米Autodesk（オートデスク）は、設計作業を自動化する人工知能（AI）の「大規模製品モデル（Large Product Model）」を開発する取り組みを開始した。2023年7月19日に同社の製造業担当シニアディレクターのデトレフ・ライヒネーダー（Detlev Reicheneder）氏が東京都内で会見し、明らかにした。大規模製品モデルは製品の3D形状や設計技術、生産技術、技術上の問題の解決法といった情報を学習したモデルという。 同社は既に、一定の制約条件と目的のもとで多数の設計案を自動生成する「ジェネレーティブ・デザイン」の機能を製品化している。しかし現状の機能では、ユーザーが制約条件などを細部の数値に置き換えて指定する必要がある。これに対して大規模製品モデルでは、設計概念を直接扱えるようにするとともに、現状よりも多様な設計案を生成できる機能の実現を目指す。 大規模言語モデルが文章や
はじめに 画像生成AIのDALL・E2や文章生成AIのGPT-3で何かと話題のOpenAIですが、今度は、音声認識の世界でもやってくれました。 2022年9月22日に高性能な音声認識AIのWhisperを発表したのです。日本語にも対応していたので、早速、GoogleColaboratoryで実装してみました。 驚くほど簡単に実装でき、かつ、驚くほど精度が高くて、びっくりしました。 ここでは、Whisperの概要について簡単に触れた上で、GoogleColaboratoryでの実装方法、精度をお示ししたいと思います。 Whisperについて OpenAIの公式サイトから、概要をご紹介します。 Whisperは、ウェブから収集した68万時間に及ぶ多言語・マルチタスク教師付きデータで学習させた自動音声認識（ASR）システムです。 大規模で多様なデータセットを使用したことで、アクセント、背景雑音、
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
