elblog.pl

要約：マイクロチップ技術の権威であり著者でもあるクリス・ミラー教授は、政府は半導体製造プラントよりもチップ設計への投資を優先すべきだと提案しています。2024年のタミル・ナードゥ州グローバル・インベスター・ミート（GIM）で講演したミラー教授は、製造にかかる高コストのため、政府はこの分野に大量の投資を慎重に検討すべきだと強調しました。代わりに、彼は限られた予算をチップの価値連鎖の他の部分に投入することで、より良い結果が得られるとアドバイスしています。ミラー教授は、国内の製造基地を持つことの重要性を認めつつも、ファブに過度に注力することに反対しており、チップ設計がより利益を生む機会であると主張しています。

ミラー教授によれば、チップ設計は半導体産業に参入したい国々にとってかなりのポテンシャルを持っています。特にインドはチップ設計の労働力が豊富で、この成長市場に参入するための有利な立場にあります。さらに、チップ設計への注力は、組み立てとテスト施設の設置にも関心を高め、現地産業の需要に応えるためのより多くの国内サプライヤーを提供することにつながると述べています。

ミラー教授はまた、半導体市場における変化する動向についても言及しています。中国における成長の限られた見通しに懸念を持つ台湾企業は、インドを有望な市場としてますます注目しています。台湾企業や中国自身を置き換えることを目指す中国が景気減速する中、インドの市場ポテンシャルはますます魅力的になっています。ミラー教授は自身の台湾での経験についても言及し、インドへの訪問により業界の重要人物との会面に苦労したことを挙げ、インドへの関心の高まりをさらに強調しています。

インドは半導体メーカーを引きつけるために100億ドルのチップ補助制度を開始していますが、ミラー教授は長期的な戦略としてチップ設計を追求する方がより有望だと主張しています。彼の著書「Chip War: The Fight for the World’s Most Critical Technology」は、マイクロチップ技術の争いについて詳細な説明をし、その重要性を強調しています。

結論として、ミラー教授の洞察から、政府は半導体産業への投資を慎重に検討すべきです。ファブリケーションプラントにはメリットがありますが、チップ設計に焦点を当てることで、成長と成功のより大きな可能性が提供されるかもしれません。… Read the rest

フロンティアスーパーコンピュータは、世界的に有名な唯一のExascaleマシンであり、LLM（大規模言語モデル）の領域で画期的な進展を遂げています。AMDのEPYC CPUとInstinct GPUのパワーによって動作し、ハイパーパラメータのチューニングを通じて1兆のパラメータをトレーニングするという新たな業界基準を達成しています。

テネシー州オークリッジ国立研究所（ORNL）に位置するフロンティアスーパーコンピュータは、AMDの第3世代EPYC Trento CPUとInstinct MI250X GPUアクセラレータを特に採用して設計されました。869万9904コアを使用して1.194 Exaflop/sという驚異的な性能を誇り、TOP500.orgのリストにおいて最も効率的なスーパーコンピュータとしての地位を確立しました。

効果的な戦略の実装によって、フロンティアチームはLLMのトレーニングをうまく行い、搭載されたハードウェアのポテンシャルを最大限に引き出すことに成功しました。さまざまなパラメータサイズの広範なテストを通じて、モデルトレーニングのプロセスを最適化し微調整しました。特筆すべきは、最大3,000個のAMD MI250X AIアクセラレータを使用したことで、この比較的古いハードウェアの優れた能力を明らかにしました。

驚くべきことに、フロンティアスーパーコンピュータ全体には37,000個ものMI250X GPUが搭載されています。この膨大なGPUプールは、LLMのパワーを引き出すための莫大なポテンシャルを開放しており、最先端の技術を使用した驚異的なパフォーマンスを示しています。さらに、AMDはMI300 GPUアクセラレータを新しいスーパーコンピュータに搭載し、ROCm 6.0エコシステムを備えたAIパフォーマンスをさらに向上させる予定です。

