エヌビディア ジャパンの AI (人工知能) に関するオフィシャルアカウントです。 永久に解けないと思われていた問題や、解けるのは当分先だと思われていた問題が、GPU ディープラーニングによって毎日のように解決されています。
東京都港区赤坂
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【ライブ配信】#NVIDIAGTC プレゲームショーが、今回はベルリンから配信！
ホストの Gavin Baker と Deirdre Bosa が、ヨーロッパ中で AI を構築し、拡張し、実用化しているビルダーやリーダーたちと語り合う対談をお見逃しなく。
📅 配信日時: 日本時間 10 月 21 日 (水) 16:00
※中央ヨーロッパ夏時間では午前 9 時より全世界へストリーミング
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【NVIDIA ALCHEMI × Matlantis で、材料探索を加速】
NVIDIA は、化学、材料科学向けソフトウェアスイート「NVIDIA ALCHEMI」を通じて、AI と GPU による材料シミュレーションの高速化を支えています。こうした取り組みの中で、@matlantis_ja が開催した「Matlantis User Conference 2026」に、NVIDIA も登壇。分野を超えて材料開発、シミュレーションに携わる研究者が集う本イベントの開催レポートでは、NVIDIA が登壇した 2 つの講演も紹介されています。
1. ANI-1 の開発を牽引した NVIDIA の Justin S. Smith が、機械学習ポテンシャルの進化と、Matlantis × NVIDIA ALCHEMI による高速化を紹介。
2.ENEOS × NVIDIA の共同セッションでは、イリジウムに代わる酸素発生触媒の探索を紹介。計算が速くなった先で、何が新たなボトルネックになるのか。候補構造の生成や、実験へつなぐ際の課題も語られました。
技術の進化と、それを使う研究現場の声を、開催レポートでぜひご覧ください！
【🔬Matlantis User Conference 2026 開催レポート公開】AIの進化は、科学者の研究開発をどう変えるのか。
材料研究では、AIを活用した計算化学によって、探索できる材料や条件が広がっています。さらに、AIとの対話によるシミュレーションの実行支援も。こうした変化を、研究現場の成果にどうつなげていくか。
9月18日、「AI for Scienceの最前線 ～科学者とAIによる研究開発の進化～」をテーマに、「Matlantis User Conference 2026」を開催しました。ユーザー限定イベントの内容を、少しだけご紹介します。
当日は計算化学や材料開発に携わる研究者をはじめ、関係者を含め400名超が会場に集結。9件の講演、61件のポスター発表、ヨビノリたくみ氏が進行するパネルディスカッションを通じて、技術の進化と研究現場での実践の両面から、活発な議論が交わされました。
🤖講演や議論で語られたのは、こんなテーマです。
・原子レベルの洞察を、研究者の意思決定へどうつなげるか
・計算化学の知見を実験研究者へ届けるAI活用の一手
・計算で得た結果を、材料や製造プロセスの設計へどう生かすか
・現場の研究者が考える、AIに任せたい仕事と自ら担いたい仕事
🚀AIによってできることが広がるなかで、何を調べ、結果をどう見極め、次の研究へつなげるのか。各社の取り組みや研究者の声を、会場の熱気とともにお届けします。
👇開催レポートはこちら
matlantis.com/ja/resources/b…
#Matlantis #AIforScience #材料開発 #計算化学
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NVIDIA「Physical AI Specialization」に、スペースデータが日本企業として初めて選定されました！
PROVIDENCEでは、デジタルツイン、Physical AI、ロボティクスなどの技術を統合し、現実世界の理解・検証から自律システムの実装までを支える技術基盤を開発しています。
今回の選定を一つの節目として、Physical AIの社会実装をさらに進めていきます。
providence.spacedata.jp/news…
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AI 時代のスマートなインフラ作りには、パートナーシップが欠かせません。@Hitachi_Japan と共に、AI ファクトリーやエネルギーシステム、産業の自動化、そして次世代の交通システムにおいて、フィジカル AI の発展を推進できることを光栄に思います。#HSIF2026
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Switchyard はモデル選択、Relay は coding agent の実行記録。直列につないだ実測をもとに、認証や予算管理など足りない機能を専用の部品で補う構成を整理してみました。
NVIDIA NeMo Relay と NeMo Switchyard を AI Gateway としてどう使うか考えてみた dev.classmethod.jp/articles/… #DevelopersIO
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コーディングエージェント用PTしてLightningだけでなく、slackチャンネルでチームアシスタントとしてタスク分類できるようPTしたLightningも活躍中です！ dev.classmethod.jp/articles/…
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優勝者と語る：NVIDIA Nemotron Reasoning Challenge の舞台裏 xitter.cf/i/broadcasts/1AKEmvoqZ…
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CAE+AIでものづくりを高度化するPhysicsNeMoの解説書「はじめてのNVIDIA PhysicsNeMo」の著者献本が届きました。本書の作成においては、NVIDIAさまから多数のご助言ご支援を頂きました。ありがとうございます。折角の解説書ですので、皆さま、よろしくお願いします。
kohgakusha.co.jp/books/detai…
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優勝者と語る：NVIDIA Nemotron Reasoning Challenge の舞台裏 を公開しました！ nvidia.connpass.com/event/40…
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NVIDA社のX articleにNeMo Switchyard（opencode + fireworks）を活用したLLM Routingの取り組みをしている企業として、Classmethodが掲載されました！
