最近読んだ 興味深い記事 ニューロモーフィック コンピューティングに関する Wired 誌で、神経科学者はますます人間の脳を「予測機械」と見なすようになっていると述べています。 コンピューティング能力、データ分析、科学的調査の最先端に位置する HPC では、これが顕著な特徴であり、補完的な労働倫理の特徴であると言っても過言ではありません。譲らないこと。」**
この予測的な考え方は、HPC コミュニティが新年に何が起こるかを見越して、毎年年末に盛り上がります。 ここ数週間で、2023 年の HPC-AI に関する多くの予測が発表されました。ここでは、最も興味深く、新鮮で、洞察力に富み、さらには逆説的でさえあると思われるものから抜粋します。
アルテア チーフサイエンティストのローズマリー・フランシス氏:
大きくするか、家に帰る – HPC のより大きなワークロード。HPC ワークロードは、ライフ サイエンスや粒子加速器などのビッグ データ アプリケーションに対応しています。 イギリスのダイヤモンド光源 (より大きな研究と実験のために) ワークフロー ツールが急増しています。 2023 年に入ると、この多次元スケジューリングへの変換は、HPC 内での変化の最大の原動力となるでしょう。業界は自らを近代化し、これらの大きな接続されたアプリケーションに適応しようとするからです。
HPC は深層学習に取り組みます。ディープ ラーニングが 2023 年に普及するにつれ、HPC ワークロードはさらに変化するでしょう。 当初、ほとんどの機械学習ワークロードは Kubernetes やその他のコンテナー オーケストレーション フレームワークで実行されていましたが、これらのシステムはマイクロサービス向けに設計されており、現在ディープ ラーニングに必要なコンピューター集約型のマシン ワークロード向けではないことが明らかになりました。 商用 HPC ワークロード マネージャーは、組織がコンピューティングをスプールし、バッチ スケジューリング、クラウド バースティング、運賃シェアなど、効率的な HPC のすべての重要な側面を活用できるように、包括的なコンテナー サポートを必要としています。
最高経営責任者(CEO)のジョー・フィッツシモンズ ホライゾンクォンタムコンピューティング、NISQ の死と量子コンピューティングにおけるフォールト トレランスへの移行について
「ここ数年、量子コンピューティングのアプリケーション開発では、ノイズの多い中規模量子プロセッサを参照して、NISQ 体制に特に焦点が当てられてきました。 このタイトルの「ノイズ」は、環境要因からの干渉に対する量子ビットの感受性を指します。この要因は、他の量子ビットの近接から宇宙線の衝突にまで及びます。 この騒々しさは、量子計算のプロセスで致命的なエラーを引き起こす可能性があります。 少なくとも理論的には、誤り訂正を組み込んだ量子コンピューターを構築できることが以前から知られていました。これにより、不完全なコンポーネントから本質的に完全なコンピューターを構築できるようになります。 ただし、NISQ の研究の焦点は、環境ノイズによって引き起こされる小さな摂動に対してロバストであることが期待される変分アルゴリズムの開発にあり、エラー訂正なしで量子の利点を可能にします。
「残念ながら、そのような NISQ アルゴリズムが、検討されている幅広い最適化および機械学習タスクにおいて、実際に従来のコンピューターよりも優れているという証拠はほとんどありません。 解決すべき問題が本質的に量子力学的である化学などの分野で初期の量子的優位性が見られる可能性があると信じる十分な理由がありますが、エラーが発生するフォールトトレランス体制に到達することに新たな焦点が当てられる兆候があります。積極的に修正されており、量子優位性のはるかに強力な証拠があります。」
Dellテクノロジ' グローバル CTO ジョン・ローズ: A CIOに推奨されるクォンタムの新年の抱負
量子を活用するための初期のスキルセットを確立します。 量子コンピューティングは現実のものになりつつありますが、このテクノロジーがどのように機能し、ビジネスにどのように影響するかを理解している人が社内にいないと、このテクノロジーの波に乗り遅れてしまいます。 量子に専念するチーム、ツール、およびタスクを特定し、実験を開始します。 つい先月、デルはオンプレミスの Dell Quantum Computing Solution を発表しました。これにより、さまざまな業界の組織が、量子テクノロジによる高速化されたコンピューティングを活用できるようになります。 2023 年には、量子シミュレーションに投資し、データ サイエンス チームと AI チームが量子の新しい言語と機能を学習できるようにすることが重要です。
