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世界的なチップ不足は自動車以上に影響を及ぼします

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(ロイター通信社)—車の配達の遅れから、家電製品の供給不足、高価なスマートフォンまで、世界中の企業や消費者は、 半導体マイクロチップの前例のない不足.

不足は、昨年のCOVID-19パンデミックの間に工場を閉鎖した自動車メーカーがチップ供給を求めて広大な家電業界と競争するという要因の合流に起因します。

パンデミックの間、消費者はラップトップ、ゲーム機、その他の電子製品を買いだめし、在庫が逼迫しました。 彼らはまた、昨年春に業界関係者が予想したよりも多くの車を購入し、供給をさらに圧迫した。

中国のハイテク企業に対する制裁は、危機をさらに悪化させました。 もともとは自動車産業に集中していたが、現在ではスマートフォン、冷蔵庫、マイクロ波など、さまざまな家電製品に不足が広がっている。

生産にチップを使用するすべての企業で パニック買い 在庫を増やすために、不足は容量を圧迫し、ほぼすべてのマイクロチップの最も安価なコンポーネントでさえコストを押し上げ、最終製品の価格を上昇させました。

マシーン

自動車は、燃費向上のためのエンジンのコンピューター管理から緊急ブレーキなどの運転支援機能まで、あらゆるものでチップにますます依存するようになっています。

危機により、多くの人が収益性の低い車両の生産を削減せざるを得なくなりました。 ゼネラルモーターズとフォードモーターは、フォルクスワーゲンAG、スバル、トヨタ自動車、日産自動車などの他の自動車メーカーに加わり、生産を縮小すると述べた大手自動車メーカーのXNUMXつです。

データ会社のIHSMarkitによると、自動車用半導体チップの不足は、第1.3四半期に世界の小型商用車の生産台数約XNUMX万台に影響を与える可能性があります。

IHSは、自動車に使用されるマイクロコントローラーユニットの世界市場の30%を占めるルネサスエレクトロニクスが所有する日本のチップ製造工場での火災が状況を悪化させたと述べた。

テキサスの厳しい冬の天候により、Samsung Electronics Co Ltd、NXP Semiconductors、およびInfineonは工場を一時的に閉鎖することも余儀なくされました。 インフィニオンとNXPは主要な自動車用チップサプライヤーであり、アナリストは混乱が病んでいるセクターの不足に加わると予想しています。

アジアのスクイーズ

圧迫の根底にあるのは、主にアジアの企業が所有する8インチのチップ製造工場への投資不足です。つまり、5G電話とラップトップの需要が予想よりも早く回復したため、生産を増やすのに苦労しました。

サムスンの携帯電話にチップを搭載しているクアルコムは、需要に追いつくのに苦労している大手チップメーカーのXNUMXつです。 Apple Incの主要サプライヤーであるFoxconnは、クライアントへのサプライチェーンに影響を与えるチップ不足についても警告しました。

チップ生産の大部分は現在アジアで行われており、Taiwan Semiconductor Manufacturing Co Ltd(TSMC)やSamsungなどの主要な委託製造業者が数百の異なるチップ会社の生産を扱っています。 米国の半導体企業は世界のチップ売上高の47%を占めていますが、米国で行われているのは世界の製造業の12%にすぎません。

それについて何が行われていますか?

ウェーハを製造する工場の建設には数百億ドルの費用がかかり、その能力を拡大するには、複雑なツールのテストと認定に最大XNUMX年かかる場合があります。

米国大統領ジョー・バイデンは、国内のチップ製造を過給するための法律のために37億ドルの資金を求めました。

現在、XNUMXつの新しい工場が国内で予定されています。XNUMXつはIntel Corp、XNUMXつはアリゾナのTSMC、もうXNUMXつはテキサスのSamsungです。

中国はまた、欧米の技術への依存を減らしようとしているため、チップ業界に無数の助成金を提供してきました。

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出典:https://venturebeat.com/2021/04/01/global-chip-shortage-affects-more-than-cars/

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EMLとFrolloは、貸し手とフィンテックにオーストラリア初のオープンバンキング決済プラットフォームへの早期アクセスを提供するお金の未来を明らかにします

