Global Soul Limited 会社ニュース

先進的な材料ソリューションの革新的な企業である YINCAE (YINCAE) は,革新的なアンダーフィール材料 UF 158UL の発売を発表しました.大きなチップの需要を満たすために設計されたこの最先端の製品は 室温の流動性,迅速な固化,高い信頼性において 卓越した性能を示していますUF 158ULは優れた流動性があり,10ミクロンくらいの隙間を簡単に埋めることができます100×100mm サイズまでの大きなチップでも使えます.そのユニークな製法により,室温で迅速に固化し,生産時間とエネルギーコストを大幅に削減できます.UF 158ULの信頼性がチップに熱圧に対する強力な保護を提供します."我々は UF 158UL を発売することに非常に興奮しています.補填技術における変革的な製品UF 158ULは,優れた流動性,迅速な固化,高い信頼性により,製造業者が大きなチップの生産において前例のない効率と品質を達成することができます." UF 158ULは幅広い用途に適しています■高性能コンピューティング ・人工知能 ・自動車電子機器 ・航空宇宙システム 主な特徴と利点 · Room temperature fluidity for easy application · Fast curing for improved production efficiency · High reliability for long-term performance · Excellent filling of 10 micron gaps · Compatible with large chips up to 100 x 100 mm.

YRP10 高級モデルの高速性と高精度の特徴を継承しています簡単に使用できるようにする一方で,ヤマハ・モーターズ・欧州のロボット部門のサーフェス・マウント・テクノロジー (SMT) は,今年4月1日に新しいYRP10e溶接ペーストプレス (1) を発売すると発表しました.. YRP10eは,ハイエンドのYRP10プレスの基本的な性能を継承し,使いやすさを強調するエントリーレベルのモデルです.新しい世代のYRシリーズプラットフォームは優れた硬さ,ヤマハの独占3Sノズル (2) と鋼網吸着により,高速印刷性能,コアビートタイム6秒,印刷精度最大±6σ: ±30μm,プロセス能力指数 (Cpk) ≥2.0 (最適なヤマハエンジン条件下でCeTaQ測定装置で測定).YRP10eは約25%高速で,印刷精度は約40%高い (3)さらに, the YRP10e comes standard with features such as printed pressure feedback control for precise pressure regulation and universal steel mesh bracket for one-click replacement of steel mesh for more efficient setup高画質のカメラでプリントを徹底的に検査する機能も備えていますそして残留溶接量検査安定した印刷品質を保証するために鋼網内の溶接体積をモニターする. 印刷機を含むマウント機器の全範囲を製造する強みであるヤマハエンジン,表面マウント"ワンストップ・スマート・ソリューション"という理想的なコンセプトを現実にします. The company is also promoting smart factory systems that enable more efficient mounting processes across the board through smooth and precise collaboration between devices without the use of black boxes電子部品の組み立てプロセスでは,超小型のチップ部品と狭いピッチの電極部品の使用が増加しており,製品のサイズが小さくなる傾向があります.より高い密度印刷回路板 (PCB) に溶接ペーストを塗装するプロセスはかなり挑戦的になります.初級機器を用いた基本的な回路板の製造の難しさも年々増加していますこの反応として,ヤマハ エンジンは YRP10e エントリーレベルの溶接ペストプレスを開発しました.このモデルは高速,精密に選択された高級モデルの高精度印刷性能,ユーザーフレンドリーな基本的な機能,非常に高い価格/パフォーマンス比を保証する.エントリーレベルのモデルであるにもかかわらず,高級機器で高く評価される機能が標準で提供されています.プリントプレッシャーフィードバック制御を含む,プリントプレッシャーの正確な調整ユニバーサルな鋼網支架で 1 クリックで様々な鋼網サイズを切り替える. 移動時間を短縮し,ビート時間を加速するバッファーコンベヤー.ヤマハ・ロボティクス SMT部門について ヤマハ・サーフェスマウント・テクノロジーズ (SMT)この"ワンストップスマートソリューション"には,溶接ペーストプレス,部品の配置機械3Dプリント回路板テスト機,配送機,管理ソフトウェアこのシステムは,直感的な操作者インタラクションに焦点を当てて,電子機器製造にヤマハの哲学をもたらします,すべてのオンラインプロセス間の効率的な調整,および最新の製造ニーズを満たすユーザーを可能にするモジュール式設計.ヤマハグループのサーボモーター制御とビジョン (カメラ) システムの画像認識能力は,高速で非常に高い精度を保証しますプログラム,設定,変換のための高度な自動化機能を持つ最新世代のYRデバイスを含む.最先端のグラフィカルインターフェースとデータ分析機能が備わっていますヤマハのSMT部門は,設計,エンジニアリング,製造,販売およびサービス能力を組み合わせて,運用効率を確保し,顧客とパートナーにサポートを容易に提供しています.日本 の 地域 事務所 と中国,東南アジア,ヨーロッパ,北米では,本社は世界的に存在しています. www.yamaha-motor-roboticseu (1) 細かい溶接粒子からなるパスタ溶接物を塗装するために"スクラパー"と呼ばれるショベルのようなツールを使用する機械溶接器は,回流炉で加熱することで,溶接器が溶け,表面に搭載された電子機器を印刷回路板に結合させる.(2) シングル スクラパー ノズルを振ってこの独占印刷ヘッドは,攻撃の角度,速度,印刷に施された力を制御するためにスパトルを使用します. (3) ヤマハエンジン会社の最高の条件下で.