MLOps プラットフォームの CEO 兼共同創設者である Gideon Mendels による ML に関する逆張りの見解 彗星
データが枯渇した場合: ML で見られる改善のほとんどは、ますます多くのデータを使用してモデルをトレーニングすることから来ていますが、それができなくなるところまで来ています。 2026 年までにデータが不足する可能性があることを示す興味深い研究が発表されました。この仮説が正しければ、同じデータセットでより良いモデルを構築できない限り、改善が見られなくなるでしょう。
生成モデルの環境への影響: 生成モデルは非常に印象的な結果を生み出していますが、実際のビジネスに与える影響は明らかではありません。 明らかなのは、これらの大規模なモデルのトレーニングによる二酸化炭素排出への影響です。 コンピューティング要件は非常識です。 そのため、「結果は環境コストに見合う価値があるか?」という疑問が生じます。
ソフトウェアの考え方から離れる: ML はこれまでソフトウェア開発の流れをたどってきましたが、ML が成熟するにつれて、このアプローチは崩壊します。 XNUMX つのベンダーですべてを行うことはできません。 今日のチームは、自分たちがやろうとしていることに関連する利用可能な最良のツールを選択しています。 チームのすべてになろうとしたベンダーは失敗しています。 ML がその可能性を発揮するには、特定のビジネス ニーズに適した ML スタックを構築するために、別の考え方をする必要があります。
バイアスは過大評価されています: バイアスは多くの注目を集めている概念であり、AI の権利章典でさらに注目を集め続けるでしょう。これは、多くの ML 実践者が日常的に関心を持っているものではありません。 もちろん、彼らはそれを説明しますが、健全な ML 実践者は問題を理解し、バイアスが結果に悪影響を与えるのを防ぐために何をすべきかを知っています。
ヨナス・クビリウス Oxylabs 諮問委員会 ジェネレーティブ AI について
Three Thirds の共同創設者兼 CEO であり、Oxylabs 諮問委員会のメンバーである Jonas Kubilius は、Stable Diffusion、GPT-3、GitHub Copilot、およびその他のコンテンツ生成技術が、開発者やコンテンツ クリエーターが実際に使用する収益性の高い製品にさらに進化すると予想しています。世界のアプリケーション。 彼は、複数のタスクのテキスト、画像、音声、およびその他の入力を処理できるマルチモーダル モデルへの関心が高まるだろうと付け加えました。
「分類などの静的タスクに AI を使用することから、人々がタスクをより効率的に実行するのに役立つ言語モデル主導のインタラクティブなワークフローへの移行が見られるようになるでしょう」と Kubilius 氏は述べています。
ピーター・マットソン社長 MLコモンズ、公開データセット
「私たちは、現在公開されているデータセットのウェブ スクレイピング データに関する法的、倫理的、公平性の問題に加えて、マルチモーダルおよび会話型 AI に関する厳しい新しい研究課題の組み合わせに直面することになります。 業界全体として、研究だけでなく、広く展開されている ML アプリケーションや新しい規制 (例えば、産業品質のテスト セットなど) をより適切にサポートする必要があります。」
「次世代の公開データ」をサポートするために、Mattson は、最も差し迫った社会的および技術的問題のデータセットへの強力な投資の必要性を予測し、コミュニティ全体が貢献してレビューできるようにするオープンソースのようなインフラストラクチャを通じてその投資を導きます。データ。
Moses Guttmann 氏、MLOps プラットフォーム CEO 兼共同創設者 クリアML、注目すべき ML トレンドについて
自動化と ML スキルの不足 多くのトップ テクノロジー企業が 2022 年の後半に人員削減を発表するのを見てきましたが、いずれの企業も、最も才能のある機械学習担当者を解雇することはないでしょう。 しかし、その空白を埋めるために… 技術に精通したチームでは、企業はさらに自動化に力を入れて生産性を維持し、プロジェクトを確実に完了させる必要があります。 また、ML テクノロジーを使用する企業が、パフォーマンスを監視および管理し、ML またはデータ サイエンス チームの管理方法についてよりデータに基づいた意思決定を行うために、より多くのシステムを導入することも予想されます….
