NVIDIA、創薬や自動運転など特定分野向けオープンAI群を一挙公開
- 言語、業務データ、自動運転、創薬、量子計算など多分野を網羅するオープンモデル群を大幅に拡充した。
- タンパク質設計モデルは従来比約13倍高速化し、表形式データの予測や量子校正に特化したモデルも提供する。
- Hugging FaceやGitHub等で順次公開され、企業は自前インフラで自由にカスタマイズできる。
米NVIDIAは、言語処理から自動運転、生物学、量子コンピューティングに至る広範な領域に向けたオープンモデル群の大幅な拡充を発表した。開発者や研究者、企業が各国の言語や業界固有の要件に合わせてカスタマイズし、自前で管理するインフラ上に展開できる基盤を提供する。
言語・学習済みのAIが実際に答えを出す処理。使うたびに計算コストがかかる。">推論分野では「NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL」および「Nemotron 3.5 Bolt」を投入した。テキストと画像に対応し、自律型エージェントの複雑な課題推論や低コストでの業務遂行を支援する。また、構造化ビジネスデータ向けには「NVIDIA Kumo」ファミリーを発表した。関係データや表形式データの予測、異常検知に対応するモデルやオープンライブラリ群を備え、タスクごとに個別の機械学習パイプラインを構築する複雑さやコストを軽減する。
物理世界を理解する基盤モデル「NVIDIA Cosmos」では、ロボットや自動運転の開発向けに訓練データの生成や評価を行う「Cosmos Data Factory」などを追加した。さらに自動運転向けとして、車載でのリアルタイム環境認識と走行計画を行う小型推論モデル「NVIDIA Alpamayo 2 Edge」を投入し、同社の車載プラットフォーム「DRIVE AGX Thor」向けに最適化した。
科学・量子分野への展開も進める。米ワシントン大学のIPD(タンパク質設計研究所)ベイカー研究室と共同開発したタンパク質設計モデル「NVIDIA BioNeMo RFD4-Proteina」は、配列と立体構造を生成し、200個のアミノ酸からなるタンパク質の検証において「RFdiffusion3」比で約13倍高速に設計を生成した。量子計算向けモデル群「NVIDIA Ising」では、量子プロセッサーのリアルタイムな校正や誤り訂正を支援する。
これらのモデル群は、Hugging FaceやGitHub、同社のマイクロサービス提供基盤を通じて順次提供される。「Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB」は金曜日の10月23日に、「Alpamayo 2 Edge」は今月後半にダウンロード提供が開始される予定である。
この記事は NVIDIA 公式ブログの発表を AI が日本語に要約したものです。正確な内容は原文をご確認ください。
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