ジジイがあれこれ考えた

https://jp.reuters.com/article/us-navy-china-idJPKBN1XW02X?feedType=RSS&feedName=worldNews&utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+reuters%2FJPWorldNews+%28News+%2F+JP+%2F+World+News%29

　※『米海軍の報道官がロイターに明らかにしたところによると、同軍の沿岸海域戦闘艦「ガブリエル・ギフォーズ」が２０日、中国が実効支配する南シナ海の南沙（英語名スプラトリー）諸島のミスチーフ礁から１２カイリ以内を通過する「航行の自由」作戦を実施。２１日にはミサイル駆逐艦「ウェイン・Ｅ・マイヤー」を西沙（同パラセル）諸島の周辺海域に派遣した。
同報道官は「作戦は法の支配に基づいており、すべての国に保証された権利、自由、海と空域の合法的な利用を支持するわれわれの意思を示すものだ」と表明した。』
『中国の人民解放軍南部戦区は同日、声明を発表し、米艦船２隻が西沙諸島と南沙諸島の海域を通過したことを確認したうえで、「われわれは（米国に対し）こうした挑発的行動をやめ、不慮の事故を避けるよう要求する。南シナ海の島々と周辺地域における中国の主権は疑う余地がない」と反発した。』

https://jp.reuters.com/article/china-us-xi-idJPKBN1XW0XP?feedType=RSS&feedName=worldNews&utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+reuters%2FJPWorldNews+%28News+%2F+JP+%2F+World+News%29

　※ 『中国の習近平国家主席は２２日、中国と米国は誤った判断をしないよう、戦略的な問題で対話を強化すべきだと述べた。新華社通信が伝えた。
それによると、習主席は、ヘンリー・キッシンジャー元米国務長官と会談し、中国と米国が協力し、両国関係を正しい道筋に導くべきだと語った。』

https://jp.reuters.com/article/hk-trump-idJPKBN1XW24B?feedType=RSS&feedName=worldNews&utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+reuters%2FJPWorldNews+%28News+%2F+JP+%2F+World+News%29

　※『トランプ氏はまた、中国の習近平国家主席に香港で続いている抗議活動を中国が弾圧すれば米中通商協議に「著しいマイナスの影響が及ぶ」と伝えたとし、中国が香港で武力を行使していないのはひとえに自分自身の功績によるとの見解を示した。
中国が香港の抗議活動を弾圧すれば米中通商合意に「著しいマイナスの影響が及ぶ」と習主席に伝えたとし、「私がいなかったら、香港はものの１４分で壊滅されている」と述べた。
その上で「中国は香港との境界沿いに多くの軍部隊を駐留させているが、香港に侵攻していないのは私が習主席に侵攻しないよう要請しているからにほかならない」とし、「現在、歴史上最大の通商合意に向け交渉が進められており、実現すれば素晴らしいことになる。 私がいなければ、香港で数千人の人々が殺され、警察国家が誕生することになる」と述べた。』

https://www.trendswatcher.net/050919/geopolitics/%E3%83%91%E3%83%AA%E3%81%A8%E3%83%95%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%AE%E9%BB%84%E8%89%B2%E3%81%84%E3%83%99%E3%82%B9%E3%83%88%E9%81%8B%E5%8B%95/