テクノロジーが急速に進歩するにつれ 配達サービスロボットや 揚げ物を作るロボットが 私たちの生活にどんどん登場し始めています人間に近い外見と行動を持つ人間型ロボットが 科学と技術に対する人々の認識を 頻繁に更新してきました人形ロボットは,何をすることができるのか? 普通の人の生活に入れるのにどれくらいかかるのか?未来で破るべきボトルネック動きを追跡するシステムを使って 銀と黒のヒューマノイドロボットが 作業員が腕を上げて ゆっくり右手を上げました手のひらにミネラルウォーターのボトルを掴んで 握った流動的で自然なプロセスです 人間とパートナーが 互いに関わっているようなものですこれはレジュ (深??) ロボット技術株式会社で記者が見たテストシーンです会社によって開発された高動力の人形ロボット"クアフー" 約45キロの重さ 約1.6メートルの高さ 時速5キロメートルまでの歩行速度20センチメートル以上の高速連続跳躍高さオープンソースのホンメングオペレーティングシステムのインテリジェントリンクアプリケーションを通じて実現でき,科学研究,教育,商業サービスなどの分野で徐々に適用されています.人間型ロボット人形ロボットやバイオニックロボットとも呼ばれ,通常頭,体,腕,脚などの人間の外見に似た特徴を持ち,特定の動きと知覚能力を備えています.中国の人形ロボット開発の急速な発展は 世界科学技術界の注目を集めているアメリカの人形ロボットスター企業である フィギュアAIの創業者兼CEOのブレット・アドコックは Leju Robotをソーシャルメディアで称賛しています世界各地の技術巨人は 人工知能と 知的相互接続を 拡大し続けています人形ロボットの分野では 突破と革新が実現しましたNVIDIAのような技術巨人は,彼らのヒューマノイドロボットの最新の進歩を示した.テスラが開発したヒューマノイドロボット"オプティマス・プライム"は すでに人間のように歩ける卵を右手と左手の間を正確に渡すことができますテスラのCEOのイロン・マスクは 2025年までにテスラには何千ものヒューマノイドロボットが 働いていて 2026年に正式な商業的な大量生産が 開始されると述べた.深?? 新戦略メディア株式会社の研究所の不完全な統計によると., LTD., 2024年6月現在,世界には160以上のヒューマノイドロボット製造企業があり,そのうち60以上の中国企業で,世界最大の人形ロボット製造企業です現在,市場における主流の人形ロボットは高価で,高い価格が50万元を超えている.より多くの顧客が 人間型のロボットに魅せられるように株式会社シェンzhen Zhongqing Robot Technology Co., LTDの創業者兼マーケティングディレクターである Yao Qiyuan氏は,20ドルくらいの値段で発売しました$1,000から$30まで000大学の主要ターゲット顧客として,数百台を販売しました. 2024年1月, the "Implementation Opinions on Promoting Future Industrial Innovation and Development" issued by the Ministry of Industry and Information Technology and other seven departments proposed that it is necessary to strengthen future high-end equipment人形ロボットなどの高級機器製品に 突破し 全機械による新技術の産業化を促進し 世界一高級機器システムを 創出しますラング・シャオクーン"人間のようなロボット技術が 安定しているときは 人間がやっていることを 全てできるし 想像力にも 余地がある""国際ロボット協会によると2021年から2030年までには,世界のヒューマノイドロボット市場の年間成長率は 71%に達する. 中国電子学会が発表したデータによると,2030年までに中国の人形ロボット市場は 約870億元に達すると予想されていますYoubi の ブランド 責任 者 の Tan Min は,産業 製造,商業 サービス,家族 付き合い は 現在 人形 ロボット の 3 つの 主要 な 応用 シナリオ で ある と 述べ まし た.人形ロボット は 最初 に 商業 サービス や 工業 製造 の シナリオ に 適用 さ れ まし た"人間型ロボットが 知的製造,商業サービス,家庭用分野でも 応用されていくことを 期待しています""将来何千もの家庭に 人形ロボットが侵入し すべての家庭で必要となるでしょう "." ゾンタイ証券社によるロボット産業に関する特別報告書は 人形ロボットが家庭サービスやショッピングモール受付,柔軟な製造未来では 人工ロボットの代替は 柔軟な製造リンクから始まるでしょう産業分野におけるヒューマノイドロボットの応用の最大の意義は,企業が機械化のために生産ラインを改造する必要がないことです"工場の現場では,手作業に頼る連鎖がまだ多く,産業用ロボットでは解決できないことが判明しました.ヒューマノイドロボットは1つである可能性があります.1 既存の生産ラインに適応し,変更なしに展開できるヒトの体と動力エネルギーのデザインに似ています つまりヒューマノイドロボットは 人間の社会活動に参加する可能性が高いのです人工知能技術によって人間のようなロボットが 自律的に学習し 人間のように考え コミュニケーションや感情的な付き合いを ある程度達成できるようになるでしょう人間型ロボット は 人口 の 老化 危機 を 緩和 する 重要な 可能性 が あり ます"ヒューマノイドロボットは,高齢者に簡単な日常作業だけでなく,リアルタイムで身体状態を監視します人形ロボットはまだ大規模生産と応用から 遠いところにあります人間 の よう な ロボット を 工場 や スーパー に 雇う こと は,まだ 絶対 的 に "手頃 な"選択 の ほう で は なく",流行"な 選択 です例えば,工場部門では,ヒューマノイドロボットはまだ小規模な試験段階にあり,一部の先進工場だけが特定のワークフローの利用を検討し始めています.人間型ロボットが生産ラインに 投入されるまで 3~5年かかるより正確で安全性を要求します さらに,技術的なボトルネックを克服し 合理的にコストを制御する方法が 人形ロボットの大量生産の鍵となっています機械,電子機器,材料,コンピュータ,センサー,制御技術,その他の分野を 人形ロボットに組み込むと,産業連鎖は非常に複雑になります改善すべき多くのコア技術があります現在各社のヒューマノイドロボット製品には 高いパーソナライゼーション度があり 本当にユニバーサルな部品がないため 製造コストが高くなります未来の人形ロボット産業の発展についてタン・ミンは"患者資本"が 極めて重要だと考えています人形ロボットの研究開発および商業化には長期投資と継続的なイノベーションが必要です業界は 2025年から2030年までには 人形ロボットが"概念証明"から"商業規模"に 移行する重要な時期になると予想しています人形ロボットに関する基準の着陸を加速させることを提案しました"外国と比較して中国には より豊かな応用シナリオがある"とLeng Xiaokunは考えます人形ロボットが完全に訓練されるのを助けます政策,技術,需要が合致して 人形ロボット産業の発展を促進すると期待されています

