1

AI 時代の幕開け新たなコンピューティング モデル、

GPU ディープラーニングが火付け役に

2

3

この新しいモデルでは、大量のデータからパターンを認識するようにディープ ニューラル ネットワークをトレーニングすることで、きわめて複雑なコンピューター サイエンスの問題を解決するにあたり、「途方もない」効果を発揮することが実証されています。

4

この時代においては、ソフトウェアが自らコードを記述し、マシンが学習します。

近い将来、何千億台というデバイスにインテリジェンスが組み込まれるでしょう。 AI は、すべての業界を変革するのです。

5

AI のあらゆる側面を進歩させるために、 NVIDIA はエンドツーエンドのAI コンピューティング プラットフォームの構築を進めています。これは、トレーニング、推論、そして今後登場してくる何十億台というインテリジェント デバイスを網羅する 1 つのアーキテクチャです。

6

これは、 AI がもたらす膨大なビジネス チャンス

をあらゆる業界が確実に

つかめるようにするための

第一歩です。続きを読む

7

NVIDIA GPU ディープラーニングをめぐるグローバル エコシステムは急速に拡大しています。画期的な成果が生み出されたことが引き金となり、各社が消費者向けインターネット サービスに AI を導入し、競争を繰り広げています。

翻訳

認識

検索推奨

8

Alibaba や Amazon 、 IBM 、そしてマイクロソフトに至るまで、さまざまなクラウド サービス プロバイダーが、 NVIDIA GPU ディープラーニング プラットフォームを、大小さまざまな企業に提供できるように取り組んでいます。

9

世界最大規模のエンタープライズ テクノロジ企業は、NVIDIA GPU を基盤にしてサーバーを構成しています。

10

導入成果• 毎秒 10,900 ドルの支払い処理が可能に• 誤検知の割合を 50% 低減• リソースが解放され、真の不正行為に対処するために振り向けら

れる

PayPal はディープラーニングを利用してサイバーセキュリティを強化

11

Pinterest は GPU を利用してオンライン小売サービスを変革Pinterest では、ユーザーによってアップロードされた数百万もの画像を基にニューラル ネットワークをトレーニングした後、 Amazon のクラウド サービスで GPU を活用してオブジェクトをリアルタイムに検出、分類しています。

12

AI は、数年前までまったく人間の手に負えないと考えられていたような問題も解決します。

コンピューターは実世界のデータを学習することで、人間が作ったソフトウェアだけでなく人間にとっても複雑すぎる、規模が大きすぎる、または細かすぎるパターンを認識できるようになります。

13

輸送

監視

GPU ディープラーニングにより、このようなコンピューティング モデルを適用して、世界最大規模の各業界が直面するさまざまな課題を解決できるようになりました。

企業

工場

14

交通の AI

10 兆ドル規模の輸送産業は、 AI によって大きく変わる可能性を秘めた

巨大産業です。自律走行車は、事故を減らし、トラック輸送サービスや

タクシー サービスの生産性を向上させ、新しい交通サービスを可能にすることができます。

15

交通の AI

NVIDIA CEO ジェンスン・フアンは ウォール ストリート ジャーナルが主催するカンファレンスにおいて、ドライビング エクスペリエンスをカスタマイズする AI カーの構想を語りました。車自身がドライバーの好みに合わせて自律的に調整を行うのです。続きを読む (英語)

16

BAIDU

TOMTOM

どちらも HD マップ、 AI アルゴリズム、 AI スーパーコンピューターが組み込まれた、オープンな「 Cloud-to-Car 」プラットフォームの構築を進めています。

Baidu と TomTom の両社が、自動運転車の開発に NVIDIA DRIVE PX 2 を

採用しました。

交通の AI

続きを読む (英語)

17

街の AI

2020 年には、全世界のカメラの台数が 10 億に到達するでしょう。監視システムの世界的なリーダー企業である HIKVISION は、より安全な街づくりを目指し AI を活用しています。

18

街の AI

続きを読む (英語)

HIKVISION はネットワークトレーニングに DGX-1 を使用し、 Jetson TX1 プロセッサを 16 基搭載した「 Blade 」という画期的なサーバーを構築しました。 21 基の CPU を搭載した同性能のサーバーに比べて、 Blade に必要なスペースはわずか 5% 、電力も 10% に抑えられています。

19

企業の AI

IBM は、コグニティブコンピューティングが2 兆ドル規模の市場に成長すると見込んでおり、AI を企業に提供するために POWER8 と NVIDIA Tesla P100 を搭載した新しいサーバーを発表しました。

20

ソフトウェア分野においては、SAP が NVIDIA の DGX-1 スーパーコンピューター2 台を導入したこと、そして190 か国 32 万社の顧客のために企業向けの機械学習ソリューションを鋭意構築していることを発表しました。

続きを読む (英語)

企業の AI

21

工場の AI

世界には 20 億台の産業用ロボットが存在します。日本は、ロボティクスのイノベーションが生まれる中心地で

す。

22

工場の AI

産業用ロボットの大手日本企業であるファナックは、

端から端まで NVIDIA の AI プラットフォームを使用して未来の工場を作る予定です。

続きを読む (英語)

23

https://www.cbinsights.com/blog/artificial-intelligence-funding-trends-q216/ (英語 )

GPU のディープラーニングの可能性に刺激を受け、医療、フィンテック、自動車、消費者向け Web アプリケーションといったさまざまな業界で多数のスタートアップ企業が新たに誕生しており、その数は全世界で 1,500 社以上にのぼります。

あらゆる業界が新しい局面に

24

先日 Drive.ai は、カリフォルニア州で自動走行車の公道テストを実施する許可を取得しました。同社はディープラーニングをドライビング スタック全体に適用しています。

AI スタートアップ

25

Benevolent.ai は DGX-1 を早い段階で導入しました。ロンドンを拠点とする同社は、ディープラーニングを活用して、パーキンソン病、アルツハイマー病、希少な癌などに有効な治療薬を開発するために取り組んでいます。

続きを読む

AI スタートアップ

26

Chainer フレームワークの開発元である日本企業 Preferred Networks は、 IoT のためのディープラーニング ソリューションを開発しています。

27

AI は、蒸気、大量生産、自動化に続く4 番目の産業革命を起こします。

28

この「インテリジェントな産業革命」によって、生産性を向上させる新しい波が生まれ、マス カスタマイゼーションが可能になるでしょう。

あらゆる人が AI に触れるようになるのです。

続きを読む