Googleの新たなAI気象予測モデルは、われわれが気象の変化を予測し、それに備える方法を根本的に変える可能性がある。 科学的問題の解決に取り組む同社のAI研究部門Google DeepMindは米国時間12月4日、最大15日先までの気象をより正確に予測できるAIモデル「GenCast」を発表した。 天気予報は通常、物理法則に基づくモデルを使用するため、スーパーコンピューターによる数時間にわたる計算が必要だ。Googleによると、GenCastはGoogleの「Cloud TPU v5」プロセッサーを使用することで、わずか8分で15日間の予報シナリオを生成できる。 GenCastは、GoogleのAIを活用した気象モデルの一環だ。これらのモデルは「Google検索」や「Googleマップ」にも利用されつつあり、降水、山火事、洪水、熱波の予測精度を高めている。 最新の実験の詳細は今週、学術誌
｢生成AIイヤー｣とも言える2023年も終わりに近づいてきたが、ここにきてグーグルがさらに新しい技術を投入すると発表した。 グーグルは12月7日（日本時間）、生成AI向けの新しい大規模言語モデル｢Gemini（ジェミニ）｣を発表した。 自社のチャットAI｢Bard｣はもちろん、｢Pixel 8 Pro｣をはじめとしたAndroidスマートフォンへの組み込みも進める。 グーグルのスンダー・ピチャイCEOはリリースの中で、Geminiをこう表現する。 ｢賢いソフトウェアというよりも、より便利で直感的な、相談できる専門家または仲間のように感じられるようになる｣ グーグルが本気で取り組んだGeminiとは、どんな存在なのだろうか。
近年のAIは、人間が手を加えなくてもコンピューターが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する「ディープラーニング(深層学習)」という学習手法で動いています。このディープラーニングは、コンピューターゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置・プロセッサであるGPUで処理されるというのが通例ですが、ライス大学のコンピューター科学者がIntelと共同で「GPUに比べて最大15倍も高速にディープラーニングできるCPU向けソフトウェア」を開発しました。 ACCELERATING SLIDE DEEP LEARNING ON MODERN CPUS:VECTORIZATION, QUANTIZATIONS, MEMORY OPTIMIZATIONS, AND MORE (PDFファイル)https://proceedings.mlsys.org/paper/2021/file/
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