『黄色いベスト運動は1968年の暴動と反政府ストに続く、過去50年間で最悪の反政府抗議運動であった。去年、抗議運動の暴動化は沈静化されたが、抗議はパリの一部と地方では尚も続いている。
　黄色いベスト運動は、近代の主要先進国における様々な社会問題を表面化させたのである。フランスの地方・農村から始まった黄色いベスト運動は、特定の政党とは無関係の特定のリーダーがいない、一般の労働者階級・中流階級の市民から始まった運動である。
　グローバル化が進むにつれ、都市部の富裕層と地方・農村の中流階級、労働者階級、貧困層との格差は悪化していった。大都市のパリはグローバル化の恩恵を最も受け、他の地方経済と比べGDPは倍以上である。フランスの人口の60％以上が住む地方ではグローバル化による恩恵は少なく、低い経済成長と高い失業率で経済は衰退している。
　この経済状況のなか、車を運転する人が13％と低い大都市に対して、地方では車が移動や仕事に必要不可欠であるにも関わらず、政府がガソリンとディーゼル燃料価格をそれぞれ15%と25％上げた後に、温暖化対策の一環として燃料増税と炭素税を実施したのである。増税の影響で生活が苦しくなる地方の市民が政府にNOを突きつけたのが黄色いベスト運動である。
　その他にも、政府が進める徴兵制の復活、年金受給の年齢引き上げ、「労働改革」による低賃金や雇用の不安定化、公共設備の民営化、移民増加による犯罪増加と治安悪化などの政策で、多くのフランス市民の政府への不満が高まり、燃料増税から反政府運動へと大きく発展していったのである。
　政治権力と経済の中心であるパリと地方との格差、富裕層と中流・労働者階級との格差といった多くの先進国が抱える社会問題を、黄色いベスト運動は提唱したのである。』

※ と言うことなんで、ちょっと調べてみた…。

「ますます広がり続ける格差と金持ちが富を独占するロシア・インド・タイ」：インディペンデント
『世界大規模の証券・投資銀行業務を展開するクレディ・スイスの調査レポート「グローバル・ウェルス・レポート2016」では、ロシアが世界で最も貧富の差が大きい国だと位置づけており、現在ロシア国内の総資産のうち74.5％は1％の超富裕層によって保持・管理されている現状があります。続いて2位以下は、インド、タイ、インドネシア、ブラジル…となっており、どの国もロシア同様に、国内1％の超富裕層が占める資産の割合が、国内総資産の約50～60％と非常に高い水準となっていることがわかりました。』
http://socius101.com/post-20808/　

『 0.5～0.6は「慢性的暴動が起こりやすいレベル」と言われ 』ているらしい…。これで見ると、フランスはグリーンの色分けなんだが…。

フランスの地形図は、こんな感じ…。農業国と言われるだけあって、平野と河川が広がっているな…。

気候のようすは、こんな感じ…。年間降水量も、多い国だな…。冬も、マイナス１０℃とかにはならず、冷え込みはそれほどでも無い感じだ…。地中海に面しているマルセイユで、１０℃以下か…。暖房無しじゃ、厳しいな…。

人口密度の分布は、こんな感じ…。やはり、大都市に集中しているな…。どこでも、同じだ…。

フランス語のようで、しかもテキストじゃ無いんで、グーグル翻訳かけられなかったんで、ネット辞書で、単語を調べた。「taux」は「率」、「pauvrete」は「貧困」、「d’emploi」は「雇用」と言う意味らしい…（読みは、知らん）。まあ、地域ごとの失業率・貧困率を、表しているんだろう…。確かに、地域によって、濃淡があるな…。数字は、「％」のことか…。２５％の率だと、４人に１人は「失業者・貧困者」と言う話しだから、相当高いな…。そういう状況なのに、『 この経済状況のなか、車を運転する人が13％と低い大都市に対して、地方では車が移動や仕事に必要不可欠であるにも関わらず、政府がガソリンとディーゼル燃料価格をそれぞれ15%と25％上げた後に、温暖化対策の一環として燃料増税と炭素税を実施したのである。増税の影響で生活が苦しくなる地方の市民が政府にNOを突きつけたのが黄色いベスト運動である。 』ガソリン代は、上がるわ、炭素税は取られるわで、踏んだり蹴ったりだ…。それで、怒ったわけか…。マクロンは、学者と医師の息子で、その経歴もエリートそのものだ…（「エマニュエル・マクロン」（　 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A8%E3%83%9E%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%82%A8%E3%83%AB%E3%83%BB%E3%83%9E%E3%82%AF%E3%83%AD%E3%83%B3 　）。地方の、庶民の生活に、疎かった…と言うわけか…。

