、いったんテキストデータに変換してから分析などに使う。（2025/1/1）

“土木×AI”で起きる建設現場のパラダイムシフト（29）：
ロボットカーレースが転機となった「SLAM」は何がスゴイ？【土木×ICTのBack To The Basic Vol.2】
自動運転やAGVをはじめ、建設業界でも運搬ロボやドローンなどの用途で使われている「SLAM」。Simultaneous（同時に起こる） and Localization（自己位置推定） Mapping（地図作成）の略で「位置推定と地図作成を同時に行う」を意味します。位置推定と地図作成を同時に行うとはどういうことでしょうか。今回は、米国防高等研究計画局のロボットカーレースで広く知られるようになったSLAM技術を改めて解説します。（2024/12/27）

本田雅一のクロスオーバーデジタル：
Intelの苦境と変わりゆくデバイス――“AIシフト”の影響を受け続けた2024年のテック業界
2024年も残りわずかとなった。振り返ってみるといろいろあったが、12月初頭のIntelのパット・ゲルシンガーCEOの退任がもっともインパクトが大きかったように思える。（2024/12/27）

データサイエンティストを目指す方法【前編】
年収1600万円も夢じゃない「データサイエンティスト」の“4大スキル”とは？
データに基づいた意思決定の必要性が高まる中、データサイエンティストの需要も高まりを見せている。企業から求められるデータサイエンティストを目指すには、どのようなスキルが必要なのか。4つのスキルを紹介する。（2024/12/27）

人工知能ニュース：
エッジAI開発向けに従来比600倍の性能を持つNPU搭載マイコンを発表
STMicroelectronicsは、組み込みAI開発向けに、MLの処理機能を搭載したマイクロコントローラー「STM32N6」シリーズを発表した。既存のSTM32マイコンと比較して、最大600倍のML性能を提供する。（2024/12/26）

大原雄介のエレ・組み込みプレイバック：
弱小メーカーの域を出られなかったFlex Logix　ADIが密やかに買収
2024年11月、Analog Devices（ADI）がFlex Logixを「こっそり」と買収した。両社から何もアナウンスがないというのも、なかなかに珍しい。今回は、Flex Logixがどのような会社で、どのような製品戦略をとってきたのかを、じっくり解説する。（2024/12/19）

AWS re:Invent 2024現地レポート
コード生成AI「Poolside」は一体何者？　データを“集めない”独自戦略とは
AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」から、AIコーディングツール「poolside Assistant」が新たに利用できるようになる。一体どのような製品なのか。（2024/12/13）

人工知能ニュース：
生体神経組織を模倣しゆっくり動作する低消費電力のトランジスタを開発
産業技術総合研究所は、生体神経組織の動作を模倣するトランジスタの動作実証に成功した。外部から入力したパルス信号を内部でゆっくりと時間変化する信号に変換することで、生体神経素子のリーク積分と呼ばれる振る舞いを模倣する。（2024/12/10）

electronica 2024：
超低消費電力のアナログAIチップ　小規模LLM動作用も開発中
Blumindは、ドイツ・ミュンヘンで開催された「electronica 2024」で、超低消費電力のキーワードスポッティング用アクセラレーターチップのテストシリコンを展示した。同社が手掛けるのは、MCUパッケージにも統合できる、アナログAI（人工知能）チップレットだ。（2024/12/6）

機械学習入門：
「正則化」手法（ラッソ回帰、リッジ回帰）をPythonで学ぼう
「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第4回。過学習を抑えて予測精度を向上させるための「正則化」手法として、ラッソ回帰とリッジ回帰に注目。その概要と仕組みを図解で学び、Pythonとscikit-learnライブラリを使った実装と正則化の効果も体験します。初心者でも安心！　易しい内容です。（2024/12/5）

ゆっくりした動作で超低消費電力：
生体神経組織の動作を模倣するトランジスタを開発
産業技術総合研究所（産総研）と東京大学、九州大学、兵庫県立大学、名古屋工業大学らによる研究グループは、生体神経組織の動作を模倣できるMOSトランジスタの動作実証に成功した。従来のCMOSトランジスタに比べ100万倍以上もゆっくり動作し、消費電力は500pWと極めて小さい。（2024/12/3）

ハイエンドスマホ向け新型SoC「Snapdragon 8 Elite」にみるAI半導体の進化
Qualcommがハイエンドスマホ向け新型SoC「Snapdragon 8 Elite」を投入した。そこから見えるAI半導体の進化とは――？（2024/11/28）

背景に設計の複雑化：
半導体開発「日本は本当に人が足りない」　オフショア活用も視野に
製品設計／開発のアウトソースサービスを手掛けるクエスト・グローバル・ジャパンは都内で記者説明会を開催。日本の半導体開発では「必要な人材が足りていない」と語った。背景には、半導体設計がますます高度化、複雑化していることや、海外企業と英語で交渉する必要が増えていることなどがある。（2024/11/27）

色素増感太陽電池ベース：
走りやジャンプを高精度に認識　エッジAI用光電子シナプス素子
東京理科大学は、光強度を変化させることで時定数を制御できる色素増感太陽電池（DSC）を用いた「自己給電型光電子シナプス素子」を開発した。この素子を物理リザバコンピューティング（PRC）に応用し、低消費電力で人の動きを高い精度で識別できることを実証した。（2024/11/28）

AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第4回】
「身近なAI」の基礎を築いた転換期　2024年ノーベル賞受賞者も発展に一翼
20世紀末から21世紀初頭にかけて、機械学習をはじめとするAI技術は急速な進化を遂げ、世間の関心を集めることとなった。現代の「AIブーム」の基盤がどのように築かれたのか、主要なブレイクスルーを解説する。（2024/11/22）