"世界初のユニバーサルエージェント"です 中国人チームによって開発されました 12つの応用シナリオです 3月6日,マヌスのスクリーン・サークルの友人は,メディアの一部が"GPTモメント", "バースト", "シリコンバレーの眠れない夜"などタイトルを使用し,DeepSeek AIサークルの後,もう1つの刺激剤になりました."マヌスの招待コードを探す"モードで招待コードの値段は10万円まで上がりました 価格が上がり 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡る MITの博士 @ZengyiQin は,X で自分の考えを共有しています. "Manus は良い製品ですが,技術的な突破ではありません"と彼は言います. 国内AIコミュニティの中には,混同した評価もある.一部の技術者は,マヌスは良いエージェントかもしれないと考えているが,いわゆる"XX瞬間"を無視して,これだけ追いかけるだけでは不十分である.衛星による報道にも 反対する投資家はいますマヌス・チームには,マーケティングの成功に敬意を表しています. マヌスがテクノロジー業界の注目を集めた後, マヌスのAIのパートナーである チャン・タオはソーシャル・プラットフォームの投稿で反応した."みんなの熱意を過小評価した"マヌスはまだ赤ん坊の中にいる赤ん坊だ と指摘し, 何十人もの仲間に対して もっと寛容で理解を 求めましたできるだけ早く より良い製品が 実現できるように 努力しています. " 弾丸には使い道がある マヌスは良いエージェントだが 宣伝には相応しくない マヌスは革命的な革新なのか? 弾丸が飛ぶのを待って 01 マヌスの技術原理は? マヌスとは? マヌスの担当者は4分間のデモビデオを 提供しただけでした 残りは"製品でみんなと コミュニケーションをとる"ことでした マヌスは世界初の汎用エージェントで 独立思考とシステム計画能力がある提案や答えだけを提供するマヌスは仮想環境で,コードを書くこと,ウェブをスマートにブラウジングすること,さまざまなアプリケーションを操作すること,そして完全なタスク結果を直接配信することなど,自律的にツールを呼び出すことができます.旅行の計画から 複雑な作業を遂行する保険保険の比較,サプライヤーの調達,財務報告の分析などです 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡る 一般的な人工知能アシスタントが 現実の問題に どう対応するかを評価する基準ですマヌスは3つの難易度レベルすべてで新しい最先端のパフォーマンス (SOTA) を達成しました. 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡る 公式情報によると,マヌスのコアは,独立した仮想マシンで閉ループタスクフローを構築するために,マルチエージェントアーキテクチャ (マルチエージェントコラボレーションアーキテクチャ) を使用している. 具体的には,計画代理人,実行代理人,検証代理人の労働と協力メカニズムの分割を通じて複雑な作業に対処します. このプロセスでは,Manus は仮想マシンに新しいタスク環境を作成し,コードを書く,実行する,ウェブを閲覧する,オペレーティングアプリケーション,など,様々なツールを呼び出すことができます.ユーザーに高品質の回答やソリューションを. 公式デモでは,プロンプトワードを入力すると,マヌスは任務を分解し あなたの指示に従ってアイデアを決定します. 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡る データを取り出し コンテンツを分析するなどです. インタフェースの右側からリアルタイムで生成された対応コードをご覧いただけます. マヌスはコードを統合し,それをLLMに戻し,メモリを更新し,推論とコンテンツ生成を行います.最後に,完全な個別化された旅行計画が作成されます. 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡る MITの博士 @ZengyiQin は,X で自分の考えを共有しています. "Manus は良い製品ですが,技術的な突破ではありません"と彼は言います. しかし,短期間でシステムの機能性を最適化しても,前もって定義されたプロセスは,システムの最大性能を大幅に制限しますブラウザレベルとオペレーティング システムレベルの間にあるような,比較的限られた環境でしか動作できない.ソフトウェアのツール以外では有効ではありません例えば,スライドをコントロールできず,そのソフトウェアの多くは マヌスのツールボックスにはない. 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡る ネットイーズの技術と 技術スタッフの交換の後 マヌスは良いエージェントかもしれない"XXの瞬間"を. 02 マヌスチームの背景は? マヌス製品の創業者である小宏氏は,2015年に華中科学技術大学を卒業し,ソフトウェア工学専攻で,連続起業家です.彼はナイトゲイル・テクノロジーを設立し,SaaSツールなどのB端製品を立ち上げましたテンセント,ゼーンファンドなどから何百万ドルもの投資を受け,2020年にユニコーン企業に製品を売却した. 4分間のビデオでは 司会者は モニカの共同創設者であり 首席科学者である ジー・イチャオで シャオ・ホングではありません 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡るピーク・ジ モニカの共同創設者兼 首席科学者 2022年,シャオ・ホンは海外市場に焦点を当てたAIアシスタントのモニカを開発するために"バタフライ効果"会社を設立.モニカはオールインワンを実現するために様々な大規模言語モデルを統合します.ユーザーにチャットなどの多種多様な機能サービスを提供する翻訳,コピー処理,図面 しかし,大型モデルを開発しなかったため,モニカは市場に出た瞬間から"シェル"製品として批判されました."シェル"製品の市場について 一般的な見解は,長期的に見れば市場の大部分は段階的な製品で,最終的な製品は大型モデル企業に食べられるでしょう. 2024年には モニカは死なず ブラウザプラグインからアプリやウェブページへと 徐々に製品形式が拡大しました ユーザー数は1千万人に達し 利益は相当ですAI Chromeプラグイン製品のヘッドに属している. マヌス・ドックモデルが発表されていませんが マヌス・ドックモデルが発表されるまで明らかに大きなモデルの能力の統合です. 03 シェルはシェルの使用をしており,人間とAIとの相互作用はより人道的になります AIエージェントは新しい概念ではありませんが,過去の製品は,実際に"使用"するのが難しいことが多いです.多くのプラグインは,デバッグする必要があるだけでなく,複雑なツールチェーン,一般的な利用者が実際に使用するのを妨げている主な障壁である.. マヌスの破れた輪の 慎重な分析は 普通の人の理解や使用の 限界が大きく 縮小されたせいかもしれません ユーザーからのフィードバックによると,Manusは予想以上にタスクを実行しやすく,曖昧なタスク命令さえも,文脈に応じて分解して実行できます.ユーザーから正確な入力を要求する代わりに. しかし,実施効果の観点からすると,多くの人は,マヌスが象徴する本当の"手解放"にはまだある程度の距離があると言います. 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡る 超線形アカデミーの マヌスチームのメンバーは 構造が少なく より多くの知性を持つという 哲学を信じ 実践していると言います データが十分なら モデルも十分です建築は柔軟でコンピュータの使用,深層研究,コードエージェントなどといった概念は 製品機能から自然能力へと移行します シャオ・ホンもインタビューで エージェントについての見解を公開しましたユーザーニーズをコンテキストで理解できます基本的な論理は,製品が普通ユーザーの使用習慣にますます合致していることです人と人工知能の間のコミュニケーションは よりスムーズで人間的なものになっています. 製品発売の2日前 シャオ・ホンはSNSに投稿しました 2025年にはチャットボットが第2のギャップを 乗り越え 代理人が第1のギャップを 乗り越え 次の6ヶ月で戦う機会が沢山ある最後に,あなたは,この殻が使えることを信じなければならない! 