ML 人材の買いだめは終わった より長期の ML スタッフとは対照的に、ML ワーカーの一時解雇は、最近の雇用に含まれる可能性があります…. 過去 XNUMX 年間で ML と AI がより一般的なテクノロジーになったため、多くの大手テクノロジー企業は、これらのタイプの労働者を雇用し始めました。これは、必ずしも必要だからではなく、財務コストを処理し、競合他社から遠ざけることができるからです。 (だから) 非常に多くの ML 労働者が解雇されるのは驚くべきことではありません… しかし、ML 人材の蓄えの時代が終わると、スタートアップにとってイノベーションと機会の新しい波が到来する可能性があります。 現在、非常に多くの才能ある人材が仕事を探しているため、これらの人々の多くが大規模なテクノロジー企業から中小企業や新興企業に徐々に移行する可能性があります。
ML プロジェクトの優先順位付け 機械学習プロジェクトは XNUMX つのタイプに要約されると思います: 経営陣が売り上げを伸ばして競争に打ち勝つと信じている販売可能な機能と、収益の最適化プロジェクトです。販売可能な機能プロジェクトは、すぐに成果を上げるのが難しいため、延期される可能性があります。より小規模になった ML チームは、実際の収益を促進できるため、収益の最適化により重点を置くようになります。 現時点では、パフォーマンスはすべてのビジネス ユニットにとって不可欠であり、ML もその影響を受けません。
ユニファイド ML MLOps の採用を遅らせる要因の 2023 つは、ポイント ソリューションが多すぎることです。 うまくいかないと言っているわけではありませんが、うまく統合できず、ワークフローにギャップが生じる可能性があります。 そのため、XNUMX 年は、個別に使用でき、相互にシームレスに統合できるモジュールから構築された統合されたエンド ツー エンドのプラットフォームに向けて業界が移行する年になると確信しています (他の製品との統合も容易です)。 . 個々のコンポーネントの柔軟性を備えたこの種のプラットフォーム アプローチは、今日のスペシャリストが求めている種類のアジャイル エクスペリエンスを提供します。 ポイント製品を購入してパッチを適用するよりも簡単です。 独自のインフラストラクチャをゼロから構築するよりも高速です (その時間をモデルの構築に使用する必要がある場合)。
NVIDIA は、さまざまな AI および機械学習分野にわたって多数の予測を提供しました。
Anima Anandkumar、ML Research ディレクター、カリフォルニア工科大学の Bren 教授
デジタル ツインがフィジカルを獲得: 大規模な デジタル双子 気象モデルや気候モデル、地震現象、材料特性など、複雑でマルチスケールな物理プロセス。 これにより、現在の科学シミュレーションが XNUMX 万倍に加速され、新しい科学的洞察と発見が可能になります。
ジェネラリスト AI エージェント: AI エージェントは、自然言語命令と大規模な強化学習を使用して制限のないタスクを解決します。その一方で、基礎モデル (膨大な量のラベル付けされていないデータで大規模にトレーニングされた大規模な AI モデル) を活用して、エージェントがあらゆるタイプの要求を解析し、時間の経過とともに新しいタイプの質問に適応します。
Manuvir Das 氏、エンタープライズ コンピューティング担当バイス プレジデント
ソフトウェアの進歩が AI のサイロを終わらせる: 企業は長い間、AI の研究開発のためにクラウド コンピューティングとハイブリッド アーキテクチャのどちらかを選択する必要がありました。これは、開発者の生産性を低下させ、イノベーションを遅らせる可能性があります。
2023 年には、ソフトウェアにより、企業はすべてのインフラストラクチャ タイプにわたって AI パイプラインを統合し、AI 実践者に単一の接続されたエクスペリエンスを提供できるようになります。 これにより、企業は、プロジェクトの規模や複雑さに関係なく、コストと戦略目標のバランスを取ることができ、柔軟な開発のために事実上無制限の容量にアクセスできるようになります。
ジェネレーティブ AI がエンタープライズ アプリケーションを変革: ジェネレーティブ AI に関する誇大広告は 2023 年に現実のものとなります。それは、真のジェネレーティブ AI の基盤がついに整い、大規模な言語モデルとレコメンダー システムを画像を超えてインテリジェントに質問に答え、コンテンツを作成し、発見の火付け役…。
キンバリー・パウエル 副社長、ヘルスケア
手術 4.0: フライト シミュレータは、パイロットの訓練や新しい航空機制御の研究に役立ちます。 同じことが、外科医やロボット手術デバイスのメーカーにも当てはまります。 手術室環境から医療用ロボット、患者の解剖学に至るまで、あらゆる規模でシミュレートできるデジタル ツインは、パーソナライズされた外科手術のリハーサルや、AI を活用した人間と機械の相互作用の設計において新境地を開拓しています。 経験豊富な外科医を輩出するための唯一の方法は、長期滞在だけではありません。 多くの人は、実際の患者に初めてロボット支援手術を行うとき、エキスパート オペレーターになるでしょう。
Danny Shapiro 氏、自動車担当バイス プレジデント
メタバースでの自律走行車のトレーニング: 自動運転車を開発している 250 を超える自動車およびトラック メーカー、新興企業、輸送およびサービスとしてのモビリティ プロバイダーは、現代の最も複雑な AI の課題の 2023 つに取り組んでいます。 路上でのテストで対処できなければならないすべてのシナリオに遭遇することはまったく不可能であるため、XNUMX 年には業界の多くが仮想世界に助けを求めるでしょう。 路上でのデータ収集は、導入前に新しい機能をトレーニングおよびテストするためのデータを生成する仮想フリートによって補完されます。 忠実度の高いシミュレーションにより、事実上無限の範囲のシナリオと環境で自動運転車が走行します….
