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(i) データの大規模化(ii) コンピューティング能
力の拡張
近年になって、コンピューティング能力の拡張技術が確立し、膨大なデータを効果的に活用できるディープラーニング アルゴリズムの構築が可能に。
画像提供 : GE Reports
その答えを知るための重要なカギはこの 2 つ
2 つの重要なヒント :(i) データのスケール(ii)コンピューティングのスケール
コンピューターの性能は、いまや大規模なニューラル ネットワークを実行できるまでに。GPU 導入により、 AI 向けに開発されたコンピューティング能力を利用して、ニューラル ネットワークにおけるディープラーニングを実現。
HPC が AI 研究を加速させているBaidu ( 百度 ) のチーフ サイエンティスト、アンドリュー・エン氏は、 AI の目覚ましい進歩は積み重ねてきた実験の成果であると言及しています。 HPC により実験を反復して行えるようになり、研究の生産性が向上しました。かつては実験に数週間、数か月、数年を費やしていましたが、今では数日で完了できるようになりました。
音声認識に AI を使用するとき、データ量を 10 倍にすれば相対的にエラー率が 40% 低減します。 HPC ならこれまでにないほどの大規模なデータ セットでモデルをトレーニングでき、 AI の進化に大いに貢献します。
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AI と HPC の関係性についての最近の調査結果では…
1. HPC テクノロジによりコンピューティング能力が向上し、ディープラーニングのアルゴリズム構築やビッグ データの活用が可能になると 28% が回答
2. HPC によりディープ ニューラル ネットワークのトレーニングが可能になると 25% が回答
3. HPC は機械学習の進化につながると 24% が回答
出典 : 『 InsideBIGDATA Guide to Deep Learning & Artificial Intelligence 』
詳細を確認する (英語)
AI と HPC を組み合わせることで、コンピューティングによる認識処理が可能になり、実用化が期待される現在、商業、工業、政府機関、学術機関などの分野で活発に研究が進められています。
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• AI プラットフォームでがん研究を促進がん撲滅を目指す「 Cancer Moonshot 」プロジェクトでは、 NVIDIA DGX SATURNV と AI フレームワーク「 CANDLE 」を活用して、がん研究を促進しています。
• AI で新薬の開発を加速BenevolentAI (英語) は AI 向けスーパーコンピューター「 NVIDIA DGX-1 」を導入しました。 GPU によるディープラーニングを活用して、短期間かつ低コストで新薬を市場に投入しています。
• AI で病気を予測、予防マウントサイナイ医科大学は、患者の病歴を分析する AI 搭載ツール「 Deep Patient」を開発し、 80 種類の病気について 1 年以内に発症する可能性を予測しています。
GPU を活用した医療分野の AI
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天気予報の AI• Colorful Clouds では GPU
コンピューティングと AI を活用し、新しい予測ツールによるデータ処理、天気予測、ユーザー通知を実施。個々のユーザーの位置に基づいて、非常に精度の高いリアルタイムの予報を提供しています。
• MeteoSwiss は、気象予報を扱う国家組織として初めて、 GPU アクセラレーテッド・スーパーコンピューターを採用しました。毎日の天気予報の精度を高めています。 詳細を確認する
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サイバー攻撃対策への AI 活用• Accenture (英語) のサイバー
セキュリティ ラボでは GPU 、 CUDA 、機械学習を活用し、毎日 2 ~ 3 億件も発生するアラートの分析と視覚化を高速化。タイムリーな対応を可能にしています。 画像の引用元はこちら (英語)
AI が地球を守る• NASA の Frontier Development
Lab は GPU を使用した AI とディープラーニングを導入し、小惑星の脅威やその特性を分析。その成果として開発された「 Deflector Selector 」では、小惑星の衝突を回避する最適な方法を判定でき、 98% の正答率を誇ります。画像の引用元はこちら
AI が HPC と組み合わさることによってどのような進化を遂げているのか、ぜひダウンロードしてご確認ください。 insideBIGDATA ガイド (英語)