2024年10月10日、経済産業省と国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 (NEDO) が協力して実施する Generative AI Accelerator Challenge (GENIAC) の一環として実施している基盤モデル開発支援事業の2サイクル目 (2024年7月公募) における採択事業者のキックオフが行われ、本事業の採択事業者が発表されました。 7月の AWS ブログ でお伝えした通り、「経済産業省が計算リソース提供事業者から一括で確保し採択事業者へ提供する提供事業者」として

こんにちは、株式会社タイミーでデータサイエンティストをしている貝出です。直近はカスタマーサポートの業務改善に向けたモデルやシステムの開発を行っております。 新規プロジェクトを始めるにあたって、予測や検知の機能といった複雑な課題に取り組む必要がある際、機械学習モデルを使うことを検討される方も多いと思います。しかし、Google の定めた Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering でも記載されているように、必ずしも最初から機械学習

ファインチューニングとは　応用分野からプロセス、発展まで 2024.10.1 構　成 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 概　要 既存のリソースを活用しつつAIモデルの効率と精度を向上させられる手法であるファインチューニングについて、その重要性や応用分野、実施のプロセスなどについて解説します。なお本コラムは、当社の代表取締役COO兼CTOの藤原弘将と、機械学習エンジニアの計6人が執筆した書籍『 今日から使えるファインチューニングレシピ　AI・機械学習の技術と実用をつなぐ基本テクニック

1. はじめに こんにちは、End-to-End自動運転開発チーム(以降E2Eチーム)で自動運転システムを開発している嶋谷です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の最終回として、センサキャリブレーション技術とその精度を高めるための様々な工夫についてご紹介します。 2. キャリブレーションの必要性 自動運転の文脈において、キャリブレーションとはセンサ間の位置関係 (外部パラメータ) を求めたり、センサ自身のパラメータ（内部パラメータ）を推定し、センサの値を補正することを意味します。私達のデ

はじめに ラク スでは、「PdM（プロダクトマネージャー）」をテーマにした対談イベントを積極的に開催しております。 本記事では、その目的や、各回の概要・内容、今後の開催テーマをご紹介します。 イベントでのリアルな取り組み紹介を通じて、各社の開発戦略やPdM組織の役割、さらにはプロダクトを通じた顧客課題解決への想いを知る一助になれば幸いです。 ※明日開催のイベント情報もあります！是非最後までご覧ください！ はじめに 開催背景と目的 各回の内容 【PdM Meetup】プロダクトマネジメントの最適解とは？～B

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。 9 月 19 日 (木) に、AWS オンラインセミナーの「 RAG の困りごとは今日で一気に解決！ AWS 生成 AI Dive Deep 」を開催します。生成 AI の業務活用において、よく使われる RAG (Retrieval Augmented Generation) ですが、いざ業務で使おうとすると、精度や速度といったさまざまな課題に遭遇します。このセミナーは、RAG にまつわるお悩みを解消するため

この記事は、Deltek の Kevin Plexico と Shakun Vohra が共同で執筆した How Deltek uses Amazon Bedrock for question and answering on government solicitation documents を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の宮口直樹が担当しました。 文書を使用した質疑応答 (Q&A) は、カスタマーサポートチャット、法律調査アシスタント、ヘルスケアアドバイザ

はじめに

AI創薬【ビジネス成長のためのAI用語】 公開2024.6.14　更新2024.8.21 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 用語解説 AI創薬とは、AIを活用して新しい医薬品を開発することを指します。従来、創薬には時間などの膨大なコストがかかり、新薬が市場に出るまでに多大なリソースを要しました。しかしAIを活用することにより、化合物の設計やドッキングシミュレーション（低分子・生体高分子間相互作用における複合体の安定構造をコンピュータ上で計算的に推定する手法）、創薬ターゲットの特定、ス

本ブログは、株式会社ユビタスと Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 株式会社ユビタス は、NVIDIA の投資を受けたテクノロジー企業で、世界有数の GPU 仮想化とクラウドストリーミング技術を有しています。クラウドと AI 分野での最高のサービスを提供することを目指しています。ユビタスは、台湾大学や東京大学などの著名大学と協力し、繁体字・日本語の大規模言語モデル（LLM）を学習させるほか、AI キャラクターソリューション「 UbiONE 」を立ち上げ、ブランド

1. はじめに こんにちは、TuringのEnd-to-End自動運転チーム（以降E2Eチーム）で自動運転システムを開発している加藤です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の第四弾として、End-to-End自動運転における三次元物体検出のあり方と、三次元物体検出の代表的な手法を紹介し、Turingの開発状況についてお話します。 Turingでは2025年までに東京の複雑な道路を30分以上介入なしで運転できるようなE2E自動運転システムを開発する「Tokyo30」というプロジェクトに取り

生成型人工知能 (AI) は転機を迎え、誰もが想像力を掻き立てられています。顧客向けサービスやソリューションに生成 AI 機能を統合することが重要になっています。現在の生成 AI 製品は、機械学習モデルや深層学習モデルからの段階的な進化の集大成です。深層学習から生成 AI への飛躍は、 基盤モデル によって可能になりました。 Amazon Bedrock は、幅広い基盤モデルに簡単にアクセスでき、開発体験全般を大幅に簡素化します。 しかしながら、その力にもかかわらず、汎用的なモデルだけでは、特定の関連性の

チューリング株式会社の岩政 (@colum2131) です。 近年は、Neural Radiance Fields (NeRF) や 3D Gaussian Splatting (3DGS) といった一連の2次元画像から複雑な3次元再構築が可能な技術が多く発展しています。これらの技術は自動運転にも活用されつつあります。 例えば、オープンソースの自動運転ソフトウェアのAutowareの開発を主導している株式会社ティアフォーでは、NeRFを活用した技術としてNeural Simulatorの構築を目指すという

こんにちは。ZOZO Researchの研究員の古澤・川島・平川、ZOZOのデータサイエンティストの荒木・小林です。2024年8月6日（火）から8月9日（金）にかけて熊本で開催された画像の認識・理解シンポジウムMIRU2024に参加しました。この記事では、MIRU2024でのZOZO Research・ZOZOのメンバーの取り組みやMIRU2024の様子について報告します。 目次 目次 MIRU2024 企業展示 全体の動向 招待講演・インタラクティブセッション [IS2-35] The Niau Dat

はじめに Turing の End-to-End(E2E) 自動運転チームでチームマネージャをやっている棚橋です。今回はE2E自動運転チームでブログの連載企画を行います。本連載企画ではEnd-to-End(E2E)自動運転の最新技術やTuringの取り組みを紹介します。第一回はTuringで取り組んでいるE2E自動運転の概要と課題について取り上げます。 End-to-end自動運転とは？ Turing が取り組んでいる自動運転の方式はE2E方式と呼ばれるもので、従来の自動運転の仕組みとは大きく異なっていま