新しいスケーリング則が出現？
「AI性能は6カ月で倍増」──MicrosoftナデラCEOが予測する“3つの技術的変化”
Microsoftのサティア・ナデラCEOは、「Microsoft Ignite 2024」の基調講演で、自然言語処理モデルの新しいスケーリング則が出現すると言及した。それは3つの技術的な変化をもたらすという。どのような変化なのか。（2024/11/21）

自動運転技術：
スバルの次世代アイサイトはイメージセンサーから作り込む
SUBARUとオンセミは2020年代後半に製品化する次世代「アイサイト」での協業を発表した。（2024/11/20）

東京理科大が開発
ウェアラブルデバイスの「電池切れ」を解消？　“メモリで考える”極小AIとは
バッテリー容量の制限や処理能力の限界が、IoTデバイスの性能向上を妨げている。東京理科大学が新たに開発した技術は、そうした限界を克服できるAIモデルの実現可能性を示すものだ。どのような仕組みなのか。（2024/11/15）

AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第3回】
「AIブームは一日にして成らず」――機械学習“70年”の歴史
AI技術の発展に欠かせない存在である機械学習だが、現代に至るまでどのような軌跡をたどってきたのか。1950年代から1970年代の歴史を解説する。（2024/11/15）

人工知能ニュース：
NVIDIAのファンCEOが断言「ロボットAI革命をリードするのは日本がふさわしい」
NVIDIAが東京都内で開催したユーザー向けイベント「NVIDIA AI Summit Japan」の基調講演にCEOのジェンスン・フアン氏が登壇。生成AIの登場によって「AIエージェント」と「フィジカルAI」という2つのAIアプリケーションが普遍的に利用されるようになり、特にフィジカルAIによるロボットの進化は日本がリードすべきと訴えた。（2024/11/14）

“土木×AI”で起きる建設現場のパラダイムシフト（28）：
最近聞くGNSS／RTK-GNSSってなに？【最新論文で学ぶ土木×ICTのBack To The Basic】
建設DXの潮流によって、建設現場をヴァーチャル空間にも再現する“デジタルツイン”の活用が進んでいます。リアル空間をドローンやレーザースキャナーなどで3D化するときに欠かせないのが、位置情報を正確に取得する技術です。そこで今回は、Google マップやカーナビ、スマートフォンなど一般社会にも普及したGNSSと、センチ単位に精度を上げたRTK-GNSSといった「測位技術」を改めて解説します。（2024/11/13）

AI時代のプログラミング言語10選【第4回】
AI開発に使えるプログラミング言語は「Python」だけじゃない？
AIアプリケーション開発において、適切なプログラミング言語を選択することは重要な要素の一つだ。AIプロジェクトではどのようなプログラミング言語が選択肢となるのか。（2024/11/13）

AI時代のプロセッサ再入門【第4回】
AI特化プロセッサ「NPU」「TPU」が“全く別物”である理由
AI技術の利用で使われるプロセッサには、GPU以外にもTPUやNPUなどがある。TPUとNPUはAI技術に特化した点では似ているが、両者の役割は異なる。その違いを踏まえて、NPUと推論とは何かを考える。（2024/11/12）

“光”の量子コンピュータ、理研らが開発　量子テレポーテーションで計算　クラウド化も
理化学研究所などの共同研究グループが、光を量子とする新方式の量子コンピュータを開発した。他の方式の量子コンピュータに比べても「非常に有望な候補の一つ」という。（2024/11/8）

AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第2回】
「機械学習」「人工知能」はこうして生まれた――AIの原点を探る
半世紀以上にわたる機械学習の歴史は、どのように始まったのか。黎明期の1940年代から1950年代に焦点を当てて、機械学習の進化を解説する。（2024/11/8）

AI時代のプログラミング言語10選【第3回】
AI開発で選ばれる「定番のプログラミング言語」はこれだ
AIアプリケーションの開発を成功させる上で、プログラミング言語の選択は非常に重要な要素となる。AI分野で実績のあるプログラミング言語を紹介する。（2024/11/6）

AI時代のプロセッサ再入門【第3回】
「TPU」とはどんなプロセッサなのか？　AIインフラの基礎知識
プロセッサの技術はAI技術の台頭とともに様変わりしている。使われているのはCPUやGPUだけではない。AI関連のタスクに使用するプロセッサの一つである「TPU」について紹介する。（2024/11/5）

AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第1回】
現代のAIブームを生んだ「機械学習」の知られざる歴史
近年のAIブームを支える立役者として機械学習の存在があるが、その歴史が広く知られているとは言い難い。年表を用いながら、その進化の軌跡をひも解いていく。（2024/11/1）

マテリアルズインフォマティクス：
光起電力材料や量子材料の探索に最適化したAIモデルを開発
東北大学らは、光起電力材料や量子材料の探索に最適化したAIモデルを開発した。従来の手法よりも最大100万倍の速さで、材料の結晶構造から周波数依存の光学スペクトルを直接出力し、材料の特性を予測できる。（2024/10/29）

AI時代のプロセッサ再入門【第2回】
「CPU」と「GPU」の仕事がこれほど違う“根本的な理由”
AI技術が広く使われるようになる中で、CPUとGPUは共にますます重要なプロセッサとしての役割を果たしている。CPUとGPUの役割にはどのような違いがあるのか。（2024/10/29）

Windows 11 Trends：
【Windows 11 2024 Update（24H2）】機能更新プログラムで追加された機能と更新方法まとめ
2024年10月1日（米国時間）にWindows 11向けの機能更新プログラム「Windows 11 2024 Update（バージョン24H2）」の提供が開始された。この機能更新プログラムの位置付けや、提供される新機能などについて解説する。（2024/10/25）