※ ついでに、ＥＵの経済格差・失業率も、調べてみた…。

１人あたりＧＤＰで見ると、こんな感じ…。やはり、南欧・東欧は低いな…。一時言われた「PIIGS（ポルトガル、イタリア、アイルランド、ギリシャ、スペイン）」も、債務危機にも、なるはずだ…。

失業率の分布図は、こんな感じ…。２０１１年１２月の統計だ…。リーマンショックが、２００８年９月だから、その後の話だな…。やはり、南欧・東欧で、失業率は高い…。

※ 金持ちや資産家は、いくらでも「資産防衛」の手段がある…。「株式」「債権」「国債」「金」「石油」「穀物」…、どれに投資するかは、より取り見取りだ…。「株式」でも、ある業種が不振に陥れば、別の儲けている業種に乗り換えればいいだけの話しだ…。しかも、グローバル経済とかで、業種によっては、巨額の利益を叩き出している会社もある…。そこの「株式」に、投資すればいいだけの話しだ…。

しかし、資産の無い者は、そうはいかんぞ…。日々の「労働」によって、暮らしを立てている者は、「残業」が無くなったり、「リストラ」の憂き目を見たり、会社の再編や事業の再編で、「配置転換」されたり、「地方支社」に飛ばされたりする…。

そういう人々をないがしろにすると、必ずやしっぺ返しを食らうぞ…。黄色ベスト運動は、明日の日本の姿じゃ無いと、どうして言える？

各県でも、これだけの格差がある…。首里城が焼失したのも、偶然とは言えないかも知れんぞ…。

https://www.nbcnews.com/msnbc/embedded-video/mmvo73667653655

トランプ大統領の異例の病院訪問に毒殺未遂の疑い　20.11.2019　（　https://www.trendswatcher.net/050919/geopolitics/%E3%83%88%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%97%E5%A4%A7%E7%B5%B1%E9%A0%98%E3%81%AE%E7%95%B0%E4%BE%8B%E3%81%AE%E7%97%85%E9%99%A2%E8%A8%AA%E5%95%8F%E3%81%AB%E6%AF%92%E6%AE%BA%E6%9C%AA%E9%81%82%E3%81%AE%E7%96%91%E3%81%84/　）

※ アメリカ大統領職と言うのは、大変なものだな…。まあ、大国の指導者というのは、どこも同じようなもの、なんだろうが…。安倍さんの「潰瘍性大腸炎」も、一時、毒を盛られた説もあったくらいだからな…。

「ネットゲリラさん」のサイトを、見てたら、紹介されてた…。

「潜水艦はイヤだな。煙草吸えないし」（「ネットゲリラ」さん）（　http://my.shadowcity.jp/2019/11/post-16850.html　）

「南シナ海で原子力潜水艦が爆発か＝マスコミ」（　https://jp.sputniknews.com/incidents/201911226859019/　）

※ 元記事は、ここのようだ…。真偽は、ちょっと不明だな…。

https://halturnerradioshow.com/index.php/en/news-page/world/there-has-been-an-incident-in-the-south-china-sea

『Oceanographic instruments monitoring the South China Sea have reportedly registered a significant undersea EXPLOSION.
Details are sketchy as of 6:22 PM eastern US time, but military sources are saying an explosion took place at a depth of approximately 50 Meters, which caused an underwater shock wave of such sudden presence, and of such strength, that the explosion itself “had to be between 10 and 20 Kilotons.” Those sources (military) also say explicitly “An earthquake has been ruled out.”
United States submarines routinely operate in that area of the world’s oceans.
If an explosion of that magnitude took place, it could reek havoc with the submarine(s) and their instruments; perhaps forcing them to leave an area, or perhaps put into port for re-calibration or repairs.
There is nothing in the area of the South China Sea which, on its own, can account for such a possible event.
Details remain very sketchy at this hour, but tune-in to the Hal Turner Show tonight on WBCQ (7.490 or 5.130 AM) or WRMI (9.455 AM) or KYAH 540-AM “Utah’s Talk Authority” for the latest details. You can also tune-in here on the net using the LISTEN ONLINE button in the menu bar above. (Those internet links do not go active until about an hour before the show starts, and stream commercial-free music until the show begins at 9:00 PM eastern US time (GMT -0500)

