マイクロソフト、アマゾンと協業で深層学習をすべての開発者に解放~『Gluon』の発表

[2017 年 10 月 12 日] マイクロソフトは本日、アマゾン ウェブ サービスと共同で、「Gluon (グルーオン)」という新しい深層学習ライブラリを発表しました。このオープンソースベースの Gluon を使うと、訓練速度を損なうことなく深層学習モデルを作成するプロセスを大幅に簡素化でき、深層学習の専門家に限らずデータサイエンティストや一般の開発者に広く使っていただくことができるようになります。


マイクロソフト、次世代の機械学習ツールと AI 開発ツールを発表

[2017 年 9 月 25 日]   米国フロリダ州のオーランドで 9/25~9/29 で開催されている Microsoft Ignite 2017 において、マイクロソフトの様々な最新 AI テクノロジーのロードマップが公開されました。新しい次世代の機械学習ツールの発表、Visual Studio に統合された AI 開発環境の提供、そしてプレビューで提供されている様々なツールや API の一般提供開始、などです。この記事では主なアップデートをまとめました。


港湾の水際対策! 人工知能でヒアリを防げ!

  今年、日本上陸が話題になっている危険外来生物のヒアリ (火蟻、fire ant) ですが、国内外において陸海空で莫大な量の貨物が毎日運搬されているため、日本国内のあらゆる場所でヒアリに遭遇する可能性があります。もしアリと遭遇した場合、みなさんはヒアリと普通のアリを見分けられますか? 環境省から以下の図のようなヒアリの特徴が公開されています。全体が赤茶色で「腰」の部分に二つのこぶがあり、腹部は黒っぽい色、となっていますが、アカカミアリなど類似のアリとの判別など、いろいろな写真をよくよく見ておかないと専門家でも判別が難しいケースが存在します。


リアルタイム AI を加速する深層学習アクセラレーターを公開

[2017 年8 月 22 日] IntelのFPGA「Stratix 10」を実装したProject Brainwaveシステム   本日、マイクロソフトは、コードネーム Brainwave と呼ばれる、深層学習の新しいクラウドベースのアクセラレーターを発表しました。クラウド上の深層学習モデルが様々なライブデータストリームを処理するようになってきていることから日々重要度を増しているリアルタイム AI を推進するために、受け取った情報を極めて小さな遅延で処理を行うシステムです。この仕組みにより高いパフォーマンスと柔軟性が実現されます。 Brainwave システムは「高パフォーマンスの分散システムアーキテクチャ」「FPGA 上に実装されたハードウェア DNN エンジン」「学習済みモデルを簡単に展開できるコンパイラとランタイム」の3つのパーツから成り立っています。


iPhone カメラと人工知能でアートな写真を撮ろう

[2017 年 6 月 16 日] 本日、マイクロソフトからリリースされた iPhone/iPad カメラアプリ Microsoft Pix の新機能を使うと、手元で撮った写真を有名美術館にある絵画のようにアートなスタイルに変換することができます。Microsoft Pix はシャッターチャンスを捕らえたり、イメージの品質を向上したりといったことを AI と深層学習をフルに使って行う最先端の写真アプリです。 Microsoft Research Asia および Skype チームと連携して開発された、人工知能を駆使したこの新機能を使えば、写真を撮ることがもっと楽しくなります。新機能のひとつである Pix Styles は、写真を有名な絵画に触発されたスタイルに変換したり、画像が燃えているように見える特殊効果を追加する11 種類のスタイルを使うことができます。


マイクロソフトの AI が「ミズ・パックマン」を完全攻略

[2017 年 6 月 14 日]   マイクロソフトの研究者が作った AI が、1980 年台のビデオゲームである Atari 2600バージョンの「ミズ・パックマン」で、過去に出たことがないパーフェクトスコアの 999,990 点を叩き出しました。(人間のハイスコアは 266,330 点といわれています) これは、今年初めにマイクロソフトが買収したカナダの深層学習スタートアップ Maluuba が、AI の一種である強化学習 (Reinforced Learning) と呼ばれる手法 (“ハイブリッド報酬アーキテクチャ (Hybrid Reward Architecture, HRA) ” と名付けた) を使い、分割統治法アルゴリズムを使って成し遂げたものです。分割統治法アルゴリズムは、 AI エージェントに人間の能力を真似た複雑なタスクの遂行を教えるにあたり広範囲にわたる影響を及ぼすといわれています。


TensorFlow から CNTK に移行する理由

深層学習は、過去数年間に人工知能 (AI) に革命をもたらしました。一部の上位の企業だけではなく誰でも自由に人工知能を使えるように、というマイクロソフトのビジョンに基づき、オープンソースの深層学習フレームワークであるMicrosoft Cognitive Toolkit (CNTK) が作成されました。今日では、GitHubスターの数で TensorFlowとCaffeに続く、そしてMxNet、Theano、Torchなどよりも順位が高い、3番目に人気のある深層学習フレームワークとなりました。 TensorFlowの人気が高いことを考えると、TensorFlowの代わりにCNTKを使用する理由はなになのかということをよく聞かれます。人間は大勢がやっていることに従う傾向があり、そうすること自体は間違いではありません。しかし、この記事では、CNTKに有利ないくつかの強力な理由を指摘したいと思います。


スケールする深層学習フレームワーク Cognitive Toolkit 2.0 を公開

[2017 年 6 月 1 日]   本日、マイクロソフトのオープンソースで、企業向けの品質で開発された深層学習フレームワーク Cognitive Toolkit 2.0 が一般提供開始されました。これは前に CNTK と呼ばれていたフレームワークで、2016 年 10 月にベータ版が登場し、今年の 4 月 3 日に製品候補版 (RC) が出ていたものです。複数の GPU、複数のマシンで大量のデータセットを用いてニューラルネットワークの計算を行う場合に効果的にスケールするのが特長です。 他のフレームワークとベンチマークを行うと、単体 GPU でも最善のパフォーマンスが得られます。   出典: http://dlbench.comp.hkbu.edu.hk/


急激に進化する深層学習フレームワーク Chainer と協業、3年間で5万人の人材育成

[2017 年 5 月 23 日]   今、急激な進化を遂げる人工知能 人工知能の分野はいま日進月歩で動いています。2010 年代に入ってから人工知能の分野で取り上げられ始めたディープニューラルネットワークの研究の発展と、クラウドコンピューティングや GPU の圧倒的進化により、画像認識や音声認識の分野で人間並みの認識率を達成するなど急激なブレークスルーが起こっています。ニューラルネットワークは一般的に、ネットワークの “層” が深くなるほど認識精度を上げることができますが、同時に莫大な計算パワーとアルゴリズムの工夫が必要になります。これらの 2 点を乗り越え、2014 年に 22 層だったニューラルネットワークの “深度” は翌年には 152 層、と 5 倍以上に進化しています。


深層学習を加速する GPU 搭載 Azure 仮想マシン (N シリーズ) を一般提供開始

  NVIDIA® GPU が搭載された、新しい Azure N シリーズの仮想マシンの一般提供が 2016 年 12 月 1 日から開始されます。GPU アクセラレーションを活用した業界最先端のコンピューティング性能を利用できます。米国中南部、米国東部、西ヨーロッパ、東南アジアでグローバルに提供され、いずれのリージョンでも 12 月 1 日からご利用いただけます。   Azure NC Virtual Machines – GPU コンピューティング