弾丸には使い道がある マヌスは良いエージェントだが 宣伝には相応しくない マヌスが良い製品なのかは,まだ市場で見るしかない.しかし,小ホンは,エージェントが"最初のギャップ"を乗り越える歴史的な瞬間は,遠くはないと述べた.   リーシュ 源:ユー・ジャキ_NBJS28262 "世界初のユニバーサルエージェント"です 中国人チームによって開発されました 12つの応用シナリオです 3月6日,マヌスのスクリーン・サークルの友人は,メディアの一部が"GPTモメント", "バースト", "シリコンバレーの眠れない夜"などタイトルを使用し,DeepSeek AIサークルの後,もう1つの刺激剤になりました."マヌスの招待コードを探す"モードで招待コードの値段は10万円まで上がりました 価格が上がり 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡る MITの博士 @ZengyiQin は,X で自分の考えを共有しています. "Manus は良い製品ですが,技術的な突破ではありません"と彼は言います. 国内AIコミュニティの中には,混同した評価もある.一部の技術者は,マヌスは良いエージェントかもしれないと考えているが,いわゆる"XX瞬間"を無視して,これだけ追いかけるだけでは不十分である.衛星による報道にも 反対する投資家はいますマヌス・チームには,マーケティングの成功に敬意を表しています. マヌスがテクノロジー業界の注目を集めた後, マヌスのAIのパートナーである チャン・タオはソーシャル・プラットフォームの投稿で反応した."みんなの熱意を過小評価した"マヌスはまだ赤ん坊の中にいる赤ん坊だ と指摘し, 何十人もの仲間に対して もっと寛容で理解を 求めましたできるだけ早く より良い製品が 実現できるように 努力しています. " 弾丸には使い道がある マヌスは良いエージェントだが 宣伝には相応しくない マヌスは革命的な革新なのか? 弾丸が飛ぶのを待って 01 マヌスの技術原理は? マヌスとは? マヌスの担当者は4分間のデモビデオを 提供しただけでした 残りは"製品でみんなと コミュニケーションをとる"ことでした マヌスは世界初の汎用エージェントで 独立思考とシステム計画能力がある提案や答えだけを提供するマヌスは仮想環境で,コードを書くこと,ウェブをスマートにブラウジングすること,さまざまなアプリケーションを操作すること,そして完全なタスク結果を直接配信することなど,自律的にツールを呼び出すことができます.旅行の計画から 複雑な作業を遂行する保険保険の比較,サプライヤーの調達,財務報告の分析などです 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡る 一般的な人工知能アシスタントが 現実の問題に どう対応するかを評価する基準ですマヌスは3つの難易度レベルすべてで新しい最先端のパフォーマンス (SOTA) を達成しました. 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡る 公式情報によると,マヌスのコアは,独立した仮想マシンで閉ループタスクフローを構築するために,マルチエージェントアーキテクチャ (マルチエージェントコラボレーションアーキテクチャ) を使用している. 具体的には,計画代理人,実行代理人,検証代理人の労働と協力メカニズムの分割を通じて複雑な作業に対処します. このプロセスでは,Manus は仮想マシンに新しいタスク環境を作成し,コードを書く,実行する,ウェブを閲覧する,オペレーティングアプリケーション,など,様々なツールを呼び出すことができます.ユーザーに高品質の回答やソリューションを. 公式デモでは,プロンプトワードを入力すると,マヌスは任務を分解し あなたの指示に従ってアイデアを決定します. 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡る データを取り出し コンテンツを分析するなどです. インタフェースの右側からリアルタイムで生成された対応コードをご覧いただけます. マヌスはコードを統合し,それをLLMに戻し,メモリを更新し,推論とコンテンツ生成を行います.最後に,完全な個別化された旅行計画が作成されます. 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡る MITの博士 @ZengyiQin は,X で自分の考えを共有しています. "Manus は良い製品ですが,技術的な突破ではありません"と彼は言います. しかし,短期間でシステムの機能性を最適化しても,前もって定義されたプロセスは,システムの最大性能を大幅に制限しますブラウザレベルとオペレーティング システムレベルの間にあるような,比較的限られた環境でしか動作できない.ソフトウェアのツール以外では有効ではありません例えば,スライドをコントロールできず,そのソフトウェアの多くは マヌスのツールボックスにはない. 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡る ネットイーズの技術と 技術スタッフの交換の後 マヌスは良いエージェントかもしれない"XXの瞬間"を. 02 マヌスチームの背景は? マヌス製品の創業者である小宏氏は,2015年に華中科学技術大学を卒業し,ソフトウェア工学専攻で,連続起業家です.彼はナイトゲイル・テクノロジーを設立し,SaaSツールなどのB端製品を立ち上げましたテンセント,ゼーンファンドなどから何百万ドルもの投資を受け,2020年にユニコーン企業に製品を売却した. 4分間のビデオでは 司会者は モニカの共同創設者であり 首席科学者である ジー・イチャオで シャオ・ホングではありません 弾丸は使い物で マヌスは最初のエージェントのギャップを渡るピーク・ジ モニカの共同創設者兼 首席科学者 2022年,シャオ・ホンは海外市場に焦点を当てたAIアシスタント"モニカ"を開発するために"バタフライ効果"会社を設立した.様々な大規模言語モデルを統合することで,モニカは

    3月7日 (米国時間) 木曜の夜 スペースXは1月の第7回試験で達成できなかった目標を達成するために設計された. テスト飛行中に 星船が使った超重力推進機が 順調に地面に戻り メカジラの打ち上げ台にある 棒のようなロボット腕によって 完璧に押さえたのですスペースXがこの偉業を成し遂げたのは3度目です. スターシップの第8回試験飛行ブースター復旧成功 (情報源:ネットイーズ・テクノロジーレポート) しかし,宇宙船の上部にあるエンジンが故障した.その時点で,宇宙船は1時間ほどの亜軌道飛行の準備のために,独自のエンジンを発射した.しかし,スペースXは,宇宙船との接触を失い, 昇降燃焼段階を完了しようとしていた.ライブ映像では エンジンが停止しているようだ 星船の第8回のテスト飛行が爆発しました (情報源:ネットイーズ・テクノロジー・レポート)その後 バハマの上空で爆発した. スペースX の 広報 担当 者 の Dan Huot は こう 述べ て い ます".中央 エンジン が 十分 に 失われ た とき,宇宙 船 は 姿勢 制御 を 失い まし た.その時点で宇宙船との連絡が失われました宇宙船からのデータも得られず 自動停止装置が 安全上の理由で 自動破壊を引き起こしたかどうかは不明です" ハルト氏は"我々は破片対策区域など,多くの措置を講じ,航空交通管制と緊密に協力している"と述べた.打ち上げ前には 公共の安全を確保するための 措置を講じましたこの措置は,最後に実施されたとき効果があり,現在も継続的に実施されています". 1月,第7回テスト飛行中の星船が カリブ海上空で爆発し 航空便の遅延と南カイコス島の車に衝突した 今日のミッションで 探査機が爆発した場所は 明らかになっていませんが 連邦航空局は マイアミ,フォート・ローダーデール"空のゴミが落ちる"航空局は 停留命令が 東部時間20時まで 効力あると通知しました 爆発後,SpaceXはXプラットフォームで"宇宙船の昇降燃焼期間に,宇宙船は計画外の迅速な破裂を経験し,連絡を失った.