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J-GLOBAL ID：201802256937845101   整理番号：18A0231965

深層学習は土木を変える?-AI活用の可能性を探る-深層学習の産業利用を加速する-GPUによる高性能AI学習および推論の実現-

著者 (1件)： 馬路徹 (エヌビディア)
資料名： 土木学会誌  (Civil Engineering)
巻： 103  号： 2  ページ： 18-21  発行年： 2018年02月15日 
JST資料番号： F0027A  ISSN： 0021-468X  CODEN： DOGAA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 深層学習の産業利用における進展について解説した。深層学習による画像認識では,プロセッサGPUを使用したAlexNetとResNetが人間を凌駕する高い認識能力を発揮した。深層学習の飛躍的な認識率向上,およびGPUのCPUに対する性能差の予測を提示した。深層学習をシステムに実装する上での課題を,自動運転システムを例にして説明した。自動運転のリアルタイム処理に間に合わせるには超並列処理が必要で,GPUが不可欠である。次世代チップSoCを搭載した自動運転の深層学習処理(推論)の性能は,毎秒20兆回の整数演算処理が可能(20TOPS)である。他方,消費電力は現行の4分の1の20Wに抑制できる。

シソーラス用語： 土木工学 ,  *機械学習 ,  画像認識 ,  *マイクロプロセッサ ,  *専用プロセッサ ,  画像処理 ,  利用 ,  推論 ,  比率 ,  自動運転 ,  実時間処理 ,  超並列処理 ,  半導体チップ ,  消費電力 ,  スループット ,  人工知能
準シソーラス用語： *GPU【プロセッサ】 ,  産業利用 ,  *深層学習 ,  認識率

分類 (2件)： 土木工学一般  (RC01000E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (10件)： 深層学習 ,  土木 ,  AI ,  活用 ,  可能性 ,  産業利用 ,  加速 ,  GPU ,  学習 ,  推論