UPDATE 11:17 PM EST —

Radiation is now being detected at shore monitoring points around the South China Sea!
According to this official map from the uRADMonitor Global Environmental Monitoring Network, “significant” radiation readings are now registering on their radiation monitors, shown on the map below:
You can view these LIVE readings for yourself HERE
Did China detonate a small, tactical, nuclear device to send a warning to the United States over the US Senate and US House approving the Hong Kong Democracy Act, which China views as an “assault” upon China’s internal affairs?
Has China had enough of US “freedom of navigation” exercises in the South China Sea?
Is China feeling the sting of economic downturn from its Trade War with the USA, and are they “upping-the-ante” signaling actual war?
Now that you have read this story, please COVER THE COST for what your visit cost this site by clicking one or more of the ads below which generates Advertiser revenue of two to three cents per click – no purchase necessary by you — and helps offset operating costs for this web site.
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（グーグル翻訳による訳文）

『南シナ海で「事件」が発生しました-午後11時17分EST更新：放射線が検出されました!!!!
南シナ海を監視している海洋観測機器は、重要な海底爆発を記録したと伝えられています。

詳細は米国東部時間の午後6時22分時点で大雑把ですが、軍事筋は爆発が約50メートルの深さで発生したと言っています。 「10〜20キロトンでなければなりませんでした。」それらの情報源（軍事）はまた、「地震は除外された」と明確に述べています。

米国の潜水艦は、世界の海のその地域で日常的に活動しています。

その規模の爆発が起こった場合、潜水艦とその機器に大混乱をもたらす可能性があります。おそらく彼らにあるエリアから出ることを強制するか、あるいはおそらく再校正や修理のために港に入れます。

南シナ海の地域には、それ自体でそのような可能性のある出来事を説明できるものは何もありません。

この時間の詳細は非常にわかりにくいですが、最新の詳細については、今夜、WBCQ（午前7.490または午前5.130）またはWRMI（午前9.455）またはKYAH 540-AMのHal Turner Showに参加してください。上のメニューバーのLISTEN ONLINEボタンを使用して、ネット上でここでチューニングすることもできます。（これらのインターネットリンクは、ショー開始の約1時間前まではアクティブにならず、ショーが米国東部時間午後9時（GMT -0500）に開始するまでコマーシャルなしの音楽をストリーミングします
午後11時17分（東部標準時間）-

現在、南シナ海周辺の沿岸監視ポイントで放射線が検出されています！

uRADMonitorグローバル環境モニタリングネットワークのこの公式マップによると、「重要な」放射線測定値は、以下のマップに示すように、放射線モニターに登録されています。
これらのライブ測定値は、ここで確認できます

中国は、中国の内政に対する「攻撃」と見なしている香港民主主義法を承認する米国上院と米国下院について米国に警告を送るために、小型の戦術的な核兵器を爆発させましたか？

中国は南シナ海で十分な米国の「航海の自由」演習を行っていますか？

中国は、米国との貿易戦争からの景気後退の痛みを感じており、彼らは実際の戦争を示す「前倒し」です。』

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20191122/k10012187611000.html?utm_int=all_contents_just-in_002　

※ ふーん…。

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20191122/k10012187581000.html?utm_int=news_contents_news-main_001

