金曜日, 2月 14, 2025
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【ヘルシング】ドローンを反応!ウクライナへの支援強化、製造規模拡大

ドイツ防衛テクノロジースタートアップHelsingは、SpotifyのDaniel Ekを支援するなど、6,000台のHX-2ストライクドローンを生産しています。現在、ウクライナに納入されている4,000台のHF-1ストライクドローンに加えて、ドイツが資金提供しています。 Helsing共同創業者のGundbert Scherfは、「ウクライナからの追加注文に対応して、HX-2の生産を拡大しています。」と発表しました。 この発表は、ドナルド・トランプ米国大統領とロシアのプーチン大統領がウクライナの戦争を終結させるための交渉を開始することに合意した直後になされ、紛争がどれだけ長引くかに疑問が投げかけられています。 ストライクドローンは、その名前が示す通り、軍事作戦で使用される武装ドローンであり、Helsingは2024年にこの分野に転換しました。同社は元々AIソフトウェア企業として始まりましたが、最新の発表によると、現在は「グローバルで最大のストライクドローンメーカーの1つ」と位置づけています。 特に、人間のパイロットによって操作されるファーストパーソンビュー(FPV)カミカゼドローンは、ウクライナがロシアに対抗する際に数的・装備的不利を補うのに重要な役割を果たしています。 FPVドローンは精密攻撃が可能であり、多くはウクライナで製造されていますが、Helsingのモデルは群れる能力を追加しました。 しかし、Helsingは完全なハードウェア企業にはなっていません。代わりに、同社はハードウェアとソフトウェアのミックスに賭けており、ドローンを接続するAltraプラットフォームを含んでいます。別のHelsingの共同創業者であるNiklas Köhlerは、「私たちは電子部品ではなくソフトウェア層の難問を解決しています。」と述べています。「HX-2はこの前提に基づいた製品の第一弾に過ぎません。」 2024年の後半に発表されたHX-2カミカゼドローンモデルは、AIを統合していますが、規模で製造可能な設計にもなっています。 自律型ドローンに関しては、AIはただのギミック以上の価値があり、通信障害やデータ信号の喪失時にも機械がターゲットを見つけるのに役立ちます。しかし、カミカゼデバイスではコストも重要です。それがHelsingが生産をスケーラブルにした理由です。 会社は価格を開示していませんが、競合するオプションであるAeroVironment Switchbladeなどと比較して、低単価とよりスケーラブルな生産が可能であると主張しています。 レジリエンス工場 ウクライナの産業とのパートナーシップで製造されるHF-1ドローンとは異なり、これらの新しいデバイスは、Helsingが「Resilience Factories」と名付けた生産施設で製造されることを目指しており、欧州各地に建設する計画です。 生産を中央集約する代わりに複数の施設を建設することで、地元のサプライチェーンおよび労働力からの調達ができる利点があります。これは、国家防衛調達部門による主権の観点から、しばしば要求されるものです。 同社によると、初めて稼働を開始したドイツ南部の最初のResilience Factoryは、初期の月間生産能力が1,000台以上のHX-2になっています。他の同様の施設と同様、これらの施設は「紛争発生時には数万台までの製造率をスケーリング可能です」と述べています。 Helsingの発表は、ミュンヘン安全保障会議の前夜に行われ、ドイツ南部を防衛の中心地として確認しました。DealroomとNATOイノベーション基金によって今週公表された報告書によれば、この国は2024年に欧州の防衛、レジリエンス、セキュリティ資金調達のトップを確保し、主要なクラスターとしてミュンヘンが位置しています。 昨年、General Catalystなどから調達した4億8700万ドルのシリーズCラウンドを発表したHelsingは、これらの資金の急増に大きな役割を果たしました。これまでに761.5百万ユーロ(約791百万ドル)を集めたこのスタートアップは、フランスのAIチャンピオンMistralとの戦略的パートナーシップを今年のパリAIアクションサミットで発表しました。シェルフは「ヨーロッパは地政学的な俳優として自己主張する必要があり、AIリーダーシップがその強さと欧州の将来の安全と繁栄の鍵である」と述べました。元記事はこちら