フロンティアが現在使用しているハードウェアは業界で最新のものではありませんが、生成ベースのAIの進歩はサーバーやデータセンター部門の計算能力の継続的な進化を必要としています。増加する計算能力への需要が続く中、この目的に特化したハードウェアの開発は次世代技術の推進に不可欠です。

まとめると、AMDのEPYC CPUとInstinct GPUを搭載したフロンティアスーパーコンピュータは、LLMトレーニングの限界に挑戦しています。1兆のパラメータをトレーニングするという偉業を達成したフロンティアチームは、新たな業界基準を確立し、ハードウェアの膨大なポテンシャルを示しました。今後の進展に期待が寄せられるこの分野において、生成ベースのAI向けに設計されたハードウェアの重要性は過小評価できません。… Read the rest

要約：生成型AI画像モデルの力を利用して、50の州全てのアメリカのドラッグクイーンがどのような姿を持つかを想像してみるユーモアあふれる旅に出ます。しかしながら、これらの画像は娯楽目的で作成されたものであり、多様性とユニークな人間の経験を正確に表現するものではないことを注記しておくことが重要です。

私たちがドラッグの活気溢れる世界を称えるために、人工知能の領域に頼ります。生成型AI画像モデルを利用することで、アメリカの隅々からドラッグクイーンの幻想的な姿を思い浮かべることができます。

これらのAIが生成した画像は、ただエンターテイメントや好奇心のために作られたものであることを強調することが重要です。固定観念を押しつけることではなく、AIモデルが持つバイアスや制限を認識することが目的となっています。

私たちと一緒に、AIが各州の想像上のドラッグパーソナリティを作り上げた旅に出かけましょう：

1. アラバマ州：キラキラと羽根が輝く、アラバマのクイーンは南部の魅力に満ちています。

2. アラスカ州：息をのむほど美しい自然を具現化した、アラスカのドラッグクイーンは自然にインスパイアされた壮大な衣装を身にまとっています。

3. アリゾナ州：ソノラ砂漠の魅力を具現化した、アリゾナのクイーンは色彩豊かな一連の火を使ったディスプレイで魅了します。

4. アーカンソー州：アーカンソー州のクイーンは、派手で模様のある生地を使った衣装で自身のルーツを誇りに思いながらランウェイを歩きます。

これらのAIが作り出した画像は、ドラッグの素晴らしい世界の一端をうかがわせてくれますが、個々の経験を正確かつ包括的に表現しているわけではないことを認識することが重要です。これらは、テクノロジー全般と同様に、データとアルゴリズムの訓練に用いるバイアスが反映される点を思い起こさせる役割を果たしています。

ですから、私たちはドラッグの創造性と活気を称賛しつつ、多様な表現の必要性を認識し、包括的な未来を追求する上でAIのバイアスにも立ち向かう必要があることを認識しましょう。… Read the rest

詐欺は世界中の経済に年間数十億ドルの損失をもたらす普遍的な問題となっています。専門家の予測によれば、次の数年間でデジタル詐欺はさらに増加し、企業や個人にとってさらなる損失を招くと予想されています。この増大する脅威に対抗するため、企業は人工知能（AI）を活用して効果的な詐欺管理システムを開発しています。

AIを活用した詐欺管理システムにはいくつかの利点があります。その1つはリアルタイムの監視です。これらのシステムは取引や活動を常に監視し、異常な点や詐欺の可能性を素早く検出できます。この迅速な検出は、詐欺取引を防ぐために重要です。

詐欺防止におけるAIのもう1つの利点は高度なパターン認識です。AIアルゴリズムは膨大な量のデータを分析し、人間のアナリストが理解できない複雑なパターンや相関関係を特定することができます。これにより、詐欺活動の微妙な兆候でさえも検出することが可能となります。

行動分析もAIの得意とする分野です。AIシステムはユーザーの行動を分析し、典型的なパターンからの逸脱を検出するためのプロファイルを作成することができます。これは特に、詐欺者が不正目的でユーザーアカウントを乗っ取るアカウントハイジャックのケースの検出に効果的です。

