PC提案事例

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・キャッシュとは
キャッシュメモリはCPUとメインメモリの間に設置されるメモリ。CPUが頻繁にアクセスするデータを一時的に高速な記憶域に保持することで、メインメモリへのアクセス回数を削減し、CPUの処理速度を向上させる。 キャッシュにはL1、L2、L3の階層構造があり、L1がCPUに最も近いため最も高速。キャッシュの管理はハードウェアで行われ、CPUはキャッシュの存在を意識することなく高速にデータアクセスが可能。キャッシュのサイズは小さいため、データを保持することでキャッシュヒット率を上げ、メモリアクセス待ち時間を短縮している。

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・Hansen Solubility Parameter in Practice (HSPiP)とは
HSPiPは、分子の相互作用に関する物理化学的な性質である帆船溶解度パラメータ (HSP) を計算するためのソフトウェア。HSPは、分子の極性、分散力、水素結合力などを考慮して、溶媒との相互作用を予測するために使用される。HSPiPは、分子のHSPを計算するだけでなく、溶液中の混合物のHSPを推定することもでき、HSPを用いた化学物質の選定や製品設計、新規化学物質の設計など幅広く応用される。

参考：Hansen Solubility Parameter in Practice (HSPiP)
※弊社研究開発者向け海外製品調達・コンサルテーションサービス「ユニポス」のWEBサイトに飛びます

■キーワード

・Lumionとは
Lumionは、建築や都市設計の分野で使用される3Dビジュアライゼーションソフトウェア。CADデータからリアルなCG映像を手軽に作成できる。光の当たり方や材質の表現力が高く、迫力あるリアルな映像を作ることが可能。操作がシンプルで、専門知識がなくても扱えるため、誰でも美しい映像を短時間で作ることができる。建築の設計段階からプレゼンテーション、マーケティングに至るまで、あらゆるシーンで活用できるビジュアライゼーションツール。

参考：Lumion ※外部サイトへ飛びます

・ArcGISとは
ArcGISは地理情報システム(GIS)の代表的なソフトウェアプラットフォームである。地理データの収集・管理・解析・可視化を行うことができ、世界の多くの組織でGISとして利用されている。デスクトップ製品としてArcGIS ProやArcMap、サーバー製品としてArcGIS Enterprise、開発者向けにAppStudioやArcGIS API for Python、モバイルではArcGIS QuickCaptureやExplorerなどがある。世界中の行政機関や企業でGISとして広く利用されている。

参考：ArcGIS とは? (ESRI) ※外部サイトに飛びます

・ReCap Proとは
ReCap Proは、Autodesk社の3Dスキャンデータ処理ソフトウェア。高精度な3Dスキャンデータを大量に取り込み、クリーニングやメッシュ化、テクスチャマッピングなどの処理を高速に実行できる。得られた精緻な3Dデータは、BIMやCADなどの3D設計ソフトウェアへの変換が可能。リバースエンジニアリング、建設・設計業務、文化財のデジタルアーカイブなどを効率的に進めることができる。

参考：ReCap Pro: 対象物をデジタル データ化 (Autodesk) ※外部サイトに飛びます

・CloudCompareとは
ReCap Proは、Autodesk社の3Dスキャンデータ処理ソフトウェア。高精度な3Dスキャンデータを大量に取り込み、クリーニングやメッシュ化、テクスチャマッピングなどの処理を高速に実行できる。得られた精緻な3Dデータは、BIMやCADなどの3D設計ソフトウェアへの変換が可能。リバースエンジニアリング、建設・設計業務、文化財のデジタルアーカイブなどを効率的に進めることができる。

参考：CloudCompare ※外部サイトに飛びます

・Metashapeとは
Metahsapeは、写真 (静止画像) から高品質な3Dモデルを構築できるソフトウェア。
基本的な機能を搭載したStandard Editionと、より多くの機能を搭載するProfessional Editionが存在し、 Professional版では航空写真などから3次元GISコンテンツを作成することも可能。
Metashapeライセンスはユニポスにて取り扱っています。

参考：Metashape (Agisoft) ※弊社研究開発者向け海外製品調達・コンサルテーションサービス「ユニポス」のWEBサイトに飛びます

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・DeepLearningとは
DeepLearningは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識や予測を行う手法。一般的に大量のデータを必要とするため、データが豊富な場合に効果的な手法とされている。
また、DeepLearnigは画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で広く用いられている。複雑な特徴や関係性を学習することができるため、従来の機械学習手法よりも高い精度を発揮することができる。

参考：【特集記事】機械学習ってなんだろう ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます

・TensorFlowとは
TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開している機械学習ライブラリ。PythonやC++など多言語に対応し、CPUやGPUを利用した高速な計算が可能。画像認識や自然言語処理、時系列データ処理といった用途に適しており、事前学習済みのニューラルネットワークを利用できることも特徴。大規模データセットでの学習が行えるため、最新の深層学習研究開発に幅広く用いられている。

参考：TensorFlow ※外部サイトに飛びます

・Kerasとは
KerasはPythonで書かれたディープラーニングのためのライブラリ。使いやすさと直感的なAPIデザインが特徴で、迅速なニューラルネットのプロトタイピングが可能。バックエンドにTensorFlowやTheanoを利用し、CPUとGPUの両方で動作する。また、Pythonで書かれているため柔軟に拡張ができ、研究開発用途に適している。

参考：Keras ※外部サイトに飛びます

・CUDA Toolkitとは
CUDA Toolkitは、NVIDIAが提供しているGPU向けのパラレルコンピューティングプラットフォーム。C/C++からNVIDIAのGPUアーキテクチャを利用した高速なパラレルプログラミングが可能。DeepLearningや科学計算、コンピュータグラフィックスなど、様々な分野でGPUの計算能力を活かすことができる。コンパイラ、ライブラリ、デバッガなどのツールが含まれており、SDKとして提供されている。マルチGPU環境もサポートしており、ワークステーションからクラウドまで幅広い環境で活用できる。

参考：CUDA Toolkit (NVIDIA Corporation) ※外部サイトに飛びます