労働の完全自動化(人の楽園？ or 失業地獄？)２

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482: オーバーテクナナシー [sage] 2025/08/26(火) 13:11:17.23 ID:KFEt012A

NVIDIAは組み込みAIボードもBlackwell世代へ、2070TFLOPSの「Jetson AGX Thor」
人工知能ニュース
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NVIDIAは2025年8月25日、組み込みAIボード「Jetsonシリーズ」の最新製品となる「NVIDIA Jetson AGX Thor」を発表した。AI処理性能はFP4で
2070TFLOPSで、これは現行の「NVIDIA Jetson AGX Orin」の7.5倍に達する。

NVIDIAは2025年8月25日（現地時間）、組み込みAI（人工知能）ボード「Jetsonシリーズ」の最新製品となる「NVIDIA Jetson AGX Thor（以下、Jetson AGX Thor）」を発表した。
AI処理性能はFP4（4ビット浮動小数点演算）で2070TFLOPSで、これは現行の組み込みAIボードでフラグシップの「NVIDIA Jetson AGX Orin
（以下、Jetson AGX Orin）」の7.5倍に達する。Jetson AGX Thorの機能を集約したSoM（System on Module）を専用筐体に組み込んで提供する開発者キットの価格は3499米ドル（約51万6500円）。

Jetson AGX Thorは、NVIDIAがサーバやデスクトップ向けに2024年から展開しているGPUアーキテクチャ「Blackwell」を採用した組み込みAIボードである。
サーバからPC／ワークステーション、そして組み込み機器に至るまで、NVIDIAの最新製品のGPUアーキテクチャはBlackwellで統一されたことになる。

Blackwellを採用したJetson AGX Thorは、生成AIモデルを効率的に処理できるトランスフォーマーエンジンを採用している。サーバ向けのBlackwellと同様に、
従来よりも量子化を進めたFP4でのAI処理が可能であり、2070TFLOPSという高い性能値はFP4によるものだ。ただし、現行製品であるJetson AGX Orinの
AI処理性能である275TOPSに用いられているINT8（8ビット固定小数点）でも、Jetson AGX Thorは1035TFLOPSをたたき出している。なお、GPUの最大動作周波数は
1.57GHzで、Jetson AGX Orinの1.3GHzと比べて約20％の増加となっている。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/482

483: オーバーテクナナシー [sage] 2025/08/26(火) 13:12:20.38 ID:KFEt012A

NVIDIAはJetson AGX Thorについて、汎用人型ロボットの実現に求められる性能を実現するために開発したとしている。汎用人型ロボットでは、多数のセンサーデータを
処理した上でそれらを用いてマルチモーダルの生成AIを用いて動作に反映させることになる。つまり、汎用人型ロボットが素早く滑らかに動作するには制御コンピュータによる
生成AI処理のトークン発行のレイテンシがリアルタイムと呼ばれる数百msオーダー以下を実現しなければならない。NVIDIAはそのベンチマークとして、
LLM（大規模言語モデル）として「Llama 3B」、画像解析AI「Qwen 2.5 VL 3B」を用いて16個のセンサー入力を処理するタスクのトークンを発行するレイテンシを算出した。
Jetson AGX Thorは、最初のトークン発行で200ms以下、1トークン当たりの発行時間で50ms以下を実現したという。

また、Jetson AGX Thorは、Jetsonシリーズとして初めて、1つのGPUを複数の独立したGPUに分離して扱えるMIG（Multi-Instance GPU）を利用できるようになった。
MIGは、Ampere世代のサーバ向けGPUから導入が始まったもののJetson AGX Orinには採用されていなかった。Jetson AGX Thorは、
2560個のGPUコアと96個の第5世代Tensorコアを搭載しており、最大10個のGPUインスタンスに分割できる。

Jetson AGX ThorはCPU性能も向上しており、Armの自動運転システム／ADAS（先進運転支援システム）向けアプロケーションプロセッサコアである
「Neoverse-V3AE」を14コア集積している。最大動作周波数は2.6GHzである。

メモリは最新の256ビットLPDDR5Xを採用しており帯域幅は273GB/s。Jetson AGX Orinの256ビットLPDDR5の帯域幅が204.8GB/sだったので約33％の増加となる。
容量も128GBで、Jetson AGX Orinの64GBから倍増した。ネットワークインタフェースとして高速の25GbEを4チャネル搭載している。開発者キットは、25GbE×4チャネルを
用いることで100Gbpsの帯域幅に対応するQSFP28の光トランシーバーモジュールを搭載している。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/483

