NVIDIA が最新の MLPerf ベンチマークで 16 の AI 性能の記録更新
https://blogs.nvidia.co.jp/2020/07/30/mlperf-training-benchmark-records/
(NVIDIA BLOG 2020/07/30)
・NVIDIAのAIトレーニング性能が商用製品において世界最速であることが、MLPerfベンチマークによって証明された。
・A100 Tensor コアGPUは、MLPerfベンチマークすべてでアクセラレータあたりのパフォーマンス最速値を記録するなど、唯一すべてが商用利用可能な製品を提出した企業であったのにもかかわらず、3年連続で最速の結果を出し、NVIDIAの優位性を改めて示した。
・プラットフォームは継続的に進化しており、GPU搭載モデルは１年半前から最大4倍のパフォーマンスを発揮することが可能であることが示されるだけでなく、レコメンダー システム、対話型 AI、強化学習などで優位にたっていることを改めて示した。
今日のAI問題は数世紀前の問題に戻っている
The problems AI has today go back centuries
https://www.technologyreview.com/2020/07/31/1005824/decolonial-ai-for-everyone/
(MIT Technology Review 2020/07/31)
・数世紀前には植民地化がはじまり、多くの不当な支配や差別が行われるようになったが、AIにおいても同様のことが起きていることが指摘されている。
・植民地支配時代に行われた「差別抑圧」「ゴーストワーク」「実験」「不均衡ガバナンス」「父性主義的国際社会開発」がAIの世界でも行われており、不当な関係性が継続されていくことに対して問題が提起されている。
・今後、植民地支配のようなAI開発の現場を変えるために、文脈を意識した技術開発、疎外されたグループをできるだけ参加できるようにするよう意識された設計、多様なグループと連帯した開発をすることが必要であると主張されている。
人工知能で人間の嗅覚をモデル化
https://aitimes.media/2020/08/03/5650/
(The Medical AI Times 2020/08/03)
・米カリフォルニア大学リバーサイド校の研究チームが、「匂い情報のない新しい化学物質が人にどのような匂いを与えるか」を高精度に予測する機械学習アルゴリズムを開発したと発表した。
・人間は約400に及ぶ嗅覚受容体のうちいくつかが活性化されると、人は匂いを感じるが、どの受容体の組み合わせがどの化学物質によってアクティブになるかが詳細に理解されていないため、既知でない化学物質のにおいを正確に特定することが難しかったという。
・研究チームは、50万種類の化合物をスクリーニングし、34種類の嗅覚受容体に結びつく新しいリガンドを探索するとともに、嗅覚受容体の活動を推定できる機械学習アルゴリズムを作成することで、嗅覚受容体の一部からでも十分に知覚を予測しうることを明らかにした。