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IEAuthor: Jamie Beckett
GPUを利用した新たな取り組みによりシンプルになった音声認識
音声認識は、当初のぎこちないものから、携帯電話や車、コンピュータなどあらゆるものとのやりとりに使われるようになった今日まで、長い道のりを歩んできました。 しかし、カーネギー・メロン大学（CMU）とGoogle Brainの研究者により、より高速かつ高精度の音声認識を実現するめどが立ってきました。 研究者は音声認識への新たなアプローチを選んだ、とカーネギー･メロン大学の博士課程学生であるウィリアム・チャン（William Chan）氏は今週火曜、GPUテクノロジ・カンファレンスの聴衆を前に語りました。
スペルチェックは忘れてください。ディープラーニングが文法を直します
自律運転車から、環境センシング・ロボットまで、ディープラーニングは世界で最も困難な技術的課題のいくつかに取り組んでいます。しかし、これは機械や道具のためだけのものではありません。文法の手直しも目指しています。
低電力で高性能――小さなエネルギーで膨大な記憶を持つ脳のしくみをGPUが解明
約束を忘れたり、鍵を置き忘れたり、人の名前を思い出せない――そんなことが繰り返しあれば、言いわけを考えるのも一苦労でしょう。最新の研究では、脳の記憶容量は1ペタバイトだといわれており、これは従来考えられていた容量の10倍に当たります。
ディープラーニングでクジラの判別が可能に
かつては、初期の入植者が「その背の上を歩いてケープコッド湾を渡ることができた」と言うほど数多く存在していた、タイセイヨウセミクジラ。それが今では、クジラの中で最も絶滅の危機に瀕した種の1つとされています。その数は捕鯨によって激減し、今や500頭ほどしか残っていません。