※ ふーん…。

※ オレが、ほぼ毎日チェックして、参考にしているサイトがある。日頃の感謝を込めて、ここに紹介しておく…。

『北の国から猫と二人で想う事　livedoor版』（nappi10さん）
http://blog.livedoor.jp/nappi11/

『兵頭二十八の放送形式 ; 兵頭二十八ファンサイト　半公式』（兵頭二十八さん。「管理人さん」は、別にいるようだ…）
https://st2019.site/?cat=2

『東京の郊外より・・・：SSブログ』（マングースさん）
https://holyland.blog.ss-blog.jp/　

上記タイトルの記事は、兵頭二十八氏のサイトで紹介されていたもので、それを参考に飛んで、元記事を探したものだ…。

前に、「巨大ＡＩチップ」開発成功の投稿を、上げたことがあった…。（『[FT]逆転の発想が生んだ世界最大のAI用チップ』　 https://http476386114.com/2019/08/20/ft%e9%80%86%e8%bb%a2%e3%81%ae%e7%99%ba%e6%83%b3%e3%81%8c%e7%94%9f%e3%82%93%e3%81%a0%e4%b8%96%e7%95%8c%e6%9c%80%e5%a4%a7%e3%81%aeai%e7%94%a8%e3%83%81%e3%83%83%e3%83%97/ 　）

この記事は、その続報にあたるもので、そのチップを使用して、ハード（装置）を開発した…、と言う話しだ。英文記事と、そのグーグル翻訳文を載せておく…。

https://www.technologyreview.com/s/614740/ai-chip-cerebras-argonne-cancer-drug-development/

『A new generation of specialized hardware could make drug development and material discovery orders of magnitude faster.
by Karen Hao
Nov 20, 2019

At Argonne National Laboratory, roughly 30 miles from downtown Chicago, scientists try to understand the origin and evolution of the universe, create longer-lasting batteries, and develop precision cancer drugs.

All these different problems have one thing in common: they are tough because of their sheer scale. In drug discovery, it’s estimated that there could be more potential drug-like molecules than there are atoms in the solar system. Searching such a vast space of possibilities within human time scales requires powerful and fast computation. Until recently, that was unavailable, making the task pretty much unfathomable.

But in the last few years, AI has changed the game. Deep-learning algorithms excel at quickly finding patterns in reams of data, which has sped up key processes in scientific discovery. Now, along with these software improvements, a hardware revolution is also on the horizon.

Yesterday Argonne announced that it has begun to test a new computer from the startup Cerebras that promises to accelerate the training of deep-learning algorithms by orders of magnitude. The computer, which houses the world’s largest chip, is part of a new generation of specialized AI hardware that is only now being put to use.

“We’re interested in accelerating the AI applications that we have for scientific problems,” says Rick Stevens, Argonne’s associate lab director for computing, environment, and life sciences. “We have huge amounts of data and big models, and we’re interested in pushing their performance.”

Currently, the most common chips used in deep learning are known as graphical processing units, or GPUs. GPUs are great parallel processors. Before their adoption by the AI world, they were widely used for games and graphic production. By coincidence, the same characteristics that allow them to quickly render pixels are also the ones that make them the preferred choice for deep learning.

But fundamentally, GPUs are general purpose; while they have successfully powered this decade’s AI revolution, their designs are not optimized for the task. These inefficiencies cap the speed at which the chips can run deep-learning algorithms and cause them to soak up huge amounts of energy in the process.

In response, companies have raced to design new chip architectures that are specially suited for AI. Done well, such chips have the potential to train deep-learning models up to 1,000 times faster than GPUs, with far less energy. Cerebras is among the long list of companies that have since jumped to capitalize on the opportunity. Others include startups like Graphcore, SambaNova, and Groq, and incumbents like Intel and Nvidia.

A successful new AI chip will have to meet several criteria, says Stevens. At a minimum, it has to be 10 or 100 times faster than the general-purpose processors when working with the lab’s AI models. Many of the specialized chips are optimized for commercial deep-learning applications, like computer vision and language, but may not perform as well when handling the kinds of data common in scientific research. “We have a lot of higher-dimensional data sets,” Stevens says—sets that weave together massive disparate data sources and are far more complex to process than a two-dimensional photo.

