クラウド型電子実験ノート（ELN）『Labstep』

PRもっと革新的に！科学者によって科学者のために構築されたプラットフォーム

『Labstep』は、すべての研究関連データとメタデータをリアルタイムで 取り込む、ユーザーフレンドリーで柔軟な電子実験ノート（ELN）です。 安全でコラボレーティブな環境における構造化データの取り込みと分析を 提供し、研究開発ラボによる知的財産の創造と保護を支援。 強力なオープンAPIにより、装置、デバイス、システムとデジタル接続し、 ライブ情報を実験記録に直接取り込むことができます。 【...

メーカー・取り扱い企業： STARLIMS Corporation 代理店 インフォコム株式会社

微量用デジタルディスペンサー【デモ受付中】

PR精度と効率が必要なアッセイ作業にお困りですか？11 pL～10 μLを…

Thermo Scientific Multidrop Pico 1 and Pico 8 Digital Dispenser は、専用の分注ヘッドカセットで分注する非接触分注方式のため、サンプルの取り違えやコンタミリスクもありません。 【特長】 ・試薬やサンプルのデッドボリュームを最大で10倍削減 ・手作業の希釈では10 分かかる作業を15秒で実現 ・qPCR ワークフローのスピード...

メーカー・取り扱い企業： サーモフィッシャーサイエンティフィック株式会社／Thermo Fisher Scientific K.K.

【その他】HWの効率的な利用

GPU数の削減！必要なGPU数を増やすことなく、巨大なネットワークの学…

巨大な深層学習ネットワークを学習するのにGPUメモリが足りないという 問題がある一方、GPUはHDDやDRAMに比べて高価であり拡張が困難です。 その他のHWを利用することで単一GPUのみでの巨大なネットワークの 学習を実現。 【技術詳細】 ■CUDA Unified Memoryを利用したデータのHDDへの転送 　・ユーザーが転送を意識することなくGPUメモリのデータを 　　Hostメモリへ...

メーカー・取り扱い企業： スマートインプリメント株式会社 スマートインプリメント株式会社・4th ai・VISUS&co.

【その他】GPUの効率的な利用

必要に応じて、フレームワーク内にその処理を実装し、ユーザーフレンドリな…

深層学習の学習時間を短縮するためには複数のGPUによる 並列計算が必要です。 効率的に並列計算を行う手法を模索することで、効果的な学習を実現。 また、モデル並列、データ並列、パイプライン並列など、ユースケースに 沿った効率的な学習方法を模索し、実装・実験を実施します。 【技術詳細】 ■ユースケースにあった並列学習の実行 ■GPUの配置における処理の割り当て問題の解決 ...

メーカー・取り扱い企業： スマートインプリメント株式会社 スマートインプリメント株式会社・4th ai・VISUS&co.