AIによるイノベーションを加速するデータ処理技術の進化

AI技術の飛躍的な進歩に伴い、様々な業界において瞬時に膨大なデータを処理する技術がますます重要となっています。
銀行業界では詐欺の早期発見、自動車産業では自動運転技術の安全性向上など、AIの活用領域が拡大する中で、データ処理技術がAIイノベーションの加速に欠かせない要素として注目されています。

本記事では、金融、通信、バイオメディカル、公益事業など、さまざまな分野での加速されたデータ処理技術がもたらす革新についてご紹介します。
NVIDIAの最先端テクノロジーを活用し、実際に業務効率化やコスト削減、研究開発の迅速化に成功している事例をもとに、AIによるイノベーションを促進するデータ処理技術の進化の現状とその意義を解き明かしていきます。

AI革新のための加速データ処理の重要性

AIがいろいろな分野で使われている今、データ処理の速さがとても大切になってきています。
例えば、銀行では詐欺を早く見つけて口座を守るため、車の会社では自動運転車をもっと安全にするためにAIが活躍しています。

AIが上手く働くためには、たくさんのデータを集めて、それを整理し、すぐに使えるように準備する必要があります。
データサイエンティストは、実験を重ねてAIが最高の働きをするように調整しますが、そうしたAIはリアルタイムで大量のデータをすぐに処理しなければなりません。

AIがもっと複雑になり、色々な種類のデータを扱うようになると、データを速く処理することがますます重要になります。

金融機関は瞬時に詐欺を検出

金融機関はたくさんの取引データを速く分析する必要がありますが、これが大きな課題です。

アメリカンエキスプレスは、加速コンピューティングを使って、LSTMモデルという特別なAIモデルを使って、取引を速く処理し、詐欺をリアルタイムで見つけることができるようにしました。
これにより、以前よりも50倍速く処理ができるようになり、詐欺の検出精度も向上しました。

さらに、PayPalはNVIDIA GPUを使ってデータを処理することで、コストを大幅に削減できることがわかりました。
これにより、金融機関は詐欺をすぐに見つけて、損失を減らすことができます。

通信事業者は複雑なルーティング操作を簡素化

通信プロバイダーは毎日多くのデータを扱いますが、NVIDIAのcuOptを使って、ルーティング操作を強化しています。
cuOptは複雑な計算を行うことで、どうやって技術者を派遣するかを決めるのを助けます。

AT&Tはこの技術を使い、ルーティングの解決を速くし、クラウドコストを90%削減しました。
また、NVIDIA RAPIDSを使って、データサイエンスと分析のスピードを上げています。

これにより、AT&Tは運用効率を上げ、エネルギーの消費を減らしながら、顧客に良いサービスを提供できるようにしています。

バイオメディカル研究者は薬物発見のタイムラインを短縮

バイオメディカル研究者は、新しい治療法を見つけるために科学文献を読む必要がありますが、これが非常に大変です。

AstraZenecaは、NVIDIA GTCを使って、肺がん治療の新しい遺伝子を見つけることができました。
NVIDIA RAPIDSを使って、彼らはかなり速く、以前は数ヶ月かかった作業を数秒で終えることができるようになりました。

このように加速コンピューティングとAIを使うことで、新しい薬をもっと速く、安全に開発することができます。

公益事業者はクリーンエネルギーの未来を構築

エネルギーセクターでは太陽エネルギーや風力エネルギーのようなクリーンエネルギーへの移行が進んでいますが、
これはグリッド管理を複雑にしています。新しいスマートグリッドは、多くのデータを扱い、電気の流れを上手く管理する必要があります。

クリーンエネルギーへの移行は、多様なエネルギー源を統合することで、エネルギーインフラの管理をよりデータ集約型にしています。

出典:NVIDIA