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EMLとFrolloは、貸し手とフィンテックにオーストラリア初のオープンバンキング決済プラットフォームへの早期アクセスを提供するお金の未来を明らかにします

EML Payments Limited(ASX:EML)(S&P / ASX 200)   フロロ は、EML Nuapay製品スイートの発表で財務の歴史を築き、オープンバンキング、パーソナルファイナンス管理、支払いの最新のイノベーションをカスタマイズ可能なソリューションに組み合わせて、急成長するネオレンダーとネオバンクのユーザージャーニー全体を合理化、強化、パーソナライズしました。 多くのユースケースの中で、破壊的なデュオは貸し出しの旅から摩擦を取り除き、即座の決定とお金への即座のアクセスを可能にします。

オープンバンキングは、従来のバンキングに対する抗議として解釈でき、消費者をコントロールし、金融機関とのより健全な関係を再構築します。 EML Nuapayは、Frolloによる支払い革命であり、クライアントは、ノーコード、ローコード、および完全にカスタマイズ可能なAPIソリューションから選択することができます。

Frolloの創設者兼CEO、Gareth Gumbley 言った: 「私たちは、オープンバンキングが世界中の消費者にとって画期的なものとなり、彼らの財政を改善するのに役立つと信じています。 この機会を認識し、これを実現するのに役立つEMLのパートナーを見つけたことを嬉しく思います。 市場をリードするオープンバンキング、支払い、およびパーソナルファイナンス管理機能を完全にカスタマイズ可能なソリューションに統合することにより、Nuapayは貸し手とFinTechに顧客体験を次のレベルに引き上げる簡単な方法を提供できます。」

EMLのグループチーフプロダクトオフィサー、Sarah Bowles 述べました: EMLチームは、金融業界を揺るがす決済革命において、オープンバンキングのリーダーであるフロロと提携することに興奮しています。 私たちは、摩擦を取り除き、消費者がお金についてより良く感じるのを助け、この革命を推進するFinTechが迅速かつグローバルに拡大するのを助けるという共同の使命を負っています。 Frolloに勝るパートナーはありません。消費者に優れたエクスペリエンスを提供するためのテクノロジー、ノウハウ、才能は、私たちが最も興奮していることです。」

主な特徴

  •   即時現金:Open BankingデータとEMLの仮想プリペイドカードを使用すると、ローンの承認と支払いのプロセスが数日からわずか数分に短縮され、従来のプロバイダーによるコストのかかる高度な手動による人為的な小切手が不要になります。
  •   お金の管理:個人の財務管理機能を含む、市場をリードする銀行アプリ。
  •   緊急バッファー:すぐに戻って、トランザクションを分割払いローンに変える機能。
  •   支出管理:AIトランザクション分類を使用して、支出をリアルタイムで管理し、特定のマネーバケットの予算上限を設定します。

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出典:https://www.fintechnews.org/eml-frollo-unveil-the-future-of-money-giving-lenders-fintechs-early-access-to-australias-first-ever-open-banking-payments-プラットフォーム-2 /

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AIエッジ推論スループットに再構成可能性が不可欠である理由

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ニューラルネットワークを最速で実行するには、基盤となるハードウェアをすべてのレイヤーで効率的に実行する必要があります。 YOLO、ResNet、Inceptionなどのアーキテクチャに基づいているかどうかにかかわらず、CNNの推論を通じて、ワークロードは定期的にメモリによるボトルネックからコンピューティングリソースによるボトルネックに移行します。 各畳み込み層は独自のミニワークロードと考えることができるため、推論ソリューションの課題は、これらのさまざまなミニワークロードがすべて効率的に実行されるようにすることです。 最高のパフォーマンスを得るには、計算強度の両極端(フィルターが少ないレイヤーまたはフィルターが多いレイヤー)を処理することにより、推論の変化する要件に適応できるアーキテクチャーを用意することが重要です。

過去のブログ投稿で説明したように、計算とメモリのアクセス率は異なる畳み込み間で劇的に変化する可能性があるため、すべての畳み込みが同じであるとは限りません。 経験則として、必要なバイト数に対する計算操作の比率は、畳み込み層のフィルターの数によって設定されます。 別の見方をすれば、単一のレイヤーで探している機能が多いほど、アクセスしたデータを再利用して計算を実行することになります。