500: オーバーテクナナシー [sage] 2025/08/29(金) 09:22:58.41 ID:0f9usuw8

Amazon「自動車業界向け AWS生成AI基盤モデル」ホンダと連携した SDVや生成AIエージェント開発事例を紹介
2025年8月27日
AWSは自動車業界向けに「AWS for Automotive」を展開しており、コネクテッドカー、SDV領域、カスタマー向けデジタル体験、自動運転開発、
製造現場のデータ駆動型ツール、サプライチェーンなど、多面的に支援するプラットフォームを提供している。

「AWS for Automotive」を活用している自動車関連企業や半導体、サプライチェーン企業も紹介された。Original Equipment Manufacturer（OEM）としては、トヨタ、日産、ホンダ、BMW、Volkswagen、
VOLVO、マツダ、スバル、RIVIAN、JAGUAR LAND ROVER、GM、Ford、Daihatsuなどが名を連ねる。この日もOEMとの連携事例が多数紹介された。

AWSの岡本氏は「すでに生成AIをビジネス活用するフェーズに入っている」と強調。特に「AIエージェント」への応用が拡大していると述べた。きっかけは「ChatGPT」の登場であり、膨大なデータを
基盤モデルに内包する進化に加え、人間のフィードバックを用いた強化学習やRAG（検索拡張生成）の登場によって、実用性が飛躍的に高まったと説明した。

AWSは2023年9月から生成AI基盤サービス「Amazon Bedrock」を提供している。クラウド型サービスのためインフラ構築は不要で、API呼び出しだけで生成AIをアプリやサービスに組み込める手軽さが特徴だ。
対応するモデルは、Anthropic（Claude）、Meta（LLaMA 2）、Stability AI（Stable Diffusion）、Amazon Titanなど多岐にわたり、自社データを用いたファインチューニングやRAG連携も可能。

岡本氏は、経済産業省が策定した「モビリティDX戦略」の2025年版アップデートに言及。車両開発やサービス提供の高度化に加え、AIエージェントの登場によって
質の高いサービス実現に向けたAIの重要性が一層高まっていると指摘した。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/500

503: オーバーテクナナシー [sage] 2025/08/29(金) 10:32:01.64 ID:0f9usuw8

ソニーのaiboが「おてつだい」に挑戦。3D空間の認識精度を高める技術を万博で披露
8/29(金) 7:00配信
このほどソニーグループは、aiboに家の間取りや家具の位置を3次元的に覚えさせて、家族のために “お手伝い” をしたり、新たなかわいいモーションを追加する実験を行った。

2018年1月11日から、ソニー独自のAIや通信機能を搭載するaibo（ERS-1000モデル）を販売している。

今ソニーが挑んでいる新しい技術は、aiboの立体空間の認識力を高めることと、認識した空間情報を例えば3Dマップのような形でビジュアル情報として出力することだ。

今回ソニーが展示したaiboの試作機は、環境の立体情報をさらに高精度に認識する技術を高めたと宇佐美氏は説明する。革新の鍵はaiboが頭に載せている「帽子」のような
ユニットに内蔵するセンサー群と新しいソフトウェアにある。試作機はそれぞれを動かすためのMCU（マイクロコントローラー・ユニット）を背中に乗せた “ランドセル” や “マント” に仕込んでいる。

頭部のユニットには、人間の目と同じように物体の色や形など視覚情報を認識するRGBカメラがある。このほかに、iToF（indirect Time-of-Flight）方式の距離画像センサーにより、
目の前のオブジェクトに赤外線を照射し、対象物から反射して戻ってくるまでの時間差を計測することで、物体までの正確な距離（奥行き情報）を導き出す。

ユニットの中にはIMU（慣性計測ユニット）もある。加速度と角速度を計測しながら、aiboの姿勢や動きの変化をリアルタイムに捉えて位置推定の補正を行う。

これらのセンサーから得られたデータを融合しながら、複数の処理を行うことで物体の立体的な認識を行う。

ソニー独自のAIモデルは、ToFセンサーから取得する奥行き情報と、カメラの画像情報を融合させることで詳細な3Dマップを作成する深度融合（Depth Fusion）や、
周囲にある壁・床・家具などをセグメンテーション（領域分割）しながら認識するパノラミックセグメンテーションなどの技術に活用される。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/503

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