アプリ

【注目の新展開!】Fizz、TikTok出身者を迎えマーケットプレイスと推薦エンジンを拡充

Fizzは、大学向けソーシャルアプリで、プラットフォームを強化し拡大する方法を模索しており、最近の新入社員がこれらの野望を推進する準備が整っています。同社は、以前はTikTokのクリエイター収益部門およびTikTok Shopのプロダクトリードを務めたDavid VasquezをFizzの新製品責任者として採用しました。 Vasquezの協力を得て、Fizzは推奨システムを構築し、アプリ内支払いを伴うピアツーピア取引を超えたマーケットプレイスの拡大、さらなる動画コンテンツの探求、広告とブランド提携へのプラットフォーム公開を計画しています。 Vasquezは、スタートアップアドバイザーとしてFizzに出会い、オーセンティックでコミュニティベースのコンテンツに焦点を当てたソーシャルアプリに惹かれました。プラットフォームの高いユーザーリテンションにも感銘を受けたそうです。 Vasquezによると、TikTokの成功の一因は、適切なコンテンツを適切なユーザーの前に適切なタイミングで提示する能力にあるため、Fizzでもこれを模倣し、推奨事項を強化しユーザー向けにコンテンツを個別化する方法を検討しています。 さらに、Vasquezは、TikTok Shopの拡大に関する洞察を生かし、Fizzの最近立ち上げられたピアツーピアのマーケットプレイスの拡大に焦点を当てる予定であり、例えば支払いをプラットフォームに統合し、またブランドにもマーケットプレイスを開放する予定だと述べました。 Fizzは、動画コンテンツのさらなる探求も行っており、VasquezがFizzで最初に推進した変更の1つは、ユーザーが共有できる動画の最大長を15秒から30秒に増やすことでした。この変更後、プラットフォームでは動画コンテンツの作成が350%増加しました。 スタートアップは、Gen Zのフォーマットに対する関心を考慮して、今後も動画に注力する予定です。現時点で、Fizzは短い魅力的なコンテンツに焦点を当て、将来的には最大制限を1分に拡大する可能性もあります。 プラットフォームは現在、ブランド提携も積極的に進めており、生成AI企業が広告を出稿する興味を多く引いています。 Fizzは2025年に向けて力強く進んでおり、今年初めからの日々の投稿が245%増加しました。プラットフォームの日常利用ユーザー(DAU)も61%増加しています。この成長の一部は、米国におけるTikTokの未来に関する不確実性に起因するとVasquezは述べています。Fizzだけでなく、火曜日のSnapの決算発表会で、CEOであるEvan Spiegel氏が「TikTokに関する総合的な不透明性が当社のビジネスに好影響をもたらしている」と述べました。 2021年創立のFizzは、現在300を超える大学で利用可能であり、プラットフォーム上には1800万以上の投稿があります。スタートアップはこれまでに4100万ドルの資金調達を行っています。元記事はこちら

