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鴨志田元孝の技術つれづれ

OpenAI社のChatGPTに代表される生成AIは、MicrosoftやGoogleの参入で、ますます開発の勢いを増している。最近もOpenAI、OpenResearch、University of Pennsylvaniaが共著で「Generative Pre-trained Transformers (GPTs)はgeneral-purpose technologies (GPTs)である」、つまりGPTは汎用技術であり、高賃金の仕事の効率を高められると分析している(参考資料1)。 [→続きを読む]
ITMedia Virtual EXPO 2023 春が2023年2月14日-3月17日に開催された(参考資料1)。建設業と製造業のデジタル総合展として、その名の通りバーチャル展示会である。この種の展示会は、資料や動画がアーカイブになっていて、居ながらにして、いつでも視聴できるので非常にありがたい。本稿では各ブースを訪問し、AI&IoTに関する情報を収集して、僭越ながら筆者なりにその動向を分析した結果をまとめる。 [→続きを読む]
ここでは本題の量子情報科学技術労働力開発国家戦略計画(QIST労働力開発戦略)(参考資料3)を抄録にして紹介する。先のQIS戦略全容(参考資料2)と比較する意味で、まず作成者の構成を明らかにし、その上で、労働力開発のビジョン、柱となる4つのアクション、それぞれのアクションに関わる現状分析と政府諸官庁に対する提言、そしてそれによってもたらされるopportunitiesの順にまとめた。 [→続きを読む]
ここで量子情報科学技術労働力開発国家戦略計画(QIST労働力開発戦略)(参考資料3)に述べられている作成者の結論と、それに対する筆者の考察を記しておきたい。まず以下がQIST労働力開発戦略作成者の結論である。 [→続きを読む]
前報(参考資料1)で2018年9月に公表された米国の「国家量子情報科学戦略全容」(参考資料2)(以下QIS戦略全容と略記する)を紹介した。それは入口から出口まで10年計画で投資をしてこの分野の産業振興を目指すという国家戦略で、作成者である米国諸官庁配属官僚のレベルの高さを実感させる文書であった。その後、2022年2月に、当該産業を担う労働力(Workforce)育成に絞った「量子情報科学技術労働力開発国家戦略計画」(参考資料3)(以下QIST労働力開発戦略と略記する)が発表されているので、引き続きご紹介したい。 [→続きを読む]
AI、IoT、深層学習や量子技術などの先端部門で、日本が学界、産業界とも世界を牽引しているとは残念ながら言い難い。それは査読付き論文発表件数(参考資料1)や特許出願件数(参考資料2)のデータが如実に示している。折しもAI・量子技術戦略が審議されている(参考資料3)。競争力の起死回生策の一環として、是非実効ある施策を期待したい。ここで米国の国家戦略の一端をレビューしておこう。 [→続きを読む]
前編(参考資料1)ではGlobal Trend 2040のTechnologyの章、中でもIT関連を中心に、随所に拙いコメントを付記しながら抄訳の形で内容を紹介した。しかしながら前編の図1で何が何と超結合(Hyperconnected)されるのか、どういう意味でHyperconnectedという言葉を使っているのだろうか、これまでのIoTの説明などで一般に使われている図と何が異なるのか、という点が明瞭にはなっていないと筆者は感じた。 [→続きを読む]
筆者は既に英国Economics誌発刊「2050年の技術」の中に使われている表題を総覧した分析で、これからはIoT、AI、Deep Learningが主要な課題になると記していた(参考資料1)。その後、米国国家情報会議(National Intelligence Council)が発表した「Global Trend 2040」(参考資料2)も同様に将来動向を見据えた文献と知った。これはバイデン大統領誕生に合わせて、政府の施政方針を固める上の参考としてまとめられたもの(参考資料3)で、全編を通して中国との覇権争い対応に絞られている。ここではSemiconportalの読者層に鑑み、政治と軍用技術に関する項目は省き、「テクノロジーの将来をどう見ているか」という観点からIT分野に限定して筆者なりに読み解き、その結果をまとめた。 [→続きを読む]
現代はDX(デジタルトランスフォーメーション)推進の時代で、関連セミナーも多数開催されている。決定的な変革をデジタル技術で起こすのがDXであり(参考資料1)、そこではAI、IoT、深層学習が欠かせない。しかし学術論文誌を調査すると、例えば日本からのIoT関連発表論文が極めて少なく憂慮すべき状態である(参考資料2)。近年発行されたスタンフォード大学の「AI Index 2021」(参考資料3)でも日本の査読済み論文数の少なさが示されていた(参考資料4)。筆者のこれまでの報告は、主に学術論文誌関連の動向に注目したものである。 [→続きを読む]
スタンフォード大学人間中心人工知能研究所(Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)(参考資料1)から“2021年版人工知能大全”ともいうべき資料集「AI Index Report for 2021」(参考資料2)(以下Index Reportと記す)が2021年3月3日に発刊された。222頁にわたる豊富なデータを集積した資料集である。既にIEEE の E. Strickland氏は、その中から15枚のグラフを抜粋して抄録をまとめ、2021年4月22日に配信されたIEEE Spectrumに掲載している(参考資料3)。 [→続きを読む]

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