Metaによる数十億人規模のAIチップ拡大への挑戦：2年で4つのチップを開発
- Metaが自社製AIチップMTIAの最新機種と開発ロードマップを公開しました。
- 約6ヶ月周期の高速開発により、生成AIの推論を低コストで効率化します。
- PyTorchに標準対応しており、既存のAIモデルを修正せず導入可能です。
世界の森林をより高精度にマッピング：Canopy Height Maps v2のご紹介
- Metaが世界中の樹木の高さを詳細に地図化する新AIモデルを公開した。
- 新モデルDINOv3により、衛星写真から樹木の高さや密度を正確に算出できる。
- 精度の高い森林データは、環境保護の計画立案や都市の熱対策に活用される。
イギリスにおける政府コストの削減とGreenspacesへのアクセス向上：DINOを活用して
- イギリスでは、公園や緑地が年間約84億ドル相当の利益をもたらしている。
- Forest Researchは、DINOv2を用いて樹木のモニタリング精度を高めている。
- DINOv2などのオープンソースAI活用で、コスト削減と政策への貢献が期待される。