以下のグラフでは、いくつかの異なるモデルについて、それぞれに多くの異なる畳み込みがあり、これらの畳み込みはすべて、メモリスペクトルに対する計算操作の異なるポイントにあることがわかります。 また、ほとんどの畳み込みは各モデルに固有であるため、XNUMXつのモデルを実行できるからといって、必ずしも別のモデルを実行できるとは限りません。 代わりに、さまざまな種類のモデルすべてを処理するのに十分な柔軟性を備えたアーキテクチャを探すことをお勧めします。

将来の保証、およびコンパイラの役割

より最適なデータパスを提供するだけでなく、柔軟なアーキテクチャには、モデルの将来のバージョンに対応できるという利点もあります。 モデルが進化するにつれて、その下のアーキテクチャも進化する必要があります。 再構成可能コンピューティングは、長寿命で反復的な更新を行うすべてのアプリケーションに必須です。これは、エッジデバイスや組み込みデバイスに見られるものです。 この柔軟性により、基盤となるハードウェアがモデルをサポートできるかどうかを心配することなく、現場でモデルを更新できます。

最終的に、基盤となるハードウェアを再構成する機能は、モデルの最大精度の達成にすでに注力している開発者に公開する必要はありません。 代わりに、優れたエッジ推論ソリューションには、基盤となるハードウェアの再構成可能性を自動的に活用できる堅牢なコンパイラが含まれている必要があります。これにより、ディープラーニングエンジニアが最大のパフォーマンスを達成するために必要な認知的負荷が軽減されます。 パフォーマンスの最大化や将来のサポートの確保などの再構成可能コンピューティングの利点は、ハードウェアと同期して開発されたコンパイラスタックによってのみ解き放たれます。

要約すると、エッジ推論ワークロードに最適なパフォーマンスを探している場合は、再構成可能コンピューティングプラットフォームの利点を引き出すことができる、成熟したコンパイラを備えた柔軟なハードウェア上に構築されたソリューションを探す必要があります。

Vinay Mehta

  (すべての投稿)
Vinay Mehtaは、FlexLogixの推論テクニカルマーケティングマネージャーです。

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ソース:https://semiengineering.com/why-reconfigurability-is-essential-for-ai-edge-inference-throughput/

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ハードウェアの信頼のルートでAI / MLを保護する

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AI / ML(人工知能/機械学習)は現在、すべての業界に普及しています。 これは、現在の大規模なデジタル化の波によって利用可能になった膨大な量の情報の合理化と活用に貢献します。 デジタル化は、ビジネスの運営方法とデジタルテクノロジーを使用した価値の創出方法を変革しています。 AI / MLと深層学習アルゴリズムの原材料であるデータは、現在、事業運営のあらゆる側面からかなりの量で利用できます。

AIの操作は通常、トレーニングと推論というXNUMXつの重要な機能に分けられます。 トレーニングは、交通ビデオで車を認識する方法など、特定のタスクを実行する方法をモデルに教えることに対応します。推論とは、学習した内容を実際の状況(この場合は実際の交通ビデオフィード。 従来、トレーニングフェーズ(AIアルゴリズムのパラメーターの構成と設定で構成される)と推論フェーズ(実際のデータで構成されたAIアルゴリズムの使用で構成される)の両方がデータセンターで発生していましたが、現在では、推論が頻繁に行われていますエッジ、ゲートウェイ、またはエンドデバイスで実行されます。

AI / MLは、莫大な価値を生み出すことを約束します。 PWCやマッキンゼーなどの企業は、AIが13年までに世界経済に2030兆ドル以上を追加すると予測しています。その大きな価値を考えると、重要なAI資産を危険にさらしたり盗んだりする敵の動機は非常に大きいです。 結果として、セキュリティはAI / ML操作のミッションクリティカルな優先事項です。

