マイクロソフト:オープンソースソフトウェアとクラウドコンピューティングは人工知能と機械学習を推進する主な手段

マイクロソフト:オープンソースソフトウェアとクラウドコンピューティングは人工知能と機械学習を推進する主な手段

Microsoft は、Windows 10 の次期メジャー バージョンで人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をサポートすることを発表しました。しかし、誇大宣伝を超えて、マイクロソフトは、AI と機械学習における本当の重労働はクラウド内のオープンソース ソフトウェアにあることを認識しています。これは、カリフォルニア州ソノマで開催された Linux Foundation の Open Source Leadership Summit (OSLS) で Microsoft Azure の CTO である Mark Russinovich 氏が伝えたメッセージです。

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ルシノビッチ氏は次のように述べて始めます。

人工知能の技術と手法はルネッサンス期を迎えています。オープンソース テクノロジーとコミュニティのライブラリおよびフレームワークは、独学の機械学習開発者の成長を促進しています。クラウドの計算能力により、大規模なデータセットの処理がコスト効率よく、どこでも実行できるようになります。より多くの研究が完了し、コミュニティ全体で共有されるにつれて、すべての処理プラットフォームにわたって多種多様なオープンソース テクノロジを採用するインテリジェントなアプリケーションが増え続けるでしょう。

具体的には、マイクロソフトがクラウド コンピューティングとオープン ソース ソフトウェアを使用して顧客にソリューションを提供している例を 2 つ挙げました。一例として、ロールスロイス社の航空機エンジンでは、機械学習を使用してエンジンの摩耗を追跡しています。このデータは人工知能と組み合わせてエンジンの予防保守に使用されます。

Microsoft はまた、ベータ プログラムである DiagnosticX Intelligent Disease Predictive Architecture をサポートするために、クラウド コンピューティングとオープン ソース ソフトウェアの約半分を使用しました。その最初の用途は、国立衛生研究所 (NIH) の X 線データベースからの X 線画像を調べることです。このデータは、Visual Studio for AI と Azure Machine Learning を使用して、Core ML、Google TensorFlow、ONNX などのオープン ソースの機械学習および AI 分析プログラムに送られます。最終結果は Web インターフェースを使用して読み取ることができ、肺炎の診断に使用できます。

なぜこれらのテクノロジーを使用するのでしょうか?なぜなら、放射線科医の数よりもX線装置の数がはるかに多いからです。米国だけでも5万人の子供が肺炎で亡くなっており、この致命的な病気を早期に発見して治療できるツールがあれば、それは大きな勝利です。

これらのプログラムを作成できるのは何ですか?ルシノビッチ氏は語った。それはクラウドコンピューティングです。これまであまり進歩がなかった理由は、クラウド コンピューティングが AI や機械学習の開発者にずっと望んでいたものを提供し始めたのが今になってからだからです。つまり、ほぼ無制限のストレージスペースと、Nvidia の Tesla K80 や P100 などの高速 GPU プロセッサを備え、低コストでオンデマンドのスケーラブルなコンピューティング能力が実現します。

これらを総合すると、AI および機械学習の開発者は実験に常に必要としていたリソースを利用できるようになります。ルシノビッチ氏はこう述べています。「AI と機械学習は芸術であり、実験が必要です。」

Russinovich 氏によると、これを実現するためのツール、プログラム、フレームワークはほぼすべてオープンソースです。 「MySQL、PostgreSQL、Hadoop、Cassandra、NoSQL データベースから始めましょう。これらはすべて完全にオープンソースです。分析と予測には、Rand SPARK を使用できます。また、主要なディープラーニング ライブラリである TensorFlow、Keras、Caffe もオープンソースです。」

ルシノビッチ氏は次のように続けた。「2007年当時、機械学習の専門家は、オープンソースがAIと機械学習にとって正しいアプローチであると信じていました。現在、どちらもオープンソースに基づいています。」

Russinovich 氏は、オープンソースとクラウド コンピューティングの間で、AI と機械学習があらゆる業界を変革しており、それは単なるマーケティングの誇大宣伝ではないと主張しています。

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