Rev Lebardedian、オムニバースおよびシミュレーション テクノロジー担当バイス プレジデント
メタバース ユニバーサル トランスレータ: HTML が 2D Web の標準言語であるように、 ユニバーサルシーンの説明 は、3D Web 向けの最も強力で拡張可能なオープン言語になる予定です。 USD は、メタバースの仮想世界を記述するための 3D 標準として、企業や消費者でさえ、さまざまなツール、ビューアー、ブラウザーを使用して、最もシームレスで一貫した方法で異なる 3D ワールド間を移動できるようにします。
Ronnie Vasishta 氏、テレコム担当上級副社長
5G ネットワークを介した AR/VR のコードを切断: 多くの企業がハードウェアとソフトウェアの開発をクラウドに移行する一方で、5G ネットワークが世界中でより完全に展開されるにつれて、エッジの設計とコラボレーションも成長します。 たとえば、自動車の設計者は、拡張現実のヘッドセットを装着し、ワイヤレス ネットワーク経由で同じコンテンツを世界中の同僚にストリーミングして、共同作業の変更を加速し、記録的な速さで革新的なソリューションを開発することができます。 5G はまた、店舗の棚の補充、床の掃除、ピザの配達、工場での商品のピッキングと梱包に使用される、接続されたロボットの業界全体での展開の加速につながります。
Bob Pette 氏、プロフェッショナル ビジュアライゼーション担当バイス プレジデント
シミュレーションによる産業革命: 物理世界で構築されたものはすべて、まず物理法則に従う仮想世界でシミュレートされます。 これらのデジタル ツイン (工場、都市、さらには地球全体などの大規模環境を含む) と産業用メタバースは、デジタル トランスフォーメーション イニシアチブの重要なコンポーネントになる予定です。 例はすでにたくさんあります。シーメンスは産業オートメーションを新しいレベルに引き上げています。 BMW は工場フロア全体をシミュレートして、製造プロセスを最適に計画しています。 ロッキード マーチンは、森林火災の挙動をシミュレートして、資源を配備する場所と時期を予測しています。 DNEG、SONY Pictures、WPP などは、クリエーター、アーティスト、デザイナーが事実上リアルタイムでシーンを反復できるようにする、グローバルに分散したアート部門を通じて生産性を高めています。
エンタープライズ IT アーキテクチャの再考: 多くの企業が、ハイブリッド ワークの課題に対応するために自社の文化とテクノロジを順応させようと奮闘したように、新年には、多くの企業の IT インフラストラクチャ全体の再構築が行われます。 企業は、増え続けるアプリケーションや複雑なデータセットの需要に対応できる強力なクライアント デバイスを求めるでしょう。 そして、指数関数的なスケーリングのためにクラウドにバーストするように移行し、柔軟性を受け入れます。 分散型コンピューティング ソフトウェア プラットフォームを採用することで、世界中に分散した従業員が最も多様な作業環境下で協力し、生産性を維持できるようになります。
同様に、複雑な AI モデルの開発とトレーニングには、データセンターとデスクトップに強力なコンピューティング インフラストラクチャが必要になります。 企業は、AI をワークフローに簡単に取り入れて、より高品質の製品とサービスを顧客に迅速に提供できるようにするために、さまざまな産業ユース ケース向けに精選された AI ソフトウェア スタックを検討します。
Azita Martin 氏、AI for Retail and Consumer Products Group 担当バイス プレジデント
AI によるサプライ チェーンの最適化: 最も洗練された小売業者や e コマース企業でさえ、過去 XNUMX 年間、需要と供給のバランスをとるのに苦労しました。 パンデミックの間、消費者はホーム ショッピングを受け入れ、ロックダウンが解除された後、実店舗に戻ってきました。 インフレが発生した後、彼らは再び購買習慣を変更し、サプライ チェーン マネージャーに適合させました。 AI により、より頻繁で正確な予測が可能になり、適切な製品が適切なタイミングで適切な店舗に配置されるようになります。 また、小売業者はルート最適化ソフトウェアとシミュレーション技術を採用して、機会と落とし穴をより全体的に把握できるようになります。
Malcolm deMayo 氏、金融サービス担当バイス プレジデント
