RE・WORK ホワイトペーパー：AI 処理の課題、成功、進歩、失敗

RE-WORK は、世界中で開催される AI およびディープラーニング イベントのリーダーです。ディープラーニング、機械学習、コンピュータビジョン、セルフドライビング車、責任ある AI など、さまざまな分野のトピックを扱うサミットやワークショップを開催しています。これらのイベントでは、業界と学術のリーダーが一堂に会し、アイデアを共有します。

RE・WORK の最新のホワイトペーパー「AI 処理の課題、成功、進歩、失敗」には、パーデュー大学、ライアソン大学、GSI テクノロジー、COTA Inc.、Omdena などからの寄稿者がいます。

このホワイトペーパーは、6 つの章に分かれています。

• 第 1 章： 業界および非営利組織でのデータの限界

• 第 2 章： ElasticSearch、ANN、コンピュータインメモリの収束

• 第 3 章： データ可用性の限界と進歩

• 第 4 章： ML および AL のデータの障害

• 第 5 章： エンタープライズ AI の処理の限界 – GPT-3 は究極の解決策か？

• 第 6 章： 6G 無線通信ネットワーク全体

最初の章では、民間および非営利組織が直面する最も一般的なデータの課題について説明します。また、可用性、コスト、プライバシー、倫理、データに関する一般的な限界についても説明しています。この章では、テキスト、ビデオ、地理データにおけるデータの限界を示す 3 つの具体的なケーススタディに基づいています。ケーススタディには、「NLP を使用した脆弱性の対処」、「緊急対応のためのコンピュータビジョン」、「自動運転のためのコンピュータビジョン アプリケーション」があります。

第 1 章は、Omdena のリード マシンラーニング エンジニアである Rosano de Oliveira Gomez、MIT の PhD 研究者である Harini Suresh、Omdena の ML エンジニアである Erim Afzal によって書かれました。

第 2 章では、近似最近傍探索 (ANN) とインメモリ加速処理の使用について説明します。これにより、ElasticSearch 操作からリアルタイムのレスポンスが可能になります。ElasticSearch はもともとテキスト検索エンジンでしたが、現在では画像、ネットワーク アーキテクチャ、テキスト ドキュメント、製品レシートなどのドキュメントをデータベースに含めることができます。この章では、市場に出ている新しい技術である Associative Processing Unit (APU) についても説明しています。

第 2 章は、GSI テクノロジーのマーケティング ディレクターである Mark Wright によって書かれました。

第 3 章では、データ可用性の限界と進歩について説明します。まず、データ可用性が何であるか、そして何でないかについて説明し、その限界、たとえばデータの互換性、ストレージの故障、サーバー/ネットワークの故障、コスト、データの品質の低さについて説明します。この章では、高性能データ処理パイプラインやハイブリッド クラウドなどの解決策も紹介しています。

第 3 章は、パーデュー大学のソフトウェア エンジニアおよび ML プラクティショナーである Adebunmi Odefunso によって書かれました。

第 4 章では、ML および AL のさまざまな障害について説明します。特に、顔認識システムなどのアルゴリズムやモデルが示した高いエラー率や偏りについて焦点を当てています。偏りを軽減し、解釈可能性を高める方法についても説明します。また、大規模で多様なデータセットの重要性についても説明しています。

第 4 章は、COTA Inc. の戦略ディレクターである Shivam Mathura によって書かれました。

第 5 章では、最新の AI モデルである GPT-3 を使用して、エンタープライズ AI の限界と可能性について探究します。この章の目的は、「今日の限界は明日の成功である」という認識と、継続的な実験の必要性を認識することです。

第 5 章は、ライアソン大学の PhD 候補者である Shaina Raza によって書かれました。

第 6 章では、6G 無線通信ネットワークの出現と、それが AI、機械学習などを必要とすることについて説明します。これらのシステムは、前例のない容量とネットワークアクセスを可能にします。この章では、次世代ワイヤレス ネットワークにおける AI と SDN、DARPA スペクトル コラボレーション チャレンジからの動機、インテリジェント ラジオ アルゴリズムの実装などについても触れています。

第 6 章は、フロリダ国際大学の Kemal Akkaya、Arjuna Madanayake、Udara De Silva、Sravan Pulipati、ノースイースタン大学の Josep M. Jornet、Kaushik Chowdhury、Francesco Restuccia、Tommaso Melodia、フロリダ大学の Soumyajit Mandal、John Shea、Pi Radio の Aditya Dhananjay、Lemurian Labs の Jay Dawani、Vassil Dimitrov など複数の著者によって書かれました。