NVIDIA GTC 3/21-24開催 スペシャルイベントJapan AI DAY

創薬や生命科学研究の中で、機械学習・AI技術が当たり前のように使われるようになった。AlphaFold2による高精度なタンパク質立体構造予測や、その他深層学習によるさまざまな予測タスクの高精度化は、AIの活用範囲を拡大し続けている。我々は特に化合物の大規模言語基盤モデルに注目しており、BARTで化合物を学習したMegaMolBARTによる潜在空間を利用して各種予測手法の開発を行っている。
本講演では、我々が1位となったkaggle化合物溶解度予測コンペティションでの成果や、化合物標的相互作用予測の高精度化、またAlphaFold2を活用した分子設計など、深層学習の創薬・生命科学への応用事例について紹介する。

IMD（国際経営開発研究所）が発表したデジタル競争力に関する国際指標「デジタル競争力ランキング2022」では、日本は63カ国中29位と過去最低となり、欧米諸国だけでなく韓国や台湾をはじめとするアジア諸国にも大きく後塵を拝しています。
今やデジタル技術でビジネス変革を如何に実現できるかが企業の競争力に大きく関わる中、日本の国力低下にもつながる喫緊の課題だと言えるでしょう。
当セッションでは、DXやAI技術に関する有識者とともに、日本のDX推進の現状を確認しながら、このような結果を引き起こしている真因、その解決策、DXの要となるAI 技術の動向について議論します。

自然言語処理（NLP）は爆発的なスピードで進化しており、ここ数年、様々な業界大手企業が、競い合って基盤モデル（Foundation Model）の構築に取り組んでいます。ビジネスの競争優位性構築に当たってFMはもはや必要不可欠であるという認識が高まる中、LINEは世界初の日本語に特化したFMの構築に取り組んできました。 その開発にあたっては、FMの学習や大量のデータ保存のために大容量のメモリと強力な計算能力が必要であること、日々実行している様々なAIジョブを止めることなくソフトウェアのバージョンアップやハードウェアの交換を実施するなど、数多くの課題に直面しました。
本講演では、（1）LINEのFM構想の全体像（2）NVIDIA DGX SuperPODなどの先進技術を活用して、どのように課題に対処したか（3）広告、金融、小売サービスなど、FM活用の具体的なユースケースと期待される事業インパクトについてご紹介します。

創薬や生命科学研究の中で、機械学習・AI技術が当たり前のように使われるようになった。AlphaFold2による高精度なタンパク質立体構造予測や、その他深層学習によるさまざまな予測タスクの高精度化は、AIの活用範囲を拡大し続けている。我々は特に化合物の大規模言語基盤モデルに注目しており、BARTで化合物を学習したMegaMolBARTによる潜在空間を利用して各種予測手法の開発を行っている。
本講演では、我々が1位となったkaggle化合物溶解度予測コンペティションでの成果や、化合物標的相互作用予測の高精度化、またAlphaFold2を活用した分子設計など、深層学習の創薬・生命科学への応用事例について紹介する。

DeepEyeVisionは、深層学習技術を用いた眼科向け医療機器プログラムを開発する、自治医科大学眼科学講座発のスタートアップです。 目は透明な臓器ですから、目の裏側―「眼底」にある、全身とつながった神経や血管を、直接、見ることが出来ます。それゆえ、身体をメスで傷つけず、「眼底写真」に写った神経や血管を診ることで、眼科疾患のみならず、糖尿病や高血圧といった全身疾患の早期発見も可能です。
DeepEyeVisionは、この「目」が持つ可能性に注目して、研究開発に取り組んでいます。 DeepEyeVisionは、NVIDIA DGX A100 をはじめとする最新のGPUワークステーション活用して、医療機器開発で要求される国際規格の遵守と、高い開発者体験の両立を目指しています。弊社の事例がご参考になれば幸いです。

本セッションは深層学習モデルの推論サーバーに関する技術選定の事例です。サイバーエージェントでは、コンピュータービジョンや自然言語処理をはじめとしたAI技術を用いた広告クリエイティブの制作ワークフローを実際のサービスに利用しています。
制作フローを支える多種多様な深層学習モデルを安定して様々な周辺サービスから利用するために、Triton Inference Serverを推論基盤として導入しました。MLOpsの観点から推論サーバー単体だけでなく周辺サービスとの連携やデプロイも含めて紹介します。