金融サービス向けのクラウド ファースト: 銀行には、迅速にアジャイルになるという新たな義務があります。 非伝統的な金融機関との競争の激化に直面し、他の業界での経験から生じる変化する顧客の期待に直面し、レガシー インフラストラクチャを抱えている銀行やその他の機関は、クラウド ファーストの AI アプローチを採用するでしょう。 しかし、運用上のレジリエンシー (システムがショック (パンデミックなど) を吸収して生き残ることができることを意味する業界用語) を必要とする高度に規制された業界として、銀行は、オープンでポータブルで強化されたハイブリッド ソリューションを探します。 その結果、銀行は利用可能な場合にサポート契約を購入する義務があります。
David Reber 氏、最高セキュリティ責任者
データサイエンティストはあなたの新しいサイバー資産です: 攻撃と防御の速度と複雑さが事実上人間の能力を超えているため、従来のサイバー専門家は、最も高度な脅威に対して効果的に防御することができなくなりました。 データ サイエンティストやその他の人間のアナリストは、AI を使用してすべてのデータを客観的に見て脅威を発見します。 侵害は発生するため、AI と人間を使用したデータ サイエンス技術は、干し草の山から針を見つけて迅速に対応するのに役立ちます。
AI および HPC ソフトウェア担当副社長、Kari Briski 氏
ラベルのないデータはその目的を見つける: 大規模な言語モデルと構造化データは、大量の写真、音声録音、ツイートなどにも拡張され、隠されたパターンと手がかりを見つけて、ヘルスケアのブレークスルー、科学の進歩、より良い顧客エンゲージメント、さらには自動運転輸送の大幅な進歩をサポートします。 2023 年には、このすべての非構造化データをミックスに追加することで、たとえば、学習した健康記録を模倣する合成プロファイルを生成できるニューラル ネットワークの開発に役立ちます。 このタイプの教師なし機械学習は、教師あり機械学習と同じくらい重要になるように設定されています。
新しいコールセンター: 2023 年のコール センターに注目してください。より簡単に実装できる音声 AI ワークフローを採用することで、モデル アーキテクチャの変更から、独自のデータでのモデルの微調整、パイプラインのカスタマイズまで、顧客とのやり取りのパイプラインのすべてのステップでビジネスの柔軟性がもたらされます。 音声 AI ワークフローのアクセシビリティが広がるにつれて、企業の採用が拡大し、解決までの時間が短縮されることで、コール センターの生産性が大幅に向上します。 AI は、エージェントが膨大なナレッジ ベースから適切な情報を適切なタイミングで引き出すのに役立ち、顧客の待ち時間を最小限に抑えます。
Deepu Talla 氏、組み込みおよびエッジ コンピューティング担当バイス プレジデント
ロボットは百万人の命を得る: 写真のようにリアルなレンダリングと正確な物理モデリングが、クラウドの GPU でロボットの何百万ものインスタンスを並行してシミュレートする機能と組み合わされるため、より多くのロボットが仮想世界でトレーニングされるようになります。 ジェネレーティブ AI 技術により、非常にリアルな 3D シミュレーション シナリオの作成が容易になり、より高性能なロボットを開発するためのシミュレーションと合成データの採用がさらに加速されます。
Marc Spieler 氏、エネルギー担当シニア ディレクター
AI を活用したエネルギー グリッド: 分散型エネルギー リソースが前例のない速度で追加されることにより、グリッドがより複雑になるにつれて、電力会社は運用効率を改善し、機能安全を強化し、負荷と需要予測の精度を高め、再生可能エネルギーの接続時間を短縮するために、エッジ AI を必要とします。 、太陽光や風力のように。 エッジの AI は、エネルギーの無駄とコストを削減しながら、グリッドの回復力を高めます。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- Platoblockchain。 Web3メタバースインテリジェンス。 知識の増幅。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://insidehpc.com/2023/01/an-ai-flavored-set-of-hpc-predictions-for-2023/
- 2022
- 2023
- 2D
- 3d
- 5G
- 7
- a
- 能力
- できる
- 私たちについて
- 加速する
- 加速された
- 加速器
- アクセス
- 接近性
- 精度
- 正確な
- 越えて
- 積極的に
- 適応する
- 追加されました
- 添加
- 養子縁組
- 進歩
- 進歩
- 利点
- 逆に
- アドバイザリー
- 諮問機関
- 影響
- 後
- に対して
- エージェント
