PC提案事例

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・Lumerical FDTDとは
Lumerical FDTDは有限差分時間領域法を用いた電磁界解析ソフトウェア。3次元構造の広い周波数範囲での解析が可能で、複素媒質や各種材料を考慮できる。FDTD法により高速に広帯域の周波数解析が行え、位相やSパラメータの取得が可能。入射波も豊富で開放境界はPMLで実現。出力フォーマットや回路結合にも対応し直感的な操作性。マイクロ波・光通信・フォトニクス分野で研究開発に使われている。

参考：LUMERICAL FDTD (Ansys) ※外部ページに飛びます

・FullWAVEとは
FullWAVEは有限差分時間領域法 (FDTD法) を用いたCAEソフトウェア。高性能・高精度なシミュレーションエンジンと快適なCADレイアウトプログラムを用いて、様々なフォトニック構造における光の伝搬を解析することができる。解析対象の材料特性として、分散性材料や非線形性をもった材料を扱うことも可能。

参考：FullWAVE 製品概要 | Synopsys ※外部ページに飛びます

・COMSOL Multiphysicsとは
COMSOL Multiphysicsは様々な物理学や工学分野など製造や科学研究のあらゆる分野で利用されるソフトウェア。設計やデバイス開発、解析などで用いられる。

参考：COMSOL ※外部サイトへ飛びます

・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

・Pythonとは
Pythonは、Python Software Foundation (PSF) が著作権を保持する、オブジェクト指向プログラミング言語。プログラミングの構文がシンプルなため可読性が高く、目的に応じたライブラリやフレームワークといったコンポーネントが豊富に揃っていることも特徴。プログラミングの初学者から上級者に至るまで人気の言語。

参考：Python ※外部サイトに飛びます

参考：【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は？- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」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

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・Rとは
Rとはオープンソース・フリーソフトウェアの統計解析向けプログラミング言語/開発実行環境。統計処理のための計算やグラフ化で利用される。
多くのライブラリが存在するため、ライブラリを呼び出すだけで複雑な手法を扱うことができる。

参考：The R Project for Statistical Computing ※外部サイトに飛びます

・Rstudioとは
RstudioはRを使用するための統合開発環境。直感的で使いやすいユーザーインターフェースを提供し、プロジェクト管理機能、コードエディター、コードの自動補完、構文のハイライト、デバッガー、プロファイラー、マークダウン文書のサポート、パッケージの管理機能、グラフィックのインタラクティブな表示機能などの多彩な機能を備えている。

参考：RSTUDIO IDE (Posit) ※外部サイトに飛びます

・Pythonとは
Pythonは、Python Software Foundation (PSF) が著作権を保持する、オブジェクト指向プログラミング言語。プログラミングの構文がシンプルなため可読性が高く、目的に応じたライブラリやフレームワークといったコンポーネントが豊富に揃っていることも特徴。プログラミングの初学者から上級者に至るまで人気の言語。

参考：Python ※外部サイトに飛びます

参考：【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は？- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます

・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

・QGISとは
QGISは、QGIS Development Teamにより開発されたオープンソースのGISソフトウェア。ArcGISに似たインターフェイスで空間データの可視化・編集・解析に対応している。機能面はArcGISと比較して限定的だが、無料で利用できる点とコミュニティサポートから個人・教育目的での利用に適しており、世界的に利用されている。

参考：QGIS (ESRI) ※外部サイトに飛びます

・NVLINKとは
NVLinkはNVIDIAが開発したGPU間の高速インターコネクト技術。NVLinkを採用したGPUはPCI Expressよりも高速な通信帯域幅と速度を実現し、GPU間のデータ送受信の効率が大幅に向上する。NVLinkはAIや高性能計算分野において、大規模な並列処理の効率を高める技術として採用されることがある。

参考：NVIDIA NVLink (NVIDIAI) ※外部サイトに飛びます

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・PCI Express (PCI-E/PCIe) とは
PCI ExpressはPCやサーバーなどのシステムで高速なデータ転送を行うためのインターフェース規格。レーンと呼ばれる単位で送受信する。PCI-Eは1本の送信用差動ペアと1本の受信用の差動ペアで構成される。1レーンあたりの転送速度はバージョンによって異なるが、PCI-E 5.0では1レーン当たり32Gbpsの転送が可能。
また、PCI-E x1スロットには1本のレーンがあり、PCI-E x4スロットには4本のレーンがある。したがって、PCI-E x4スロットはPCI-E x1スロットの4倍の転送速度を持つ。
ビデオカードは高速なデータ転送を必要とするため、通常は最大レーン数であるPCI-E x16スロットに接続される。

・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

・PyTorchとは
PyTorchはPythonで書かれたオープンソースの機械学習ライブラリ。ニューラルネットワークの構築やトレーニングにおいて、高速かつ柔軟な開発を可能にすることを目的としている。また、Tensorと呼ばれる多次元配列を扱うことが可能で、GPUを用いて高速な演算を行うことが可能。
その他、多くのモデルアーキテクチャをサポートしており、様々な種類のニューラルネットワークをを簡単に構築することができる。加えて、GPUをサポートしているため、大規模なデータセットを用いた学習を効率的に行うことができる。

参考：PyTorch ※外部サイトに飛びます