最後に、AIシステムは適応型の学習能力を持っています。これらのシステムは絶えず新鮮なデータから知識を獲得し、詐欺者の手法の変化に対応し、常に一歩先に立つことができます。

今後、いくつかのAIベースの詐欺検知ツールが企業の詐欺対策のために非常に貴重な存在となるでしょう。その1つがSEONです。SEONは詳細なデバイスの指紋を提供し、豊富なデータの補完を行い、顧客の真の意図を明らかにするためにソーシャルおよびデジタルプロフィールを調査する機能を提供しています。Siftは数千のウェブサイトやアプリケーションに対して詐欺防止サービスを提供し、包括的なデジタルトラストおよび安全性スイートを提供しています。Signifydは支払い最適化、収益保護、乱用保護製品により、電子商取引サイトを保護します。ArkOwlは電子メール情報を収集し、複数のソーシャルメディアプラットフォームで検索を行い、価値のあるユーザープロフィールを提供します。最後に、Ekataは世界的な身元認証と詐欺防止に特化しています。

これらのAI詐欺検知ツールを活用することで、企業は詐欺行為から効果的に保護し、財務的な損失を最小限に抑えることができます。サイバーセキュリティソリューションに組み込まれたAIおよびML技術は、自動詐欺リスクに対してダイナミックな適応性を提供し、進化する脅威に対して堅牢な保護を確保します。… Read the rest

ハーバード大学の科学者チームにより、量子コンピューティングにおける重要なブレイクスルーが達成されました。彼らは世界初の論理型量子ビット、またはキュービットを使用した量子回路を成功裏に開発しました。この画期的な研究は、複雑な最適化問題を解決するクラシック超高速コンピューターを超える能力を持つ量子デバイスを作成することを目指すDARPAのONISQプログラムの一環として行われました。

ハーバード大学のミハイル・ルーキン博士をリーダーとするONISQチームは、MIT、QuEra Computing、Caltech、Princetonの研究者と協力しました。彼らの焦点はリドバーグキュービットにあり、それらからエラーコレクティング論理キュービットを開発することに成功しました。これは、論理キュービットがエラーにもかかわらずその量子状態を維持できるという、耐故障性量子コンピューティングを実現するための重要なステップです。

ハーバード研究所のチームは、約48個のリドバーグ論理キュービットを使用して量子回路を構築しました。これは、現在までの論理キュービットの最大の組み立てを表しています。リドバーグキュービットの均一性により、スケーリングや操作が容易に行えるため、他のタイプのキュービットよりも大きな利点があります。

ONISQプログラムマネージャーのムクンド・ヴェンガラトーレ博士は、このブレイクスルーの変革的な可能性を強調しています。リドバーグキュービットの再構成可能性と運搬性は、ダイナミックな可能性を提供します。これは、耐故障性量子コンピューティングには数百万個の物理キュービットが必要とされるという従来の考えを挑戦しています。DARPAの探索的アプローチは、量子コンピューティングの進展に貢献するため、さまざまなプログラムからの情報を引用しています。

この発見の詳細な論文は、Natureに掲載されており、特定の問題を解決するために必要な論理キュービットはさらに少なくても十分である可能性が示唆されています。これは、大規模な論理プロセッサーへの分野の進展を推進する可能性があります。DARPAの量子研究への継続的な取り組みは、インターネットの影響と同じくらいの規模で、さまざまな産業を革命し、社会を再構築する可能性があります。… Read the rest

台湾は2027年までに最初の量子コンピュータを開発するという野心的な計画を通じて、コンピューティングの世界を革命化することが期待されています。国家科学技術委員会（NSTC）の主導と圧倒的な80億台湾ドルの投資を支援として、台湾の量子技術の計画は新たな計算能力の時代を切り開いています。