- 使い勝手のいい
- 協定
- 先んじて
- AI
- 愛の研究
- 航空機
- アルゴリズム
- すべて
- 許可
- 既に
- アルテア
- 間で
- 分析
- アナリスト
- 解剖学
- &
- アナウンス
- 発表の
- 回答
- 予想する
- 期待
- 離れて
- アプローチ
- AR / VR
- 周りに
- 宝品
- Artists
- 側面
- 資産
- 攻撃
- オーディオ
- 増強された
- 拡張現実
- オート
- オートメーション
- 自動車
- 自律的
- 自律車両
- 利用できます
- バック
- 銀行
- ベース
- なぜなら
- になる
- になる
- 始まった
- さ
- 信じる
- と考えています
- BEST
- より良いです
- の間に
- 越えて
- バイアス
- ビッグ
- ビッグデータ
- ビッグテック
- より大きい
- 最大の
- ビル
- BMW
- ボード
- 後押し
- 脳
- 違反
- 破壊
- ブレークスルー
- 持って来る
- 広い
- ブラウザ
- ビルド
- 建物
- 内蔵
- ビジネス
- ビジネス
- 買収
- コール
- コールセンター
- できる
- 容量
- 容量
- カーボン
- 例
- 生じました
- センター
- 最高経営責任者(CEO)
- チェーン
- チェーン
- 課題
- 変化する
- 変更
- 変化
- チャネル
- 特性
- 化学
- チーフ
- 選択する
- 都市
- 分類
- クリーニング
- クリア
- クライアント
- 気候
- クラウド
- クラウドコンピューティング
- 共同創設者
- 協力します
- 環境、テクノロジーを推奨
- 共同
- 同僚
- コレクション
- 組み合わせ
- 組み合わせる
- 来ます
- 彗星
- コマーシャル
- コマンドと
- コミュニティ
- 企業
- コンペ
- 競合他社
- 補完的
- 完成
- 複雑な
- 複雑さ
- コンポーネント
- 包括的な
- 計算
- 計算
- コンピュータ
- コンピューター
- コンピューティング
- コンセプト
- 心配
- 懸念事項
- 交流
- 接続
- 見なさ
- 整合性のある
- 定数
- consumer
- 消費者製品
- 消費者
- コンテナ
- コンテンツ
- コンテンツ制作者
- コンテンツ生成
- 続ける
- 貢献する
- コントロール
- 従来の
- 会話
- 会話型AI
- 訂正さ
- 宇宙線
- 費用
- コスト
- 可能性
- コース
- 作ります
- クリエイター
- 重大な
- CTO
- 文化
- キュレーション
- 電流プローブ
- 顧客
- 顧客の期待
- Customers
- サイバー
- データ
- データ分析
- データセンター
- データサイエンス
- データセット
- データ駆動型の
- データセット
- 死
- 十年
- 決定
- 深いです
- 深い学習
- 防衛
- 配信する
- 配信する
- 提供します
- 需要
- 需要予測
- 厳しい
- 需要
- 部署
- 展開します
- 展開
- 展開
- 配備
- 設計
- 設計
- デザイナー
- 設計
- デスクトップ
- 開発する
- Developer
- 開発者
- 開発
- 開発
- デバイス
- Devices
- ダイヤモンド
- 異なります
- デジタル
- デジタルツイン
- 取締役
- 発見する
- 異なる
- 分散した
- 配布
- 分散コンピューティング
- ドント
- ダウン
- ドライブ
- ドライバー
- 間に
- eコマース
- 各
- 早い
- 容易
- 簡単に
- エッジ(Edge)
- 効果的に
- 効率
- 効率的な
- 効率良く
- 電気
- 埋め込まれた
- 受け入れる
- エミッション
- enable
- 可能
- 有効にする
- 端から端まで
- 終了
- エネルギー
- エネルギーの浪費
- 確保
- 確保する
- Enterprise
- 企業の採用
- 企業
- 全体
- 環境
- 環境の
- 環境
- 時代
- エラー
- エラー
- 本質的な
- 本質的に
- 確立する
- 倫理
- 倫理的な
- さらに
- 増え続ける
- すべてのもの
- 証拠
- 進化
- 例
- 期待する
- 期待
- 体験
- 経験豊かな
- エクスペリエンス
- エキスパート
- 指数関数
- 伸ばす
- 非常に
- 目
- 顔
- 向い
- 工場
- 要因
- 工場
- 公平
- フォールズ
- ファッション
- スピーディー
- 速いです
- 特徴
- 特徴
- 少数の
- フィールズ
- 埋める
- 最後に
- ファイナンシャル
- 金融機関
- 金融業務
- もう完成させ、ワークスペースに掲示しましたか?