AIワークフローを理解して、セキュリティリスクとサイバー攻撃が発生する可能性のある場所を認識することが重要です。 トレーニングセッションの前に、選択したAIモデルのデータを処理、トリミング、および変更する必要があります。 適切なトレーニングデータセットを選択し、適切なデータ準備を実行することは、モデルのパラメーターに直接影響するため、モデルの精度と堅牢性に寄与するため、非常に重要です。 トレーニングセットに予期しない変更を加えると、モデルが破損する可能性があります。 モデルをトレーニングすると、選択したAIフレームワークに固有の形式で保存される一連のパラメーターとモデル特性が得られます。 上記のプロセスのすべての側面は、誰かの知的財産に関連しているため、またはトレーニングデータに関するプライバシーの懸念のために、セキュリティに敏感です。

特定のAI形式で保存された上記のプロセスの結果は、予測または分類を実行するために使用されます。 モデルは、デバイス上で実行されているプロセッサを搭載した推論エンジンに取り込まれます。 デバイスは、データ、画像、ビデオ、または音声を収集し、予測を実行する推論エンジンにストリーミングします。 このプロセスでも、関係するすべてのリソースを詮索好きな目から保護する必要があります。 予測を混乱させ、誤った分類を作成する敵対的攻撃など、AI推論に対する既知のセキュリティ攻撃が存在します。

AI / ML資産に対する脅威は数多くあり、データポイズニング、敵対的攻撃、データの盗難、パイプラインの改ざん、モデルの盗難、モデルの抽出、倫理的な誤用などがあります。 トレーニングデータポイズニングでは、侵害されたデータをトレーニングセットに挿入して、モデルのパフォーマンスを低下させます。 敵対的な攻撃は、モデルにアクセスしてテストし、その弱点を見つけて、誤分類に騙すために使用できるデータ内のアーティファクトを特定するときに発生します。 トレーニングデータと推論データの両方が盗まれ、知的財産権とプライバシー権が侵害される可能性があります。 同様に、モデルはリバースエンジニアリングによって盗まれたり抽出されたりする可能性があります。 トレーニングは通常、物理的セキュリティが強化されたデータセンターで行われますが、サイバー攻撃は依然として脅威です。 エンドデバイスでますます展開される推論の場合、AI / ML資産は、文字通り、リバースエンジニアリングラボに移動または駆動できます。

AI / ML資産を保護するには、ハードウェアに固定された信頼のルートを基盤とする多層セキュリティ戦略が必要です。 デバイスの複雑さに応じて、ハードウェアの信頼のルートは、コンパクトなステートマシンアーキテクチャから完全にプログラム可能なセキュリティコプロセッサまでさまざまです。 ハードウェアの信頼のルートは、AIのワークロードと資産を保護するために必要な機密性、整合性、および信頼性を提供します。

ユースケースの例としてセキュアブートを取り上げます。 信頼のルートは、AIアクセラレータのセキュアブートのためのファームウェアの整合性を保証します。 また、他のすべてのAIインフラストラクチャコンポーネントで使用されるファームウェアイメージの整合性を検証することもできます。 安全なファームウェア検証を使用して、システムはAIノードにロードされたモデルが意図されたものであり、変更されていないことを確認できます。

AI / MLにさらに固有なのは、トレーニングアルゴリズム、トレーニングデータセット、および推論モデルの保護です。 モデルとデータをハッシュすることで、有効なインスタンスのみがシステムにロードされます。 モデルとデータの暗号化は、これらの資産を盗難や改ざんから保護します。 信頼のルートは、これらの重要なAI / ML資産を敵から保護するこれらの暗号化サービスを提供します。

Rambusは、IoTデバイスに適したルートオブトラストソリューションのフルラインナップから、強力なAIトレーニングアクセラレーターおよびその間のすべてを提供します。 当社のルートオブトラストソリューションはすべてFIPS140-2認定を受けており、サイドチャネル攻撃やリバースエンジニアリング攻撃から保護するための最先端の耐タンパー保護が付属しています。 AI / MLによって生成される価値が指数関数的に増加することで、設計者はAI資産を保護できます。

追加のリソース:

ティエリー・コウトン

  (すべての投稿)
Thierry Kouthonは、RambusSecurityのテクニカルプロダクトマネージャーです。

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ソース:https://semiengineering.com/securing-ai-ml-with-a-hardware-root-of-trust/

