ソニーは11月13日、ディープラーニングの学習速度で世界最高速（同社調べ）を達成したと発表した。ディープラーニングの認識精度向上のため、学習データのサイズやモデルのパラメータ数が増え、一度の学習に数週間～数カ月かかるケースも出ている中で、学習時間を短縮できる可能性を示したとしている。 AI（人工知能）開発では、さまざまな試行錯誤をする必要があり、学習時間を短縮させることが重要になる。その手段として、複数のGPUを活用した分散学習が注目を集めていたが、GPU数が増えると「一度のデータ処理個数（バッチサイズ）
ガートナー ジャパンは10月11日、「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2018年」を発表した。2018年現在の日本のICT市場において、ITリーダーがデジタルビジネスを推進するに当たり重要な役割を担う代表的な40のキーワード（テクノロジ、サービス、方法論、プラクティス、コンセプトなど）を取り上げている（図参照）。 2018年現在、「モバイル」「ソーシャル」「クラウド」はある意味、利用して当たり前のものになりつつあり、モノのインターネット（IoT）、人工知能（AI）、ブロックチェーンなどさらに新し
Googleがエッジコンピューティング分野に乗り出す。クラウドと人工知能（AI）を組み合わせるもので、機械学習向け専用チップに代表されるハードウェアの取り組みを拡大する動きととらえることもできる。「エッジコンピューティングの流れを変えるゲームチェンジャー」と同社幹部は述べている。 サンフランシスコで開催中の年次イベント「Google Cloud Next 2018」で発表された。エッジコンピューティングの取り組みは、2018年に発表したIoTサービス「Cloud IoT Core」を補完するものとなる。C
