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[WBS] 1秒間に「500枚の画像」を識別!?世界が最も注目!エヌビディア!

2017年12月13日

ワールドビジネスサテライト(WBS)

皆さんは「NVIDIA(エヌビディア)」という企業をご存知でしょうか?

AI(人工知能)に関係するアメリカの企業です。

AIのどの部分に関係しているのでしょうか?

例えば会話ができるロボットや車の自動雨運転技術に搭載されています。クラウド上のビッグデータと色々なやり取りをしながら学習も分析もしていきます。

人間と同じように物を覚えたりしながら成長していく「ディープラーニング」といったモノもあります。

大量の情報を高速で処理するために使われているのが「GPU」という半導体です。

エヌビディアはGPUで世界で最も注目を集めている企業です。

そのトップが来日して技術力の高さをアピールしました。

NVIDIA(エヌビディア)

[blogcard url="http://www.nvidia.co.jp/page/home.html"]

東京・台場で開かれた「GPUテクノロジ・カンファレンス」。

GPUとはリアルタイプの画像処理に特化した半導体チップのことです。

このGPUの性能で世界を牽引しているのが1993年、アメリカで創業したNVIDIA(エヌビディア)です。

ソフトバンクグループが2017年5月にエヌビディア株を4,000億円程度取得するなどいま分野を問わず注目をされている企業です。

ジェンスン・ファンSEO

エヌビディアのジェンスン・ファンSEOは、

日本は今がITの黄金時代だ。

ジェンスン・ファンCEOが説明しているのは従来の画像解析の速度を表したもの。1秒間に5枚ほどの花の画像を識別することができるといいます。

しかし、

もっと速いものが必要だ。われわれはその答えを持っている。

エヌビディアのGPUを使えば1秒間に500枚以上の画像を識別することが可能だといいます。

こうした画像解析の速さがさまざまな分野で活用されています。

GPU

自動車メーカーが開発にしのぎを削っている自動運転はカメラで周囲の状況を撮影しAIが画像分析をすることで初めて成立します。

これには高性能なGPUが必要不可欠です。

さらに車体のCGグラフィックをバーチャル空間に取り込むことで現実ではありえない操作をすることができます。

エヌビディアのシニアマネージャー、田中秀明さんは、

今は3Dで成型されることが多いから、それをVR環境の中に取り込んで、事前に物が作られる前に環境ができる。実際の大きさそのもので形も分かる。

株式会社小松製作所

[blogcard url="https://home.komatsu/jp/"]

また建設機械の分野ではコマツが12月13日、建設現場でAIを活用し作業の効率化や自動化を進めようとエヌビディアと協業することを発表しました。

コマツの四家千佳史執行役員は、

建設現場はなかなか可視化やデジタル化ができなかった場所だが、画像をコト化(データ化)できるようになったので比較しようがないくらい大きな効果がある。

グループインタビュー

12月13日、メディアのグループインタビューに応じたジェンスン・ファンCEOはエヌビディアが実現する自動運転が一般的になる未来を予言しました。

自動運転は今後、世界で最も大きな産業になるだろう。車・トラック・ドローン、すべての機械は将来自動化される。

そして今回、協業を発表したコマツに加え、すでに提携を発表しているトヨタ自動車や産業用ロボット大手のファナックも急速にAI技術を取り入れていて日本企業との協業を興奮気味に語りました。

日本にはトヨタ、ファナック、コマツという世界のトップ企業がある。彼らと一緒に仕事ができることを誇りに思う。

今後、AIが日本の産業を変えると分析しました。

いま日本は素晴らしい市場になっている。まさに日本の時代だ。この国の産業はAIによって今後大きく変わるし、3社とも(トヨタ・ファナック・コマツ)それに気づいて動き出している。

ArchiTek株式会社

[blogcard url="http://www.architek.co.jp/"]

12月13日から始まった世界最大級の半導体製造装置の展示会「セミコン・ジャパン2017」。

AIの要となる画像処理技術を持つベンチャーも出展していました。

ArchiTek(アーキテック)。パナソニック出身の技術者が中心となって2011年に設立した会社です。

藤中達也CEOは、

画像処理とAIができる半導体の回路設計ベンチャー。暗い画像を明るくする。ステレオカメラで撮ったもので距離を測る。回路ひとつで同時に複数、多数処理できるところが強み。

また処理スピードが速いことも強みで、実際にカメラで撮った画像も輪郭だけにしたり、明暗などを区別する処理を遅れることなくリアルタイムで行うことができます。

今はまだ基盤の状態。設計図はできているので現在の半導体製造技術を使えば小型化も可能ですが…。

一番はお金。サンプルを作るとしても見積もりで2億円。

今回は資金を集めると同時に集めた資金で作るLSI(大規模集積回路)を使用する企業の開拓を目指します。

LSIになれば小型化でき消費電力もぐっと落ちます。そこがわれわれの強み。今はまだ「ストリート・ミュージシャン」みたいなものなので大手の目に留まってメジャーデビューしたい。

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