社会が求める真の情報通信技術システムやサービスを創り出すことができる人材育成を目指す東京工科大学。
今回、NVIDIA AI Enteprise + 仮想化環境を活用して、学生や教員が必要な時に必要なだけ気兼ねなく利用できる 新しい AI プラットフォームを構築しました。
限られた予算かつ短期間で、GPUも使える、実践的なスキルや知識を習得するための環境を如何に整えることができたのか。その概要とともに、新しいAIプラットフォームを活用して今後のどのような教育を進めていくのか、その方針についてもご説明します。

Omniverse Connector開発の概要と手順を解説します。
UnityでのOmniverse Connector開発を例に挙げ、このときに必要な開発のための知識や、実際に実装したときのノウハウについて説明します。
また、ConnectorのLive Sync、Live Sessionの仕組みと実装について説明します。 このセッションは、ある程度のUSDの知識を習得している開発者を対象としています。

近年、様々な分野においてディープラーニングをはじめとする、新しい技術が導入されています。こうした新しい技術のいくつかは、多くの計算を必要とすることがあり、GPUによる高速化が欠かせません。
しかしながら、GPUの性能を最大限に引き出すためには、ある程度の習熟が必要となることも事実です。NVIDIAは、GPUによる高速化を必要とするすべての方が、より簡単にGPUの性能を使い切れるよう、end-to-endのソフトウェアスタックを提供しています。このセッションでは、そうしたソフトウェアスタックの全体像を概観し、どういった分野においてGPUによる高速化の恩恵が受けられるのかについて、解説します。

大阪成蹊大学は大阪市内にある中規模の大学で、2023年4月に西日本の私立大学では初めてとなるデータサイエンス学部(Faculty of Data Science)を新設します。
基礎・コア・応用からなるがっちりした情報系科目をベースに、データを利活用するAI・データサイエンス科目を組合せたカリキュラムが特徴です。とりわけ、実験・演習科目「未来クリエーションプロジェクト」、基礎科目「プログラミング基礎」、コア科目「インターネット開発」、応用科目「ビッグデータとクラウド」では、エヌビディア社のAI Enterpriseによる高速処理を導入した最先端の教育を予定しています。
この講演では、大阪成蹊大学のデータサイエンス学部の教育において、AI Enterpriseの利用計画について説明します。

OSから上のセキュリティは常に最新でも、OSより下の脆弱性はこれまで全く手付かずのユーザーが大半のため、攻撃者の格好の標的となっています。
ファームウェアセキュリティを含むプラットフォームセキュリティの現状と必要性を知り、より堅牢なセキュリティ環境を実現しましょう。

NTTPCコミュニケーションズはNVIDIA Omniverseでの高精細なな3次元モデル開発をロケーションフリーで手軽に実現できる「VDIクラウドforデジタルツイン」サービスをリリースしました。
NVIDIA Omniverseを複数ロケーションから利用する上でのネットワークなどのインフラ環境構成や活用ポイントなどをご紹介させていただきます。また、建設業界でのBIM/CIM導入や製造業界でのインドストリアル・オートメーションでの活用など市場背景や利用シーンについてもご説明します。

オンライン ショッピングでは、大手小売業者が提供する何百万もの商品の中から好きなものを選ぶことができます。しかし、あまりの種類の多さに圧倒され、カートの中身が空っぽになってしまうこともあります。これでは、買い物をしようとする買い物客も、売上を逃す小売業者もたまったものではありません。
このような理由から、オンライン ショップでは、買い物客の興味や動機に最も適した商品を案内するレコメンダー システムが利用されています。データサイエンスを利用して、お客様が実際に見たい商品、カートに入れたい商品、注文したい商品をリアルタイムに予測する能力を高めれば、次にお気に入りの小売店でオンライン ショッピングをするときの顧客体験を向上させることができます。
このセッションでは、今年の 1 月末に終了した Kaggle の機械学習コンペ、OTTO – Multi-Objective Recommender System における上位解法を紹介します。