RE・WORK ホワイトペーパー：AIにおける処理の課題、成功、進歩、失敗

RE-WORKは、AIとディープラーニングのイベントを主催するリーダーで、世界中でサミットやワークショップを開催しています。イベントでは、ディープラーニング、機械学習、さまざまな分野でのAI、コンピュータビジョン、自律走行車、責任あるAIなどについて取り上げます。業界と学術のリーダーを集めています。

RE・WORKの最新のホワイトペーパー『AIにおける処理の課題、成功、進歩、失敗』には、Purdue University、Ryerson University、GSI Technology、COTA Inc.、Omdenaなどからの著者が参加しています。

ホワイトペーパーは6つの章に分かれています：

• 第1章： 業界および非営利アプリケーションのデータ制限

• 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の処理制限 – GPT-3は最終的な解決策ですか？

• 第6章： 6Gワイヤレス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、可用性とコスト、プライバシーと倫理、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、地理データのデータ制限を示すために、3つの具体的なケーススタディに依赖しています。『脆弱性に対するNLP』、『緊急対応のためのコンピュータビジョン』、『自律走行のためのコンピュータビジョンアプリケーション』です。

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研究員である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、近似最近傍法（ANN）を使用したインメモリ加速処理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得られます。Elasticsearchはもともとテキストの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アソシエーティブプロセッシングユニット（APU）についても説明しています。

第2章は、GSI Technology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利点について説明します。データ可用性が何であるか、何でないかを説明した後、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などの限界について説明します。この章は、高性能の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を紹介することで終わります。

第3章は、Purdue University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AI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問題のあるアルゴリズムやモデルについて説明し、高いエラー率や偏りを示しています。偏りを軽減し、解釈可能性を高める方法や、データセットが大きく多様である必要性についても説明しています。また、データの整合性や精度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GPT-3を使用して、エンタープライズAIの限界と潜在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」であることを認識し、継続的な実験の必要性を強調することです。

第5章は、Ryerson UniversityのコンピュータサイエンスのPhD候補生であるShaina Razaによって書かれました。

第6章では、6Gワイヤレス通信ネットワークの出現と、AI、機械学習、他の技術の必要性について説明します。これらのシステムが前例のない容量とネットワークアクセスを可能にすることを強調しています。この章では、AIとSDNを使用した次世代ワイヤレスネットワーク、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説明しています。

第6章は、Florida Int. UniversityのKemal Akkaya、Arjuna Madanayake、Udara De Silva、Sravan Pulipati、Northeastern UniversityのJosep M. Jornet、Kaushik Chowdhury、Francesco Restuccia、Tommaso Melodia、University of Florida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。