【アイキャッチ必至】カルテシアが主張!どこでも効率的に稼働するAIを搭載

AIの開発と運用がますます高コスト化しています。今年、OpenAIのAIの運用コストは$70億に達する可能性があり、一方、AnthropicのCEOは最近、$100億を超えるモデルが近日登場する可能性があると示唆しています。sourcesource AIをより手頃にする方法を模索中です。 一部の研究者は、既存のモデルアーキテクチャを最適化する手法に焦点を当てており、他の人々は、拡張可能な価格で提供する可能性が高いと考える新しいアーキテクチャの開発に取り組んでいます。 カラン・ゴエルは、後者のグループに属しています。共同設立したスタートアップCartesiaで、ゴエルは、大量のデータ(テキスト、画像など)を一度に処理できる新しい高効率モデルアーキテクチャと呼ぶ「state space models(SSMs)」に取り組んでいます。 「私たちは、真に有用なAIモデルを構築するために新しいモデルアーキテクチャが必要だと信じています」と、ゴエルはTechCrunchに語りました。「AI業界は競争が激しい場所であり、最高のモデルを構築することが成功への鍵です」。 学術的ルーツ Cartesiaに加わる前、ゴエルはスタンフォード大学のAIラボの博士課程学生で、コンピュータ科学者クリストファー・レイなどの指導のもとで働いていました。スタンフォードでゴエルは、同じラボのフェローであるアルバート・グーと出会い、2人はSSMにつながるものを概説しました。 その後、ゴエルは、Snorkel AI、その後Salesforceでアルバイトをし、一方、グーはカーネギーメロン大学の助教授になりました。しかし、グーとゴエルはSSMを研究し続け、アーキテクチャに関するいくつかの画期的な研究論文を発表しました。 創設チームにはレイも含まれるCartesiaは、おそらく最も人気のあるSSMであるMambaの多くの派生物に関わっています。昨年12月、グーとプリンストン大学のトリ・ダオは、研究用プロジェクトとしてMambaを始め、その後のリリースを通じて磨きをかけています。 Cartesiaは、Mambaの上に構築されるだけでなく、独自のSSMsをトレーニングしています。すべてのSSM同様、CartesiaのモデルはAIに一種の作業メモリのようなものを提供し、計算リソースを引き出す方法において、モデルをより速くし、潜在的により効率的にします。 SSMs vs. transformers 今日のほとんどのAIアプリは、ChatGPTからSoraまで、トランスフォーマーアーキテクチャを採用しています。トランスフォーマーがデータを処理する際、何かと呼ばれる「隠れ状態」にエントリを追加して、処理した内容を「記憶」します。たとえば、モデルが本を読み進めると、隠れ状態の値は本の中の単語の表現となります。 隠れ状態は、トランスフォーマーが非常にパワフルである理由の一部ですが、その非効率性の原因でもあります。たとえば、トランスフォーマーが読み込んだ本について一言述べるには、モデルは隠れ状態全体をスキャンする必要があります。これはまるで本全体を再読するような計算上の要求があります。 一方、SSMは、すべての以前のデータポイントを一種の要約に圧縮します。新しいデータが入力されると、モデルの「状態」が更新され、SSMは以前のデータのほとんどを破棄します。 その結果、SSMは大量のデータを処理し、特定のデータ生成タスクでトランスフォーマーよりも優れたパフォーマンスを発揮することができます。推論コストが現状のようになるにつれ、これは魅力的な提案となります。 倫理的懸念 Cartesiaは、外部組織や内部とのパートナーシップを通じてSSMを開発するコミュニティ研究所のように運営しています。同社の最新プロジェクトであるSonicは、声を複製するSSMであり、新しい声を生成し、録音された音声のトーンやリズムを調整することが可能です。 製品を迅速にリリースしてきたCartesiaですが、他のAIモデルメーカーが直面してきた倫理的問題にも遭遇しています。 Cartesiaは、最低限、いくつかのSSMをThe Pileという著作権侵害された本を含むオープンデータセットでトレーニングしています。多くのAI企業は、Fair Use原則が彼らを侵害の主張から保護すると主張していますが、それでも作家たちは、MetaやMicrosoftなどがThe Pile上のモデルをトレーニングしているとして訴えています。 Cartesiaは、Sonicベースの音声クローナーに対する明確なセーフガードがほとんどないようです。少し前に、昔の副大統領カマラ・ハリスの声クローンを作成することができました。Cartesiaのツールでは、スタートアップの利用規約に同意することを示すチェックボックスのみが必要です。 Cartesiaのデータの取り扱いは、市場に影響を与えていないようです。少なくとも、Cartesiaが技術的優位にある間は。GoodcallのCEO、ボブ・サマース氏は、Sonicを選んだ理由として、遅延時間が90ミリ秒未満の唯一の音声生成モデルであると述べています。 現在、Sonicはゲーム、音声吹き替えなどに使用されていますが、ゴエルは、SSMができることの一部しか見ていないと考えています。 そのビジョンは、どんなデバイスでも実行でき、テキスト、画像、ビデオなどの任意のモダリティのデータをほぼ即座に理解し、生成できるモデルです。この方向に向かって、Cartesiaは今年、リアルタイム翻訳などのために携帯電話やその他のモバイルデバイスで最適に動作するよう最適化されたSonic On-Deviceのベータ版をリリースしました。 Sonic On-Deviceに加え、Cartesiaは、異なるハードウェア構成に適したSSMを最適化するためのソフトウェアライブラリであるEdgeや、Reneというコンパクトな言語モデルも公開しました。 「私たちは、どんなデバイスでも動作し、巨大なコンテキストに対して推論できるリアルタイムインテリジェンスを開発することを目指す、GO-TOなマルチモーダル基本モデルになることを長期的なビジョンとしています」とゴエル氏は述べています。「技術面、誤用、バイアスなど、様々な側面のテストを行う専門チームを持っています。さらには、モデルの安全性と信頼性を追加で独立して検証するための外部監査者とのパートナーシップを確立しています... このプロセスは継続的に洗練される必要のあるものであることを認識しています」。 発展途上のビジネス ゴエル氏によれば、数百の顧客がSonic APIアクセスを支払っており、これはCartesiaの主要な収益源であり、オートメーション呼び出しアプリGoodcallも含まれます。 CartesiaのAPIは、最高で月間800万文字まで無料で読み上げ、最も高価なプランは1か月につき800万文字までのために$299です(Cartesiaは、専用サポートとカスタム制限付きのエンタープライズティアも提供しています)。 Cartesiaは、デフォルトではカスタマーデータをモデルのトレーニングに使用しています。これは珍しくない政策ですが、プライバシーに配慮したユーザーには望ましくない可能性があります。ゴエル氏は、ユーザーが望む場合にはオプトアウトでき、大規模な組織向けにはカスタムの保持ポリシーを提供していると述べています。 Cartesiaのデータ手法は、ビジネスに実害があるようには見えません。少なくとも、Cartesiaが技術的な優位性を持ち続ける間は。GoodcallのCEO、ボブ・サマース氏は、いつも以上のツールであるSonicを選んだ理由として、90ミリ秒未満のレイテンシーがある唯一の音声生成モデルであると述べています。 今日、Sonicは、ゲーム、音声吹き替えなどに使用されています。しかし、ゴエル氏は、SSMができることの一部しかできていないと考えています。 彼のビジョンは、どのデバイスでも実行し、文書、画像、ビデオなどの任意のモダリティのデータをほぼ即座に理解し、生成できるモデルです。この方向に向かって元記事はこちら