緊急事態計画を 動かすため 警備当局と連携しました原因を突き止めるために 今日の飛行テストデータを 検討します いつも通り 成功は学んだ教訓から来ます そしてこの飛行は 星船の信頼性を向上させるための." 突破口 マックスQ スターシップの打ち上げは Max Q を突破しました.これはロケットの打ち上げにおける重要な瞬間です. Max Q はロケットの空力学圧が飛行中に最大に達する瞬間です.ロケットはすでにかなり速く動いていた大気は比較的密集しており ロケットの表面に極度の圧力が加わっていました 簡単に言えば,この瞬間は,大気はロケットを粉砕するために"最善を尽くす"ときです.破裂や制御喪失など 事故を引き起こす可能性があります. 一連のアップグレード 打ち上げ中に 超重力ブースターは 機体から成功裏に分離しましたスペースXはこのプロセスを"熱分離"と呼びます 宇宙船は超重いブースターを 引擎で駆動して 追い出すために 自身の力を使いますSpaceXのファルコンロケットのような 肺動力推力器を使うのではなく 強い衝撃によって分離されます スペースXは宇宙船の8回目のテストで 巨大な数の 熱型タイルを宇宙船から取り除きました ブラック色で六角形のタイルが 船の腹を覆っていますこのタイルは,宇宙船を地球大気に戻る際の 極端な熱から守るために設計されています車両の脆弱な部位をストレストーストする目的です. 言い換えれば,障害点を決定するために,車両を限界まで押し. スペースXはまた,新材料をテストしています. ステンドルを隔離するために, 声明で言う: "様々な金属タイルオプション, 活性冷却の金属タイルを含む,復着時に熱保護から宇宙船を保護するための代替材料を試験するために使用されます. " 1月に失敗した試験により,SpaceXは火災を防ぐために設計された新しい換気口と"浄化システム"を含む他のアップグレードと改善を行いました.スペースXは,ミッションチームの経験によって, 燃料を供給する線を調整し, 推進燃料の温度を修正しました.もう1つの変更は宇宙船の"運用推力目標"を調整する スペースXが飛行中にエンジンで生成したい推力の量です前より 5 フィート (約 2 メートル) 高い,約 25 パーセント の 推進 燃料 を 持っ て いる将来の長期任務を遂行できるようになるでしょう 恒星船のフロントフラップは 小さくなり 熱タイルから遠ざかって 上へ移動しますこの設計アップグレードは,フラップが再入入りの間に高温にさらされている時間の量を減らすために設計されています超重力ブースターには より強力な飛行コンピュータが搭載されました シミュレーション衛星を展開する このテスト飛行では,SpaceXは当初,宇宙船を用いてシミュレーションされたStarlink衛星を展開しようと計画していたことに注目すべきです.スペースXは1月の第7回飛行で 星船がどのように任務を遂行するかを テストすることを望んでいた飛行から10分後 突然爆発しました スペースXは,第8回テスト飛行で使用されたシミュレーション衛星は,同社の次世代スターリンクインターネット衛星に"類似した大きさ"になると述べた.他のロケットの多くのように 荷重のフェアリングが装備されていないのでこの衛星は 特殊なハッチから 放出されなければなりません しかし,このときのシミュレータは 宇宙に滞在しません. その代わりに,彼らは, 軌道外の経路に沿って移動し,離陸後約1時間後にインド洋に墜落すると予想されています探査機内の爆発により失敗した.

数日前,アメリカの中国紙"ワールドニュースネットワーク"によると, TSMCの会長兼社長, ウェイ・チェ・ジャーは, 台湾大学経営学部で講演をしました."TSMCがない場合"TSMCが将来"米半導体"になるかどうかについて外界に答えた.アリゾナで工場を立ち上げるときに 直面した困難について語りました 私たちはアリゾナで 沢山の鼻臭と涙で 訓練を受けました アリゾナ州に工場を設置する際の3つの困難を 指摘します まず第一にインフラですアメリカで家を建てるのは 素晴らしいことだとTSMCのアリゾナ工場の隣に インテルの工場があるとしても 10年前に建てられ 今では人々はなくなっています"建設労働者の半分がテキサスから. " アメリカはTSMCに必要な化学品を 供給できるが 台湾から直接輸入されるものより 5倍高い価格でTSMCは 硫酸を島から ロサンゼルス港に運ぶだけですアメリカで直接生産するよりも安価です 化学薬品の生産は米国で直接生産するよりも安価です TSMCアリゾナ工場は,世界の残りの部分です 2つ目の問題は地方自治体です これは地方の法律や行政のスピードに反映されていますウェイ・チェ・ジャは,地方自治体の考えはなかったと,TSMCの資金を使って 規則を作る専門家を雇うことを要求しています 各会議には 市役員がいるのでTSMCは専門家を招いた"3500万ドルのコストで1万8000以上の規制が完成した" 管理のスピードに関して,Wei Zhe jiaは,TSMCの急速な進歩の理由は,生産ラインを2年半で建設できるという点を示した.テクノロジーの進歩によって 生産ラインのデザインが 変わりますTSMCはメーカーと連携して 変更を即座にします しかし米国では 変更を停止し 地元の政府にそして彼らの承認を待った.. ウェイ・チェジアは率直に言いました "米国への最新技術滑走路は可能だと思いますか?" すべてを申請して入国するのに少なくとも2倍も時間がかかります" 土地,水,電気,人材を備えた生産ラインを 再構築するのに 2年半かかると ウェイ氏は言いましたTSMCは少なくとも3つの工場を建設する必要がある3ナノメートルの工場を例に挙げると ウェイ・チェ・ジャは上記の条件を満たすならTSMCをどの国にも移転し すべての顧客のニーズを満たす工場を建設するのに 約5年かかります. "労働組合の設立の始まりは とても崇高な理想であり 労働者がよりよい福祉のために戦うのを助けることですしかしその後"世界ニュースネットワーク"は,TSMCが地元で労働と賃金問題を抱えていると信じている. ウェイ氏は,TSMCは台湾への投資を拡大し続けると述べた. "世界ニュースネットワーク"は,TSMCは,最新の技術が台湾,中国,他国へ移動するのは難しい. TSMCは4ナノメートルのチップを アリゾナ州で生産し始めています "アメリカ史上初めてアメリカ人労働者が米国で 最先端の4ナノメートルのチップを製造しています生産と品質は台湾製品に匹敵する"と説明. ニューヨーク・タイムズ紙は,TSMCのアリゾナ・ウェーファー工場の従業員の約50%が依然として台湾出身だが,工場の継続的な拡大により,この状況は時間の経過とともに変化する可能性があると述べた. TSMCは,アリゾナ州で最初の工場が2025年上半期に量産され,2028年に第二工場が最先端の2ナノメートルのチップを生産すると予想していた.TSMCは,州内のウエファー工場で最も先進的な"A16チップ"製造技術を採用することに同意しました. 去年の12月 国務院台湾事務局の広報担当者 朱・フェンリアンはTSMCは DPP当局が米国に好意を得るために"仮名"になったと回答した.島上での世論によると, DPP当局は"独立を求めるために米国に頼る"と決意しています.TSMCは遅かれ早かれ"アメリカ半導体"になります台湾の関連産業の利点は弱まってしまうでしょう.企業や島民の利益は 損なわれることになるでしょう台湾の使用価値が 枯渇すると "チェスの駒"は "見捨てられた子供"になります 朱・フェンリアンは,台湾の多くの企業が,海峡横断協力に参加することで,急速に発展できたことを指摘すべきだと述べた.台湾海峡の両岸が 協力して中国国民経済を 強化する道が正しいことを 完全に証明しています.

