スタンフォード大、AI消費電力をメガワットからワットへ削減する新モデル発表
スタンフォード大学の研究者はシナプスではなく樹状突起を模倣するAI計算モデルを発表した。特定順序の信号にのみ反応する特性と強誘電体トランジスタを組み合わせ、クラウドのメガワット級電力をスマホ電池レベルのワット単位まで低減することを目指す。
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製造現場の外観検査を自動化：オープンソース「Anomalib」とOpenVINOで推論速度4倍
機械学習エンジニアがオープンソースの「Anomalib」を用いた製造業向け外観検査手法を解説しました。正常画像のみで学習する教師・生徒モデルにより欠陥をピクセル単位で特定でき、IntelのOpenVINOを活用することでCPU推論速度を約4倍の30.2fpsまで引き上げています。