ガジェット

バイオテック

【次世代農業革命!】Google Xが子孫に受け継がれる農業スタートアップを立ち上げ

今週、GoogleのXチームが最新の卒業生を発表しました。 Heritable Agriculture は、データと機械学習を活用して作物の育成方法を改善するスタートアップです。 火曜日に公開された 公式発表 によると、植物は非常に効率的で印象的なシステムです。Heritableは、「植物は太陽エネルギーを利用し、二酸化炭素を減少させる、太陽光と水を栄養とする、自己組織化された機械」と述べています。 しかし、農業は地球とその資源に大きな負荷をかけており、人為的な温室効果ガス排出量の約25%を占めています。これは地球上で最大の地下水消費者であり、農薬、化学肥料、その他の化学物質による土壌浸食や水質汚染を引き起こす可能性があります。 新しく独立したスタートアップは、Googleの得意とすることである大規模データセットの分析を通じてこれらの地球規模の問題に取り組んでいます。データ収集は比較的簡単な部分です。難しいのは、そのデータを栽培者に実行可能な指示に変えることであり、これによって1万2000年の歴史を持つ産業を21世紀に引き上げるのに役立てることです。 「Googleサイズのビジネスへ拡大できるものであれば、自分の好きな仕事に取り組む機会を与えられました」とZamft氏はTechCrunchに語っています。「それが任務でした。植物の最適化をどのように向上させるかというアイデアが私に残り、リーダーシップと共に力を得ました。Google Xという試練を乗り越えるのに非常によくやってきました。」 Heritableは植物のゲノムを分析して、収量を向上させ、水の消費を低減し、炭素貯蔵能力を高める可能性がある組み合わせを見極めます。同社が構築したモデルは、Xのベイエリア本部の「専門的な成長チャンバー」でそれらの仕様に育った数千の植物でテストされました。研究者たちはまた、カリフォルニア、ネブラスカ、ウィスコンシンにある現場での調査作業も行いました。 企業は、クロップの変異を作成するために化学物質や放射線を使用するGMOプロセスである変異誘発法(ミュタジェネシス)を探求する計画はありません。ただし、Zamft氏は、「CRISPで駆動される遺伝子編集は植物を『プログラム可能』にするのに最終的には役立つでしょう」と付け加えました。ただし、現時点では、Heritableはより従来的な手法に焦点を当てています。 役員は、チームが最も直ちにテクノロジーの商品化に注力していると述べました。Zamft氏は具体的なスケジュールや商業パートナーに関する情報は明らかにしませんでした。ただし、HeritableはFTW Ventures、Mythos Ventures、SVG Venturesをフィーチャーしたシードラウンドを確保したことを明らかにしました。 Googleも若い企業に何らかの出資を行っていますが、その金額は非公開です。 Googleは、1月にX部門から数十人を解雇し、会社全体での削減の一環として行いました。ラボ長Astro Tellerの指導のもと、この企業インキュベーターはHeritableのような企業をより積極的に分社化し始めています。 元記事はこちら