ウォールストリート・ジャーナル紙は月曜日に報じた. アントロピックは,OpenAIの最も近いライバルである,新しい資金調達ラウンドを完了している.予想よりはるかに大きいアントロピックは当初 20億ドルの資金調達を計画していましたが 投資家との交渉で その金額を調達することができました アントロピックは以前180億ドルで評価されていたが,最新の資金調達により,その価値は615億ドルに3倍に増加する.. このラウンドは,Lightspeed Venturesが主導し, ゼネラル・キャタリストとBessemer Venture Partnersが参加した.ABUダビを拠点とする投資会社交渉中です. アントロピックの年間収益は 最近の売上をベースに 12ヶ月間予測され 約12億ドルに達しました会社はお金を失うOpenAIは昨年10月に 資金調達ラウンドで 2024年の収益は 37億ドルに達すると投資家に伝えた. アントロピックの最新資金調達の詳細は公表されていません 2021年に元OpenAI従業員によって設立されたAnthropicは,OpenAIと競争する十分な才能と資金を持つ数少ないAIスタートアップの1つと考えられています.消費者市場ではまだOpenAIに遅れをとっていますプログラマーや企業顧客に 人気が高まっています アントロピックは この資金を使って より強力な人工知能モデルを 開発する予定です"推論モード"と"伝統的なモード"を組み合わせたものです: 同社は,Claude 3.7 Sonnetの"ハイブリッド"モデルが"推論モード" (複雑な答えについて考えるための停止) と伝統的なモード (リアルタイムで答えを生成) の両方に対応できると主張しています.市場での唯一の"ハイブリッド"モデルだと.分析家は この動きが テクノロジー企業との激しい競争の中で Anthropic が必要不可欠な優位性を得る助けになると考えていますディープシークの新しいモデルが 立ち上げられた時から シリコンバレーの投資家は Anthropic,ディープシークのモデルが アメリカ最高のAIと 同じ性能があるからです費用のわずかな部分で無料で使用できます アントロピックのCEOのダリオ・アモデイは以前 ディープシークの突破は AIの研究開発の経済を 変えることはないとブログに書きました彼は,DeepSeekの研修コスト削減が業界の傾向に沿っていると信じています.: 訓練コストが"年前に開発された現在の米国モデルより 8倍も低くなると平均的な傾向と完全に一致していますDeepSeekのトレーニングコストデータでさえ 傾向線にしか入っていないし まだそこまで到達していないかもしれませんAnthropicの資金調達は 予想より大きく 投資家がまだAIモデルを開発する企業に 賭けることを示しています 先ほど報告したように OpenAIは 400億ドルまでの新たな資金調達交渉中です 300億ドルという価値がありますマスクのXAIは,潜在的な投資家との非公式の資金調達交渉も行っています..

2月24日 (現地時間) に,ボストン・ダイナミックス (Boston Dynamics) の創業者,マーク・ライバート (Marc Raibert) 氏は,彼の知的ロボット研究所AI研究所は 能力をテストするために 中国のロボットスタートアップである ユシュ・テクノロジーからロボットを購入しました ボストン・ダイナミクス創立者が演説 "我々の研究室はウキのヒューマノイドロボットを買ったし,比較的安価ないくつかの小型ロボットも買った" "競合相手であっても,それを買って,それが何をできるか見ることができます" レイバート は,ウキ の ロボット の 能力 に 感銘 を 感じ て い まし た.去年 夏 に,レイバート は 上海 で 開催 さ れ た 世界 人工 知能 会議 (WAIC) に 出席 し まし た."27人のロボットが解放されたことを知りました"初めて中国に来たんだ"と彼はイカイに語った. "ユシュのCEOと話して,彼らは素晴らしい仕事をしたと思う". ボストン・ダイナミックスが開発した4本足のロボット スポットとヒューマノイドロボット アトラスは"彼らの間には多くの違いがある競争は避けられないと思います" 開発の様子を観察するのは非常に興味深いでしょう" "DeepSeekのような革新が中国から来ているのは嬉しいが,これはまだ始まりだ.人工知能の分野全体が まだ発展途上ですテクノロジーの発展を変化させる新しいアイデアが将来にも増えるでしょう"と,彼は最初の金融記者に語った. 人形ロボットは 人工知能 (AGI) を達成するための重要なステップと見なされていますレイバート は 50 年 以上 ロボット 研究 に 携わり,カーネギー メロン 大学 や マサチューセッツ 工科 機関 (MIT) で 働い て き まし た1992年にボストン・ダイナミックスを設立した.レイベルトは,AGIを達成するには,ハードウェアを構築することはソフトウェアを構築するのと同じくらい重要だと信じている. "AGI がいつ実現されるかは複雑な問題であり,それにはちょっとした宣伝も含まれています". "知能には多くの次元があります"と彼は言いました. "機械は完全に知性とは遠いと思います.倫理や規制にもかかっていますAGIがいつ来るか予測するのは難しい" AI技術から生じる多くの問題に対処し,バランスをとらなくてはなりません "例えば大きな言語モデルが 幻覚をたくさん生み出そうとしています"ライベルトはこう言いました. 人形ロボットの商業化について話すとき ライベルトは 人形ロボットの応用可能性は巨大であるにもかかわらず"普通の人々の家"に入るのは まだ多くの課題です"家庭の環境が違って 複雑なシーンが登場する" "安全性" "家庭が安全に利用できるかどうか"そして最後に"現在の人形ロボットは家族にとって高価すぎる" ボストン・ダイナミックスを設立して30年後の2022年にライバート氏は AI研究所ラボを設立し,AI研究所は新しい世代のインテリジェントロボットの基礎科学研究に焦点を当てています.人形ロボットには 人間の能力が多くあります"例えば,筋肉繊維のような小さな組織の構造,ロボットの神経と皮膚は 人間と大きく異なります困っているのはこれだ"と彼は言った.