- 発見
- 火災
- 固く
- 名
- 柔軟性
- フレキシブル
- フライト
- フォーカス
- 続いて
- スタートアップ向け
- 森林
- フォワード
- 発見
- Foundation
- 財団
- フレームワーク
- 頻繁な
- 新鮮な
- から
- 完全に
- 機能的な
- さらに
- 生成する
- 世代
- 生々しい
- 生成AI
- 取得する
- 受け
- 巨大な
- GitHubの
- 与え
- グローバル
- グローバルに
- Go
- 行く
- 良い
- 商品
- GPU
- 大きい
- グリッド
- 陸上
- 成長する
- ハンドル
- 起こる
- ハード
- Hardware
- 利用する
- ヘッドセット
- 健康
- ヘルスケア
- 助けます
- こちら
- 隠されました
- より高い
- 非常に
- 採用
- 雇用
- ヒット
- 保持している
- 包括的な
- ホーム
- host
- 認定条件
- How To
- しかしながら
- hpc
- HTML
- HTTPS
- 人間
- 人間
- ハイブリッド
- ハイブリッドワーク
- 誇大広告
- 識別する
- 画像
- 影響
- 命令的
- 実装
- 重要
- 印象的
- 改善します
- 改善
- in
- その他の
- 含めて
- 組み込む
- 増える
- 増加した
- の増加
- ますます
- 個人
- 個別に
- インダストリアル
- 産業用メタバース
- 産業革命
- 産業
- 産業を変えます
- 無限
- インフレ
- 情報
- インフラ
- 当初
- イニシアチブ
- 革新的手法
- 革新的な
- INSANE
- 洞察
- を取得する必要がある者
- 機関
- 説明書
- 統合する
- 相互作用
- 相互作用
- 相互作用的
- 関心
- 興味深い
- 紹介します
- 調査
- 投資
- 投資
- インベストメント
- 問題
- IT
- 自体
- John Redfern
- キープ
- キー
- 種類
- 知っている
- 知識
- 既知の
- 言語
- ESL, ビジネスESL <br> 中国語/フランス語、その他
- 大
- 大規模
- 姓
- 法制
- レイオフ
- つながる
- リーダーシップ
- LEARN
- 学んだ
- 学習
- コメントを残す
- Legacy
- リーガルポリシー
- レベル
- 生活
- 生命科学
- つり
- 光
- 可能性が高い
- 少し
- 命
- 負荷
- ロックダウン
- ロッキードマーチン
- 長い
- 長期的
- より長いです
- 見て
- 探して
- LOOKS
- たくさん
- 機械
- 機械学習
- マガジン
- 主要な
- make
- メーカー
- 管理します
- マネージャー
- 製造業
- 多くの
- マーティン
- 大規模な
- 材料
- 成熟する
- 最大幅
- 手段
- 機械的な
- 医療の
- 大会
- メンバー
- メタバース
- マイクロサービス
- かもしれない
- 百万
- 何百万
- 考え方
- 最小化
- マイナー
- ML
- MLOps
- モデル
- 近代化します
- モジュール
- 瞬間
- モニター
- 月
- 他には?
