GPU不要、汎用CPUで高速深層学習を実現するMIT発スタートアップ、ほか【最新AIニュース】

GPU不要、汎用CPUで高速深層学習を実現するMIT発スタートアップ、ほか【最新AIニュース】

写真のモザイクを完全に取り去るAIが誕生。あれもこれも、見えるようになっちゃう…!?

https://www.gizmodo.jp/2020/06/perfectly-depixelate-faces.html
(GIZMODO 2020/06/22)
・デューク大学の研究者が、モザイク処理で隠された顔をほぼ完全に復元できる新しいツール”Pulse(Photo Upsampling via Latent Space Exploration)”を開発した。
・従来のアプローチは、低解像度の画像では表現しきれないディテールやピクセルをアルゴリズムで予測、補強することでもとの画像を算出していたが、今回の技術ではGANの技術を利用してもとの画像を算出している。
・AIがオリジナルの低画像をもとにGANから高解像度画像を生成し、それらを低解像度化した時にオリジナルの低画像にもっとも近い画像を探し出すというアプローチで探している。

プロ野球、AIで非接触の動作解析 東大発ベンチャーに期待

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2006/22/news032.html
(ITmedia 2020/06/22)
・2017年に創業したAIベンチャー「ACES」が電通などと共同で、野球選手の動作解析を撮影した映像から行うAIアプリ「Deep Nine」を開発した。
・約2年の開発期間を経て、今季からプロ野球の球団での試験導入が決定し、選手個人の強化やケガの防止に利用されることを想定している。
・従来は赤外線マーカーなどを装着して計測していたが、装置を身に着けることに抵抗を示す選手もおり、今回の画像による解析はより多くの選手に動作解析を提供することを可能にする。

GPU不要、汎用CPUで高速深層学習を実現するMIT発スタートアップ

https://www.technologyreview.jp/s/209587/the-startup-making-deep-learning-possible-without-specialized-hardware/
(MIT Technology Review 2020/06/22)
・MITのシャビット教授がGPUのためのプログラミング方法を知らなかったことから、CPUで効率的に計算できる方法を考案し、「ニューラル・マジック」という新興企業を立ち上げ、AIの学習における新たな選択肢を提案している。
・GPUは並列計算を得意とするためAIモデルの計算に利用されてきたが、同時に汎用性が低い、キャッシュメモリの容量に制限があり高速化のボトルネックになっており、専用GPUが高額化しているという問題を抱えていた。
・そこでGPUなどの専用ハードウェアの開発ではなく、ソフトフェアの改良に注目しCPUチップの空きメモリと複雑なコアを使いGPUと同等の速度で計算できるようにするソフトフェアを開発することで、より多くの人にAIの利用を可能にすることを目的としている。