2026-05

Partnering with industry leaders to accelerate AI transformation（Google DeepMind、2026年4月）Google DeepMindがAccenture、Bain ...

大規模AIモデルのトレーニングには、暗黙の前提がある。数千枚のチップが密に結合し、常に完全同期を維持し続けなければならない、という前提だ。1つのノード障害が全体の学習を止めるリスクを受け入れながら、業界はその前提のもとでスケールを追ってきた...

AIは企業が使うツールから、国家が運用する研究インフラへと役割を変えようとしているのか。Google DeepMind and Korea Partner to Accelerate Scientific Discovery によれば、Go...

医療に AI を導入するとき、最大のハードルは精度ではない。「信頼できるか」という問いだ。Google DeepMind は AI co-clinician: researching the path toward AI-augmented...

ドライバーが「今どこへ向かえば稼げるか」を自分で読み切るのは難しい。需要の波は時間帯・天候・イベントによって変わり続け、経験則だけでは最適解に届かない。そこにAIが入り込む余地が生まれている。OpenAI公式ブログに掲載されたUber us...

Validating agentic behavior when "correct" isn't deterministic（GitHub Blog）は、Microsoft/GitHubの研究者がAIエージェントの評価設計について論じた記事...

AIエージェントに求められる計算の性質は、モデル訓練とは根本的に異なる。Googleはその違いを、ハードウェアの設計に持ち込んだ。Google introduces new TPUs at Cloud Next '26 によると、Googl...

Elevating Austria: Google invests in its first data center in the Alps.Googleがオーストリア・クロンストルフに初のデータセンター設置を発表した。100人の直接雇用に...

AIの新機能が登場するたびに注目が集まるのはモデルの名前ですが、それを動かす土台は見えにくいものです。Googleが公開した What is a TPU? Watch Google's new video to learn how TPUs...