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ドイツ防衛テクノロジースタートアップHelsingは、SpotifyのDaniel Ekを支援するなど、6,000台のHX-2ストライクドローンを生産しています。現在、ウクライナに納入されている4,000台のHF-1ストライクドローンに加えて、ドイツが資金提供しています。 Helsing共同創業者のGundbert Scherfは、「ウクライナからの追加注文に対応して、HX-2の生産を拡大しています。」と発表しました。 この発表は、ドナルド・トランプ米国大統領とロシアのプーチン大統領がウクライナの戦争を終結させるための交渉を開始することに合意した直後になされ、紛争がどれだけ長引くかに疑問が投げかけられています。 ストライクドローンは、その名前が示す通り、軍事作戦で使用される武装ドローンであり、Helsingは2024年にこの分野に転換しました。同社は元々AIソフトウェア企業として始まりましたが、最新の発表によると、現在は「グローバルで最大のストライクドローンメーカーの1つ」と位置づけています。 特に、人間のパイロットによって操作されるファーストパーソンビュー(FPV)カミカゼドローンは、ウクライナがロシアに対抗する際に数的・装備的不利を補うのに重要な役割を果たしています。 FPVドローンは精密攻撃が可能であり、多くはウクライナで製造されていますが、Helsingのモデルは群れる能力を追加しました。 しかし、Helsingは完全なハードウェア企業にはなっていません。代わりに、同社はハードウェアとソフトウェアのミックスに賭けており、ドローンを接続するAltraプラットフォームを含んでいます。別のHelsingの共同創業者であるNiklas Köhlerは、「私たちは電子部品ではなくソフトウェア層の難問を解決しています。」と述べています。「HX-2はこの前提に基づいた製品の第一弾に過ぎません。」 2024年の後半に発表されたHX-2カミカゼドローンモデルは、AIを統合していますが、規模で製造可能な設計にもなっています。 自律型ドローンに関しては、AIはただのギミック以上の価値があり、通信障害やデータ信号の喪失時にも機械がターゲットを見つけるのに役立ちます。しかし、カミカゼデバイスではコストも重要です。それがHelsingが生産をスケーラブルにした理由です。 会社は価格を開示していませんが、競合するオプションであるAeroVironment Switchbladeなどと比較して、低単価とよりスケーラブルな生産が可能であると主張しています。 レジリエンス工場 ウクライナの産業とのパートナーシップで製造されるHF-1ドローンとは異なり、これらの新しいデバイスは、Helsingが「Resilience Factories」と名付けた生産施設で製造されることを目指しており、欧州各地に建設する計画です。 生産を中央集約する代わりに複数の施設を建設することで、地元のサプライチェーンおよび労働力からの調達ができる利点があります。これは、国家防衛調達部門による主権の観点から、しばしば要求されるものです。 同社によると、初めて稼働を開始したドイツ南部の最初のResilience Factoryは、初期の月間生産能力が1,000台以上のHX-2になっています。他の同様の施設と同様、これらの施設は「紛争発生時には数万台までの製造率をスケーリング可能です」と述べています。 Helsingの発表は、ミュンヘン安全保障会議の前夜に行われ、ドイツ南部を防衛の中心地として確認しました。DealroomとNATOイノベーション基金によって今週公表された報告書によれば、この国は2024年に欧州の防衛、レジリエンス、セキュリティ資金調達のトップを確保し、主要なクラスターとしてミュンヘンが位置しています。 昨年、General Catalystなどから調達した4億8700万ドルのシリーズCラウンドを発表したHelsingは、これらの資金の急増に大きな役割を果たしました。これまでに761.5百万ユーロ(約791百万ドル)を集めたこのスタートアップは、フランスのAIチャンピオンMistralとの戦略的パートナーシップを今年のパリAIアクションサミットで発表しました。シェルフは「ヨーロッパは地政学的な俳優として自己主張する必要があり、AIリーダーシップがその強さと欧州の将来の安全と繁栄の鍵である」と述べました。元記事はこちら
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