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Shift Technologyは、AIによる保険金詐欺と戦うために、220億ドル以上の評価で1億XNUMX万ドルを調達します

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レモネード、アラン、クリアカバー、パイなどの新興企業が保険会社を混乱させ続けている一方で、人々や企業がある程度の金融セキュリティでリスクを軽減するのを支援するビジネスを構築する方法を再考するためにテクノロジーを適用している他の多くの企業が、詐欺です。 。 今日、フランスの新興企業は、新旧を問わず、すべての保険会社がそれを検出して防止できるように構築したAIテクノロジーへの資金提供を発表しています。

シフト技術は、保険会社に一連のAIベースのSaaSツールを提供し、保険金請求詐欺、請求自動化、引受、代理人検出、金融犯罪検出など、さまざまなユースケースで詐欺シナリオをスキャンして自動的にフラグを立てます。すでに力強い分野である損害保険市場での拡大と、健康への拡大、および米国での事業拡大の倍増の両方に使用する資金。旅行保険セクター。

このシリーズDは、Avenirなどの参加を得て、AdventTechを介してAdventInternationalを主導しています。 Accel、Bessemer Venture Partners、General Catalyst、およびIris Capital —これらはすべて 2019年にベッセマーが率いるシフトのシリーズC —も参加しました。 このラウンドで、パリとボストンを拠点とするShift Technologyは現在約320億1万ドルを調達し、XNUMX億ドル以上の価値があることを確認しました。

同社は現在、ゼネラリフランスや三井住友を含む100か国に約25の顧客を抱えており、すでにXNUMX億近くのクレームを分析しており、そのデータは機械学習アルゴリズムにデータを供給して機能を改善していると述べています。

しかし、Shiftが取り組んでいる課題(または私が思うに、機会)ははるかに大きいです。 米国の非営利団体である保険金詐欺に対する連合は、 少なくとも80億ドルの不正請求 米国だけで毎年作られていますが、その数字はかなり高い可能性があります。 皮肉なことに、XNUMXつの問題は、より仮想化されたプロセスへの移行でした。これにより、悪意のある攻撃者がクレームのファイリングや情報の漏えいの抜け穴を悪用する可能性があります。

この問題に取り組むのはシフトだけではありません。世界の保険金詐欺検出の市場は2.5年に2019億ドルの価値があると推定され、その価値があると予測されています。 8年までに2024億ドルにもなる.

BrightcoreやGuidewireなどの保険金請求管理技術の他の企業に加えて、保険会社のスタートアップの波の多くは、独自のAIベースの不正防止機能を組み込んでおり、他の不正防止機能が増える可能性が非常に高いです。金融犯罪を防ぐためにフィンテックで構築されたサービスは、保険に移行します。これは、XNUMXつの機能の仕組みと、コンプライアンスの問題の両方が非常に緊密に連携しているためです。

「シフトチーム全体がこの会社を設立し、保険会社に、従業員が保険契約者のために最善を尽くせるようにするために必要なテクノロジーソリューションを提供するためにたゆまぬ努力を重ねてきました。 ShiftTechnologyのCEO兼共同創設者であるJeremyJawishは声明の中で、次のように述べています。 「AIベースの意思決定の自動化と最適化を保険契約のライフサイクルを推進する重要なプロセスに適用した場合に可能なことのほんの一部に過ぎません。」

支援者にとって、Shiftの重要なポイントのXNUMXつは、古いプロバイダーがマージンを改善し、新しいプレーヤーによって構築されたテクノロジーとの競争力を高めるのに役立つツールやサービスを提供できるようにすることです。

アドベントのディレクターであるトーマス・ワイズマンは声明のなかで、「2014年の設立以来、シフトは複雑な保険の世界で名を馳せてきました」と述べています。 「Shiftの高度なSaaS製品スイートは、保険会社が手動で時間のかかる請求プロセスをより安全で自動化された方法で再構築するのに役立ちます。 このエキサイティングな会社の次の成長の波に参加できることを誇りに思います。」

コインスマート。 BesteBitcoin-ヨーロッパのBörse
Source: https://techcrunch.com/2021/05/05/shift-technology-raises-220m-at-a-1b-valuation-to-fight-insurance-fraud-with-ai/

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