Initially, Argonne has been testing the computer on its cancer drug research. The goal is to develop a deep-learning model that can predict how a tumor might respond to a drug or combination of drugs. The model can then be used in one of two ways: to develop new drug candidates that could have desired effects on a specific tumor, or to predict the effects of a single drug candidate on many different types of tumors.

Stevens expects Cerebras’s system to dramatically speed up both development and deployment of the cancer drug model, which could involve training the model hundreds of thousands of times and then running it billions more times to make predictions on every drug candidate. He also hopes it will boost the lab’s research in other topics, such as battery materials and traumatic brain injury. The former work would involve developing an AI model for predicting the properties of millions of molecular combinations to find alternatives to lithium-ion chemistry. The latter would involve developing a model to predict the best treatment options. It’s a surprisingly hard task because it requires processing so many types of data—brain images, biomarkers, text—very quickly.

Ultimately Stevens is excited by the potential that the combination of AI software and hardware advancements will bring to scientific exploration. “It’s going to change dramatically how scientific simulation happens,” he says.

The chip must also be reliable and easy to use. “We’ve got thousands of people doing deep learning at the lab, and not everybody’s a ninja programmer,” says Stevens. “Can people use the chip without having to spend time learning something new on the coding side?”

Thus far, Cerebras’s computer has checked all the boxes. Thanks to its chip size—it is larger than an iPad and has 1.2 trillion transistors for making calculations—it isn’t necessary to hook multiple smaller processors together, which can slow down model training. In testing, it has already shrunk the training time of models from weeks to hours. “We want to be able to train these models fast enough so the scientist that’s doing the training still remembers what the question was when they started,” says Stevens.』

『（グーグル翻訳による訳文）
巨大な超高速AIチップが、より良い抗がん剤を見つけるために使用されています
新世代の特殊なハードウェアにより、医薬品開発と物質発見のオーダーを大幅に高速化できます。
よるカレン・ハオ
2019年11月20日

シカゴのダウンタウンから約30マイルのアルゴンヌ国立研究所では、科学者が宇宙の起源と進化を理解し、長持ちするバッテリーを作成し、精密ながん治療薬を開発しようとします。

これらのさまざまな問題には、共通点が1つあります。それらは、その規模の大きさのために厳しい問題です。創薬では、太陽系にある原子よりも潜在的な薬物のような分子が存在すると推定されています。人間の時間スケール内でこのような広大な可能性の空間を検索するには、強力で高速な計算が必要です。最近まで、それは利用できず、タスクをほとんど理解できませんでした。

しかし、ここ数年で、AIはゲームを変えました。深層学習アルゴリズムは、一連のデータのパターンをすばやく見つけることに優れており、科学的発見の主要なプロセスを高速化しました。現在、これらのソフトウェアの改善に加えて、ハードウェア革命も視野に入れています。

昨日、Argonne は、スタートアップCerebrasの新しいコンピューターのテストを開始し、ディープラーニングアルゴリズムのトレーニングを桁違いに加速することを約束したと発表しました。世界最大のchi pを収容するコンピューターは、現在使用されている新世代の専用AIハードウェアの一部です。

「科学的問題のために持っているAIアプリケーションを加速することに関心があります」と、アルゴンヌのコンピューティング、環境、ライフサイエンスのアソシエイトラボディレクターであるリックスティーブンスは言います。「膨大な量のデータとビッグモデルがあり、それらのパフォーマンスを向上させることに関心があります。」

現在、ディープラーニングで使用される最も一般的なチップは、グラフィカル処理ユニット（GPU）として知られています。GPUは優れた並列プロセッサです。AIの世界で採用される前は、ゲームやグラフィック制作で広く使用されていました。偶然にも、ピクセルをすばやくレンダリングできるのと同じ特性が、ディープラーニングに適した選択肢となっています。