NSTCは経済部や中央研究院など他の研究機関と協力し、量子コンピューティングの能力開発を加速させるための共同取り組みを行っています。また、台湾はフィンランドの量子コンピューティングハードウェア企業であるIQMと提携し、IBMやアマゾンなどのテック巨人が提供する量子クラウド計算サービスを利用して国際的なパートナーシップを結んでいます。このグローバルな協力は、量子コンピューティングの重要性を示しています。

量子コンピューティングはGoogleのシカモアプロセッサによって実証されるように、膨大な可能性を秘めています。シカモアプロセッサは、従来のスーパーコンピュータが数十年かかるタスクを数秒で完了しました。しかし、量子コンピューティングの分野には独自の課題も存在します。高いエラーレートが進捗を妨げており、この障害を克服するためにさらなる6年間の厳密な研究開発が必要です。

量子技術の世界では、デジタルセキュリティコードを破壊する可能性も心配されています。これを解決するために、研究者たちは量子暗号学などの戦略を探求しています。これは重大な脅威をもたらす一方、この分野におけるイノベーションを促進しています。

台湾は量子チップの開発は比較的新しいものであり、量産の収益を向上させるために取り組んでいますが、同時に量子コンピュータの包括的なサプライチェーンも確立しています。中央研究院は研究施設での試験のための5キュビットチップを提供する予定です。台湾の野心的な取り組みは、重要な技術分野での地位を確保するだけでなく、世界的な技術革命の先導を示しています。

台湾は量子の支配を目指し、量子コンピューティングが前例のない計算能力を開放する未来に向けて飛躍しています。… Read the rest

世界各地で数多くの選挙が行われる予定の2024年、人工知能（AI）が民主的なプロセスに与える影響についての懸念が生じています。AIが生成したコンテンツが警戒心を引き起こした事例はあるものの、これらの出来事は迅速に否定され、信頼性のあるニュースソースでは広く認知されなかったため、大きな影響は与えませんでした。

現在、生成AIは説得力のあるが一時的なフェイクを作り出すことが可能です。さらに、情報、ディスインフォメーション、ミスインフォメーションの拡散には通常、説得力のあるストーリーが必要です。例えば、ピッザゲートやQAnonといった陰謀論はAIの助けを借りずに公共の議論を形成することに成功しました。したがって、選挙へのAI生成コンテンツの効果は、多次元の知識を持つ熟練した人間のオペレーターに依存する可能性が高いでしょう。

さらに、現代のメディア環境の分断状況、特にソーシャルネットワークを通じて、生成AIが選挙に与える潜在的な影響には制約が存在します。ユーザーコミュニティがさまざまなプラットフォームに分散することで、悪いコンテンツはインターネットのますます限られた場所に到達します。これにより、その現象の検出と説明が複雑化するかもしれませんが、全体的な影響力は低下します。

これらの要因―AIフェイクの一時性、それらをより大きなストーリーに結びつける必要性、情報の分散―は、生成AIによる選挙への潜在的な損害からの初期の保護となります。

ただし、既存のこれらの保護だけに頼ることは重要ではありません。代わりに、民主主義と選挙を人々のための人間活動と見なし、優先する積極的な対策を実施する必要があります。AI、ソーシャルメディア、または選挙キャンペーンにおける過剰なパーソナライズは制限されるべきであり、個々の有権者に迎合することを候補者が行うことを防ぐ必要があります。オンラインアイデンティティの透明性を維持することも重要ですが、匿名性が投票目的で必要な場合を除きます。有権者は、遭遇するコンテンツの背後に誰がいるのか、AI生成の素材を含めて明確に理解している必要があります。

さらに、ソーシャルメディアプラットフォームは、生成AIの潜在的な誤用に対して積極的な役割を果たす必要があります。彼らはユーザーにAI生成コンテンツについての情報提供を行い、大規模な操作を監視し、協調したAIによる嫌がらせを防ぎ、システムの独立した研究と検証を可能にするべきです。

最終的には、社会は民主主義を揺るがそうとするあらゆる試みに対して団結する必要があります。しばしば内部から生まれるものです。AIの進展よりも、民主主義の完全性を優先することが肝要です。… Read the rest