- 最も
- 移動
- 移動する
- の試合に
- ナチュラル
- 自然
- 必ずしも
- 必要
- ニーズ
- ネットワーク
- ニューラルネットワーク
- ニューロモルフィックコンピューティング
- 新作
- 新しい特徴
- 新年
- ノイズ
- Nvidia
- 目的
- 提供
- オムニバース
- ONE
- 開いた
- オペレーティング
- オペレーショナル
- 演算子
- 機会
- 機会
- 反対した
- 最適化
- 最適化
- 編成
- 組織
- その他
- その他
- さもないと
- 自分の
- パンデミック
- 並列シミュレーションの設定
- 部
- 特定の
- 過去
- 補修
- 患者
- パターン
- のワークプ
- 完璧
- 実行する
- パフォーマンス
- カスタマイズ
- Personnel
- 写実的
- 物理的な
- 物理学
- ピクチャー
- パイプライン
- 場所
- 計画
- 惑星
- プラットフォーム
- プラットフォーム
- プラトン
- プラトンデータインテリジェンス
- プラトデータ
- プレンティ
- 過多
- ポイント
- 可能
- 潜在的な
- :
- パウエル
- 電力
- 強力な
- 練習
- 予測
- 社長
- 流行している
- 防ぐ
- 問題
- 問題
- ラボレーション
- プロセッサ
- 作り出す
- プロダクト
- 生産
- 生産性
- 製品
- プロ
- 専門家
- 東京大学大学院海洋学研究室教授
- 対応プロファイル
- 有益な
- プロジェクト
- プロジェクト(実績作品)
- プロパティ
- 所有権
- 提供します
- プロバイダ
- 公共
- 購入
- 購買
- 置きます
- 品質
- 量
- 量子
- 量子超越性
- 量子コンピュータ
- 量子コンピューティング
- 量子テクノロジー
- キュビット
- 質問
- 質問
- すぐに
- 範囲
- レート
- リーチ
- 読む
- リアル
- 現実の世界
- への
- 現実的な
- 現実
- 理由
- 最近
- 最近
- 記録
- 記録
- 縮小
- 指し
- 関係なく
- 政権
- 規制
- 規制
- 相対的に
- 関連した
- レンダリング
- 再生可能な
- 再生可能エネルギー
- 新たな
- 要求
- 必要とする
- の提出が必要です
- 要件
- 必要
- 研究
- 解像度
- リソース
- 反応します
- 結果
- 結果
- 小売
- 小売業者
- 収入
- レビュー
- 革命
- 上昇
- ロード
- ロボット
- ロボット
- 堅牢な
- ルーム
- ローズマリー
- ルート
- ルール
- ラン
- 安全な
- 安全性
- 前記
- セールス
- 同じ
- 規模
- スケーリング
- シナリオ
- シーン
- シーン
- 科学
- 科学
- 科学者
- 科学者たち
- シームレス
- シームレス
- セキュリティ
- 見ること
- Seek
- 求める
- 自動運転
- シニア
- 役立つ
- サービス
- セッションに
- セット
- シェアする
- 棚
- シフト
- ショッピング
- 不足
- すべき
- 作品
- ジーメンス
- サイン
- 単に
- から
- サイズ
- 技能
- スキル
- 遅く
- 減速
- 小さい
- So
- 社会的
- ソフトウェア
- ソフトウェア開発
- 太陽
- 溶液
- ソリューション
- 解決する
- 一部
- 誰か
- 何か
- Sony
- 洗練された
- 音
- スパーク
- 専門家
- 特定の
- スピーチ
- スピード
- 速度
- スプール
- 安定した
- スタック
- スタック
- 標準
- start
- スタートアップ
- 都道府県
- 滞在
- 手順
- Force Stop
- 店舗
- 店舗
- 戦略的
- 流れ
- 努力する
- 強い
- 強い
- 構造化された
- そのような
- 供給
- サプライチェーン
- サプライチェーン
- サポート
- 手術
- 外科的な
- 驚くべき
- 生き残る
- 合成
- 合成データ
- システム
- タックル
- 取る
- 取得
- 才能
- 有能な
- タスク
- チーム
- チーム
- テク
- ハイテク企業
- 技術的
- テクニック
- テクノロジー
- テクノロジー
- テクノロジー企業
- test
- テスト
- メタバース
- 世界
- アプリ環境に合わせて
- 脅威
- 三
- 介して
- 時間
- <font style="vertical-align: inherit;">回数</font>
- 役職
- 〜へ
- 今日
- 今日の
- 一緒に
- 公差
- 豊富なツール群
- top
- に向かって
- トレーニング
- 訓練された
- トレーニング
- 最適化の適用
- 変換
- 輸送サービス
- トレンド
- トラブル
- トラック
- true
- 順番
- つぶやき
- 双子
- 下
- わかる
- 理解する
- 統一
- ユニット
- ユニバーサル
- 無限の
- 前例のない
- USD
- つかいます
- ユーティリティ
- さまざまな
- 広大な
- 車
- ベンダー
- ベンダー
- 、
- 副会長
- 詳しく見る
- 視聴者
- ビュー
- バーチャル
- 仮想世界
- バーチャルワールド
- 事実上
- wait
- 無駄
- ウェーブ
- 天気
- ウェブ
- webp
- ウィークス
- この試験は
- 何ですか
- which
- while
- 誰
- 広く
- 意志
- win
- 風
- 無線
- 以内
- 無し
- 仕事
- 労働者
- ワークフロー
- 労働人口
- ワーキング
- 作品
- 世界
- 世界の
- 価値
- でしょう
- 年
- 年
- 産出
- You
- あなたの
- ゼファーネット