今年1月に 人工知能のスタートアップ DeepSeekが 新しいモデルR1で 2つの突破を発表したことで 静かに人工知能の経済性を再定義しましたこのモデルは前モデルより 1/40のコストで最高性能を達成します2024年12月現在,DeepSeekのV3大型言語モデルは 訓練コストを90%以上削減しました 2つの突破が広く注目されましたDeepSeekはAIモデルに 推論のプロセスを詳細に説明するよう求めることで 思考連鎖誘導として知られる研究アプローチが 精度と効率を向上させたことを明らかにしました2つ目は,DeepSeekは人工知能を利用して データを手動で表示することなく 独自のデータセットを作成しますディープ検索が 言うほど安くないという議論がありますこの発見は AI経済学の新たな時代を もたらしました 人工知能のコスト構造は劇的に変化しています 性能の上昇の1ドル"ドルは スタートアップや企業向けアプリケーションにインフラストラクチャ投資この変化は市場の力を揺るがし 最終的には機敏なスタートアップが短期的に技術巨人と追いつきながら 利益率を上げるのに役立ちます テクノロジー大手企業は AIインフラ開発に 100億ドル以上を投資しており その額は増え続けています柔軟なアルゴリズムに対して優位性を維持する方法を考える必要があります急速に変化する環境の中で,技術大手企業とスタートアップ企業の両方には明確なメッセージがあります.技術進歩の機会を迅速に把握し,排除される. ディープサーチ前後におけるAI市場景観 テクノロジー大手によるインフラ投資に 競争しようと苦労していました膨大なデータセンターを建設し 人工知能技術の進歩から 大きな利点を得ましたこれらの巨人は,膨大なデータ資源を持っているだけでなく,多くの博士の才能を集めており,アルゴリズムの進歩も,彼らの強力な技術力に依存しています.長期にわたって確立された流通ネットワークにより,既存の顧客に迅速に製品を移動し,フィードバックループを通じて技術的進歩を加速できます. しかし今日では スタートアップは 技術巨人と競争できる規模で 2025年までに 訓練モデルのコストは 95%低下します技術巨人のインフラメリットを大幅に削減する過去3年間で理由化コストはほぼ千倍に減少し,将来的にはさらに減少すると予想されています.アルゴリズムの優位性の期間が45日から100日まで短縮され,今後も短縮する可能性がある.. 訓練コストが重要なボトルネックではなくなったとき,推論性能 (つまり,リアルタイムアプリケーションにおけるAIモデルのパフォーマンス) は新しい焦点になります.より安価なモデルで,より大きなモデルと同等の電力を提供し,低性能GPUで動作できるよりスマートなAI製品が非常に低コストで提供できれば スタートアップはついに 利益を上げながら テクノロジー巨人を上回るチャンスを得ることができます 競争力のあるAIチームを組むため,多くの博士課程の才能を雇用する必要がなくなり,スタートアップは成長し,最適化するテクノロジーの巨人よりも安価なモデルを販売する. そして,彼らは主にアプリケーションレベルに焦点を当てているため,15年前 クラウド・スタートアップが ユニット・エコノミーを改善することで 優位性を得たように. この傾向はスタートアップに有利であるだけでなく,Nvidiaのような企業もリスクにさらしている.DeepSeekの発表後,Nvidiaの株価は12%下落したが,その後回復した.チップメーカーにとってリスクは高まる. 需要は,トレーニングを中心としたハードウェアから,より効率的な推論ソリューションへと移行しているため.消費者向けのニューラル・プロセッシング・ユニット (Npus) の出現は,この変化を加速させ,スマートフォンやラップトップなどのデバイスでAIモデルをネイティブで実行できるようにします. 人工知能の支出 挑戦者にとって良いことは テクノロジー大企業にとって悪いのですAIの巨人は,ほとんど本能的に, ディープ検索の支配を, 国家の安全保障への影響と結びつけています.スタンフォード大学を含む米国の研究者が ディープ検索の技術を複製し 超えることができましたデータインフラストラクチャプロジェクトに莫大な資金を投資する企業は:AIモデルの研究開発に費やした膨大なお金は無駄だった?安価な技術が高価な技術と同じくらいうまく機能しているなら なぜそんなにお金を費やしたのか? 歴史的な傾向によると AIの進歩の大半は 過剰な規模投資に頼っているようです トランスフォーマー・アーキテクチャは 過度な訓練によって成功しましたその時点でアルゴリズム的に最適と考えられていたものを上回る低コストで同じパフォーマンスを達成できると証明しています DeepSeekのような効率的なソリューションが 効率を大幅に向上させたにもかかわらずハイパースケールクラウドプロバイダの拡大は,依然としてより大きなデータセンターを必要とし,膨張する推論コストを負わなければなりません. テクノロジー大手たちは じっとしているわけではなく ディープ検索の成果を競う軍拡競争を 目にしており グーグルのジェミニモデルやマイクロソフトのAzure AI FoundryとMetaのオープンソースのLLaMAが 支配権を争っていますオープンソースモデルは重要な役割を果たす. メタのCEOであるマーク・ザッカーバーグは,個人化されたAIの重要性を強調しました.つまり,個々のユーザーのニーズ,文化,好みに合わせたモデルです..このビジョンは AI開発のより広範な傾向と一致しています 巨大なクラウドインフラストラクチャを必要とせずに 高性能を提供できる より小さく より専門化されたモデルです スタートアップは新しいチップを獲得する 同時に オープンソースと閉鎖ソースの巨人は 異なる目標を掲げており 競争相手の優位性をさらに高めていますメタのような企業が作成したオープンソースモデルは,エコシステム全体で競争し,コストを削減し続けますスタートアップは,両者の間の競争を活用して,各用途の価格/パフォーマンス比を最大限に高めることができます.利益率を上げながら. ビジネス規模に関係なく メッセージは明確です 市場動向や コンピューティング能力や才能といった 特定の利点から 早く利用するか 失敗するかです技術 的 進歩 の サイクル は 短く なり ます新しい性能基準を設定するのに 数ヶ月,あるいは何年もかかりましたが DeepSeekの技術革新により 現在では41日しかかかりませんイノベーション は 前例 が ない 速度 で 進歩 し て い ます速やかに縮小している.