しかし基本的に、GPUは汎用です。彼らはこの10年間のAI革命に成功しましたが、デザインはタスクに最適化されていません。これらの非効率性は、チップが深層学習アルゴリズムを実行できる速度を制限し、プロセスで膨大なエネルギーを吸収させる原因となります。

これに応えて、企業は AIに特に適した新しいチップアーキテクチャを設計するために競い合っています。うまくいけば、そのようなチップは、ディープラーニングモデルをはるかに少ないエネルギーでGPUよりも1,000倍高速にトレーニングできる可能性があります。Cerebrasは、このチャンスを活かすために飛び上がった企業の長いリストの1つです。その他には、Graphcore、SambaNova、Groqなどのスタートアップや、IntelやNvidiaなどの現職が含まれます。

新しいAIチップを成功させるには、いくつかの基準を満たす必要があります、とスティーブンスは言います。少なくとも、ラボのAIモデルを使用する場合、汎用プロセッサよりも10倍または100倍高速でなければなりません。特殊なチップの多くは、コンピュータービジョンや言語などの商用の深層学習アプリケーション向けに最適化されていますが、科学研究で一般的な種類のデータを処理する場合はパフォーマンスが低下する場合があります。「高次元のデータセットがたくさんあります」とStevens氏は言います。大規模で異種のデータソースを組み合わせたセットで、2次元の写真よりもはるかに複雑です。

また、チップは信頼性が高く使いやすいものでなければなりません。「何千人もの人々がラボでディープラーニングを行っていますが、誰もが忍者プログラマーではありません」とスティーブンスは言います。「コーディング側で何か新しいことを学ぶ時間を費やすことなく、人々はチップを使用できますか？」

これまで、Cerebrasのコンピューターはすべてのボックスをチェックしました。iPadよりも大きく、計算に1.2兆個のトランジスタを備えたチップサイズのおかげで、複数の小さなプロセッサーを一緒に接続する必要がなく、モデルのトレーニングが遅くなる可能性があります。テストでは、モデルのトレーニング時間が数週間から数時間に短縮されました。「これらのモデルを十分な速さでトレーニングできるようにしたいので、トレーニングを行っている科学者は、開始時の質問を覚えています」とStevens氏は言います。

当初、アルゴンヌは抗がん剤の研究でコンピューターをテストしていました。目標は、腫瘍が薬物または薬物の組み合わせにどのように反応するかを予測できる深層学習モデルを開発することです。このモデルは、2つの方法のいずれかで使用できます。特定の腫瘍に望ましい効果をもたらす可能性のある新薬候補を開発するか、さまざまな種類の腫瘍に対する単一の薬候補の効果を予測します。

スティーブンスは、Cerebrasのシステムが抗がん剤モデルの開発と展開の両方を劇的にスピードアップすることを期待しています。これには、モデルを数十万回トレーニングし、さらに数十億回実行して、すべての候補薬を予測することが含まれます。彼はまた、バッテリー材料や外傷性脳損傷など、他のトピックに関する研究室の研究を後押しすることを望んでいます。前者の研究では、数百万の分子の組み合わせの特性を予測して、リチウムイオン化学の代替を見つけるためのAIモデルを開発する必要がありました。後者には、最適な治療オプションを予測するモデルの開発が含まれます。非常に多くの種類のデータ（脳の画像、バイオマーカー、テキスト）を非常に迅速に処理する必要があるため、これは驚くほど難しいタスクです。

最終的に、スティーブンスは、AIソフトウェアとハ​​ードウェアの進歩の組み合わせが科学的調査にもたらす可能性に興奮しています。「科学的なシミュレーションがどのように起こるかを劇的に変えるでしょう」と彼は言います。』

※ 「ＡＩ兵器」とか、「（攻撃用）ＡＩ無人機」などと言う物騒なものでなく、こういう人の幸福に寄与することに役立てて欲しいものだ…。