Mouser Blog | Japan

現在の最先端のコンピュータチップは、わずか数十ナノメートルの大きさです。NVIDIAやTSMCなどの大手チップメーカーがさらに小型化を進めるなか、Cerebras社はこの流れに逆らい、数兆個ものトランジスタを搭載した巨大なウェハースケールのチップを開発しています。チップの劇的な大型化により、速度も大幅に向上しています。ウェハースケール技術は、人工知能（AI）アプリケーション、特に大規模言語モデル（LLM）のトレーニングや実行、分子のシミュレーションにおいて注目を集めています。Cerebrasによる最新技術は、世界最高のスーパーコンピュータを超える性能を実現します。

人工知能（AI）は急速に普及を遂げ、AI活用により素晴らしい機会や画期的な進歩がもたらされていますが、その一方で、ＡＩが悪用される可能性に対して、依然として世界中が懸念を示しています。これに対し最近、欧州連合（EU）において、AIに関する世界初の法的枠組みであるAI法が成立しました。この法律は、AIのリスクに世界規模で対処し、AI使用に関する規則、要件、義務、権利、安全規制、倫理を規定するものです。AI法は、EUにおけるAI開発を支援する3つの政策措置のうちの1つであり、残りの2つ、「AIイノベーションパッケージ」と「AIに関する調整計画」は、責任あるAIの開発を実現するものです。この法規制の中心はリスク管理になります。

現在、この工程は大小の倉庫でマシンビジョンによって合理化されています。高品質の光学照明プラットフォーム、画像取得ハードウェア、および微調整されたソフトウェアを使用することにより、産業機械は正確な欠陥検出に必要な高品質の画像を得ることができます。このように、マシンビジョンは効率、品質、信頼性を大幅に向上させることができます。

人工知能（AI）がクラウドからネットワークエッジに移行したことにより、インテリジェント・エッジの時代が幕を開けました。家、オフィス、工場、自動車にスマート接続されているIoTデバイスの数は今や、クラウドに接続されているPCやスマートフォンの数十億台を上回っています。NXPのセキュリティ定義は、特定のユースケースのセキュリティ機能要件とプロセス要件を収集するためのエントリポイントとなります。したがって、セキュリティ・プリミティブは、お客様のニーズに最適なセキュリティ・ソリューションを見つける上で、体系的にセキュリティ要件を製品にマッピングするための絶好の出発点となるはずです。

機械学習（ML）を導入すると、誰もがすぐにクラウドのデータストレージと処理には高額なコストがかかることに気づきます。これまで企業の多くは、MLのワークロードをホストするインフラを自社運用することで、このコストを抑えようとしてきました。それでも、規模が大きくなると、ローカルデータセンターの消費電力が増加するなど、さまざまなトレードオフが生じてきます。この措置だけでも、光熱費の増大や機器の熱管理問題を招くことになり、持続可能性の取り組みに影響を与えます。

モノのインターネット（IoT）と人工知能（AI）の拡大により、音声通信の普及が加速している。エンドポイントにおけるAIの統合は、音声アナリティクスの進歩と相まって、製品の利用可能性を変化させ、製品体験の消費は、これらの製品の参加者であり実現者である企業の新たなエコシステムを生み出している。インテリジェントなエンドポイント・ソリューションは、オンラインとオフラインの両方のシステムを実装することを可能にし、常時接続のインターネット/クラウド接続への依存を減らしている。