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6月に新規掲載した記事をご紹介します。是非ご一読ください。
6月の新着記事はこちら
現場でAIを動かすNVIDIA Jetson入門―エッジAIアーキテクチャと導入検討のポイント
現場に設置されたカメラやセンサーのデータ活用が進む一方で、クラウドや遠隔GPUサーバーにデータを集約して処理する方式では、遅延、通信コスト、データ持ち出し制約などの課題が生じやすくなっています。
そのため、現場近くの端末でAI推論を実行する「エッジAI」の重要性が高まっており、代表的な基盤としてNVIDIAの「Jetson」シリーズが注目されています。
本記事では、Jetsonの位置づけや製品構成、集中処理型アーキテクチャの限界、Jetsonを活用した分散処理の考え方、さらにPoCから本番運用・多数台展開までの導入設計のポイントを、導入検討者向けに整理して解説します。
エッジAIの処理遅延・コスト問題を克服：GPU活用で実現する現場課題の解決アプローチ
エッジAIは、現場近くでデータを処理し、遅延低減やセキュリティ向上を実現できる技術として注目されています。本記事では、その導入課題である処理能力の限界に対し、GPU活用がどのように解決策となるのかを、事例を交えて解説します。
【京都大学さま】【GPU×研究】「動かない」を「動かす」NVIDIA RTX PRO 6000 ～時系列基盤モデルのファインチューニングが切り拓く生態学研究～
京都大学大学院 情報学研究科の土居秀幸教授の研究室では、生態学ビッグデータを活用し、気候変動と生物季節、生物多様性保全、ネイチャーポジティブ評価など、地球規模の課題に関わる研究を進めています。
2024年からは、時系列データ解析の新たな手法として「時系列基盤モデル」※1を研究に取り入れ始めましたが、生態学分野で活用するには高い計算性能が必要でした。そこで2025年にNVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition※2搭載サーバーを導入し、大容量GPUメモリによって、これまで実行が難しかった研究を進められるようになりました。
本インタビューでは、研究室の取り組みやGPU導入の背景、NTTPCを選んだ理由、2030年に向けた展望について伺っています。
- ※1時系列基盤モデル（Time Series Foundation Model）：時系列データの予測に特化した基盤モデル。LLMが言語の並びを学習するように、数値の時系列パターンを大規模に学習する。
- ※2NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q：今回導入されたGPU。96GBの大量メモリを備え、基盤モデルのファインチューニングに必要な計算資源を提供する。
建設現場の熱中症対策は義務化への対応だけでは不十分｜体制整備とウェアラブル端末で築く「気づきの仕組み」
2025年6月1日施行の改正労働安全衛生規則により、対象作業では報告体制や対応手順の整備、関係作業者への周知が事業者に義務づけられました。一方で、書類整備だけでは、異変発生時の初動や単独作業者の体調把握といった運用面に課題が残る場合があります。
本記事では、改正規則で求められる対応や建設現場特有の難しさを整理し、手順書・連絡網による運用の土台づくり、ウェアラブル端末「みまもりがじゅ丸®」を活用した気づきの仕組み、自社運用を見直すための点検観点を現場目線で解説します。
AIによる自動運転開発におけるGPU活用：計算基盤構築のポイントと成功の鍵
自動運転開発は、AIモデルの作成だけでなく、実車データの収集・前処理、学習、シミュレーション、評価、ソフトウェア更新、量産車への展開までを長期的に繰り返す包括的なプロセスです。その中でGPUは、開発スピードや品質を左右する重要な基盤となります。
本記事では、自動運転開発におけるGPUの役割を整理し、特に計算負荷が集中するデータ処理・学習・評価の3工程を踏まえながら、GPU基盤の構成や運用設計の実践的なポイントを解説します。
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