アップルは月曜日に,テキサス州で新しい人工知能サーバー工場を開設する計画を含む,最大500億ドルを投資する計画を発表した. アップルはフォックスコンと提携し,ヒューストンに25万平方フィートのサーバー製造施設を建設すると述べた.新しい施設は2026年までに稼働する予定で,今後4年間でアップルの主要な投資計画の一部になります. テキサス新工場に加えて,アップルは全米で約2万人の新しい労働者を雇用する予定だと述べた.アップルは,新しい雇用の大半が研究開発 (R&D),チップエンジニアリング,ソフトウェア開発人工知能と機械学習 声明の中で,クックは言った, この500億ドルの投資計画を通じて米国への投資への長年のコミットメントをさらに進めることを誇りに思います"アップルは500億ドルの投資計画で 20の州でApple TV+のストリーミングサービスのコンテンツの制作,新しい雇用と研究開発支出. アップルは"過去5年間で750億ドル以上の米国税金を支払ったまま 2024年には19億ドル以上の米国税金を支払っている"と述べた. テクノロジー巨人はまた 現在50億ドルから100億ドルに拡大し ミシガン州に新しい製造アカデミーを設立し 米国を拡大すると述べた.チップ工学などの最先端分野を支援する研究開発投資. AppleのCEOのティム・クックが先週トランプ大統領と会談した後,投資計画が発表されたことに注目すべきです. ウォール街の記事によると米国大統領ドナルド・トランプは 金曜日に知事たちが参加した会議で,クック氏がメキシコから米国にアップル製品の生産を移すことを約束したと述べた.クック氏はまた,Appleが米国に何百万ドルも投資すると約束した.トランプ氏は,Appleが中国に投資しているのは関税を支払うことを望まないためだと明らかにした. ウォール街は,アップルの動きはトランプ政権の政策に対する反応であり,自身の利益を守る戦略的動きである,とアナリストを引用した.国内投資と雇用を増やすことでアップルは高い利益率と製品価格戦略を維持しながら 高い関税を回避することを望んでいます 月曜日のAppleのプレスリリース 原稿です アップルは今日,今後4年間で米国に500億ドル以上を投資する計画で,これまでに最大の投資を発表した.この新しいコミットメントは,アメリカのイノベーションと高技能製造にアップルが長期的に投資したことに基づいています人工知能,チップ工学,学生と労働者の技能開発など,幅広い分野での幅広い取り組みを支援します. "我々はアメリカのイノベーションの未来を信じています そしてアメリカの未来を動かすために 500億ドルの追加投資をすることで 長期的な投資を積み上げることを誇りに思っています"アップルの最高経営責任者"先進製造業基金の倍増から テキサスで先進技術を構築するまでの間 アメリカ製造業のさらなる支援を 楽しみにしています"アメリカイノベーションの歴史に 新たな章を書き出すために. " 米国 の 新しい 製造 施設 米国投資計画の一環として アップルとそのパートナーが ハウステンでサーバーの生産を開始します2026年に正式に開業し,何千もの雇用を創出する予定です. 以前は米国外で サーバーが製造され ヒューストンで組み立てられるサーバーは Apple Intelligenceで重要な役割を果たしますこれらのサーバーは,Appleのプライベートクラウドコンピューティングの基盤ですAIクラウドコンピューティングを動かすため 最大かつ最先端のセキュリティアーキテクチャと 強力なAI処理力を組み合わせていますこれらのサーバーは,アップルの技術者による長年の研究と開発の成果です業界トップのセキュリティと性能を データセンターに持ち込みます アップルのチームは これらのサーバーを設計し エネルギー効率を重視し アップルのデータセンターの エネルギー需要を削減しました すでに100%再生可能エネルギーで動いていますアメリカ全土に広がるにつれてアップルはまた,ノースカロライナ,アイオワ,オレゴン,アリゾナ,ネバダのデータセンター容量を拡大することを計画しています. アメリカ先進製造業基金を倍増させる 新しい投資の一環として アップルは米国先進製造業基金の 規模を50億ドルから100億ドルに倍増しますこの基金は,2017年に設立され,米国で高技能製造業における世界レベルのイノベーションと雇用増加を支援するものですこの追加的なコミットメントは,先進的な製造と技能開発を全国的に促進することに焦点を当てます. この資金拡大には,アリゾナ州にある TSMC のファブ21 工場に 1 億ドル以上の投資が含まれる.2人以上を雇用しているアップルのチップの大量生産は先月正式に始まりました Appleが使用するチップは,ユーザーに優れた機能,パフォーマンス,エネルギー効率を提供するために慎重に設計されており,世界中のAppleデバイスで重要な役割を果たしています.アップルのサプライヤーは既に12州24の工場でチップを生産していますアリゾナ州,コロラド州,オレゴン州,ユタ州などです. この分野へのアップルの投資は,アメリカ企業,ブロードコム,テキサスインストラクション,スカイワークスとコーヴォ. 現在までに アップルの米国先進製造業基金は ケンタッキー州,ペンシルバニア州,テキサス州,インディアナ州を含む 13の州でアップル製品のための革新的な製造プロセスと材料を. 研究開発への米国の投資拡大 アップルは米国での研究開発投資を拡大し続けています.アップルは過去5年間で米国で先端の研究開発への支出をほぼ2倍にしました成長を加速する計画です. 最近,Appleは最新のiPhone 16eを発表しました.A18チップと新しいApple C1モデムにより,携帯電話は高速でスムーズなパフォーマンスと画期的なバッテリー寿命を提供します.Apple C1はAppleが設計した最初の携帯電話モデムですこのイノベーションは 何千人もの技術者の努力を集めて 数年の研究開発投資の結果ですApple C1はAppleのチップ戦略の新たな章でもありますモデムシステムの革新と最適化のための舞台を設定し,将来より多くのApple製品のために. 今後4年間でAppleは 約2万人を雇用する予定です その大半は研究開発 チップ工学 ソフトウェア開発人工知能と機械学習拡張へのコミットメントには,米国中のAppleの研究開発センターへの 重要な投資も含まれています.ソフトウェア開発人工知能と機械学習 アメリカ企業を支援するために デトロイトに製造アカデミーを設立する 企業が先進的な製造業に移行するのを助けるため,Appleはデトロイトに"Apple Manufacturing Academy"を設立する.ミシガン州立大学などのトップ大学の専門家と協力して,AIとスマート製造技術の導入について中小企業に助言します.この学校では,プロジェクト管理や製造プロセス最適化などの重要なスキルをカバーする無料のオフラインとオンラインコースも提供します.アップルは生産性を向上させることを望んでいます効率と品質を向上させる. アメリカ人の労働者と学生の教育と技能開発に投資する 長期的なコミットメントがありますアメリカ少年少女クラブAppleと緊密に協力して 全国の10代の若者に 無料のプログラミングスキルを 提供しています Appleの次世代の革新者への支援には 未来のハードウェアエンジニアやチップ設計の才能を 訓練することを目的とした 新シリコンイニシアティブも含まれていますこのプログラムはジョージア・テックに拡大し 現在全国の8カ所と大学をカバーしています今年,Appleはまた,このプログラムの範囲をさらに拡大するために UCLAのマイクロチップデザイン教育センター (CEMiD) と新しいコラボレーションを開始します.