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アーリーアクセスをいただいていたNVIDIAのNemotron 3.5 Lightningが公開されました！
非常に小型ながらコンテキストウインドウが100万で、性能も十分に推論、エージェンティックなタスクをこなせるモデルです。
ローカルLLMの選択肢としてぜひ！
今日はMetaも30Bモデル（Muse Glimmer。こっちはMoEではない）を出しており、DGX Sparkでいい感じに使えるこの辺のサイズのオープンモデルが熱い。
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「Alpamayo 2 Super」が登場。自動運転車およびロボタクシー向けの最先端オープン推論 VLA は、340 億パラメータ、全周囲の状況把握能力を備えており OpenMDW-1.1 ライセンスのもと商用利用も可能です。
@huggingface で今すぐダウンロード↓ nvda.ws/3RPqnfV
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自動運転のAI学習データ収集に課題はありませんか？
RoadRunner、MATLAB、NVIDIA Cosmos-Transfer2.5 Auto Multiview を連携し、実車では収集困難な悪天候や危険シナリオのマルチカメラ映像を効率的に生成できます。
解説は日本語ブログで 👉 spr.ly/6014BE7Ajm
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今更ですが、NVIDIA(@NVIDIAAIJP )のイベント『Build-a-Claw-Tokyo』の参加レポートを記事にしました🥳
AIエージェントの主題にしたイベントでしたので、記事の方もAIエージェントに執筆＆投稿をお任せ🦐だいぶ修正したけども・・・🤣
色々な形でAIエージェントの可能性を感じるイベントでした。ぜひ、読んでね‼️
記事はリプ欄からどうぞ👇
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／
📣Noetra等が進める国産マルチモーダル基盤モデル開発に参画
＼
フィジカルAIの基盤開発に当社が培った読解・構造化技術と学習ノウハウを提供します🤝
📍フィジカルAIの基盤構築
📍独自開発で培った知見を提供
📍日本の産業競争力強化へ貢献
詳細は下記よりご覧下さい
stockmark.co.jp/r-and-d/topi…
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🎉 Kimi-K3、Day0デプロイおめでとうございます！
フィックスターズ様によるKimi-K3のDay0ベンチマークに
「GMO GPUクラウド」をご利用いただき、ありがとうございます🤗
公開当日にここまで仕上げるチャレンジは
本当に素晴らしいです👏
zenn.dev/fixstars/articles/k…
【速報📢】Kimi-K3、Day0で動かしました。
ウェイト公開当日にNVIDIA B300 x8のシングルノードへデプロイし、その日のうちにベンチマークまで完了。総パラメータ2.8Tの大規模MoEモデルが、追加の量子化なしで1ノードに収まり、しかも実用的な速度で動きます。デプロイ方法、GPUメモリ使用量、推論性能、コーディング性能を速報としてまとめました。
zenn.dev/fixstars/articles/k…
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Attackers have frontier AI. Defenders need a frontier AI ecosystem—the best open and closed models, force-multiplied by a global community.
During the Hugging Face incident, closed AI blocked essential forensics. An open-weight frontier model helped contain the intrusion.
That’s why we created the Open Secure AI Alliance.
AI security advances when the industry builds in the open, together.
We're introducing the Open Secure AI Alliance with industry leaders to develop new techniques and tools to safeguard software and agents.
By sharing models, tooling and research in the open, we can broaden the community of defenders.
Learn more about the founding members’ contributions: nvda.ws/4pD8Fc5
ALT Logos of various companies including Adobe, Cisco, and Microsoft.
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AI セキュリティは、業界全体がオープンに、そして共に開発を進めることで進歩します。私たちは、ソフトウェアや AI エージェントを保護するための新たな技術やツールを開発すべく、業界のリーダー企業とともに「Open Secure AI Alliance」を発足します。モデル、ツール、研究成果をオープンに共有することで、このコミュニティが広がります。設立メンバーによる取り組みの詳細は、以下をご覧ください。
AI security advances when the industry builds in the open, together.
We're introducing the Open Secure AI Alliance with industry leaders to develop new techniques and tools to safeguard software and agents.
By sharing models, tooling and research in the open, we can broaden the community of defenders.
Learn more about the founding members’ contributions: nvda.ws/4pD8Fc5
ALT Logos of various companies including Adobe, Cisco, and Microsoft.