インテルは、Accenture* と協力して、企業のデジタル・トンラスフォーメーション (DX) への取り組みの加速を支援するため、ダウンロード可能な一連の AI リファレンス・キットをオープンソース・コミュニティーに提供しています。これらのキットは、インテルがデータ・サイエンティストや開発者に提供する AI アプリケーション・ツールをベースに構築されています。
利点 導入事例 組み合わせキット 注目のキット チュートリアル
重要なビジネス上の問題を解決インテルは、さまざまな業界で課題解決を支援する手段として AI リファレンス・キットを選択しました。各キットには、より高い精度、トレーニングと推論のパフォーマンスの向上、そして全体的な総所有コストの削減を実現するために開発された AI モデルが含まれています。 AI リファレンス・キットのビデオデモで AI をスケーリングAI リファレンス・キットが実社会の問題を解決するためどのように活用されているか例をご覧ください。 |
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利点 |
オープンソースのマシンラーニング・キットでイノベーションを加速数千の AI モデルから設計、トレーニング、テストされ、ユースケースに最適なものがオープンソース・コミュニティーにリリースされています。データ・サイエンティストは、業界から提供されるデータを使用してモデルをカスタマイズして調整できます。 |
マシンラーニングのパイプライン向けに設計および最適化各リファレンス・キットには、企業内での AI 導入を加速するため、次のことを説明するユーザーガイドが含まれています。
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少ない計算リソースでより多くのモデルを構築すべての AI モデルは、AI 開発ニーズに合わせてインテルのライブラリー、フレームワーク、ツールを使用して最適化されており、oneAPI を利用して、より少ない計算リソースでトレーニングと推論のパフォーマンスを高速化します。AI リファレンス・キットは、AI ツールやインテル®ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットなど、インテルの AI ソフトウェア・ポートフォリオのコンポーネントを使用します。 |
導入事例 |
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予測資産管理の予測精度が最大 25% 向上ユーティリティー資産の健全性を予測して、より高いサービス信頼性を実現 (英語) |
視覚的欠陥検出のトレーニング時間が最大 20%、推論時間が最大 55% それぞれ高速化ライフサイエンス向けの視覚的品質管理検査を自動化 (英語) |
エンタープライズ会話型チャットボットのバッチモードでの推論が最大 45% 高速化エンタープライズ会話型 AI チャットボットとの対話を強化 (英語) |
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AI リファレンス・キットのハブ30 を超えるトレーニング済みマシンラーニング・モデルとディープラーニング・モデルを備えた AI リファレンス・キットがオープンソース・コミュニティーにリリースされました。各キットには、モデルコード、トレーニング・データ、マシンラーニング・パイプラインの命令、ライブラリー、インテル® oneAPI コンポーネントが含まれています。 すべてのコード・リポジトリーとベースとなるトピックを 1 つのリストで確認できます。 |
複数のキットを組み合わせてビジネスプロセスを最適化複数の AI リファレンス・キットを組み合わせてビジネスを変革できます。この例では、医薬品製造ビジネスの 4 つの段階が自動化および最適化されました。 大規模なデータセットをトレーニングし、パターンを識別することで、AI は効率、製品の品質、患者エクスペリエンスを向上させることができます。この統合 AI リファレンス・キットには、次の 4 つのキットが含まれています。
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試してみるこの統合 AI リファレンス・キットには以下が含まれます。
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注目のキット |
個人識別情報
(PII) の匿名化 (英語)
個人を特定できる情報のマスキングを自動化します。 |
ライフサイエンス向けの視覚的品質管理検査を自動化 (英語)
製薬会社による錠剤の目視検査の自動化を支援します。 |
高速なデジタルツインの洞察 (英語)
デジタルツインの動作モデリングのトレーニングと推論を高速化します。 |
画像データの生成 (英語)
ディープラーニングに使用できる画像を生成します。 |
チュートリアルAI リファレンス・キットを最大限に活用するヒントとテクニックを学びます。 |
コードに関連するすべての情報を常に把握サインアップすると、CPU、GPU、FPGA、およびその他のアクセラレーター (スタンドアロンや任意の組み合わせ) に最適化され、優れたコードを作成するのに役立つ最新のトレンド、チュートリアル、ツール、トレーニングなどを受けることができます。 |
