Amazon Web Services ブログ

VAMS における NVIDIA Isaac Lab を使用した GPU アクセラレーション型ロボットシミュレーショントレーニング

オープンソースの Visual Asset Management System (VAMS) が NVIDIA Isaac Lab との統合により、ロボットアセット向けの GPU アクセラレーション強化学習に対応しました。このパイプラインでアセット管理ワークフローから直接 RL ポリシーのトレーニングと評価ができ、AWS Batch でスケーラブルな GPU コンピューティングを活用できます。

フィジカル AI: 自律型インテリジェンスに向けた次なる基盤を築く

AWS の Physical AI フレームワークは、デジタル世界と物理世界を橋渡しする自律システムを構築するための包括的なアプローチです。物理世界の接続とデジタル化、データの保存と構造化、データのセグメント化と理解、シミュレーションとトレーニング、デプロイと管理、エッジ推論と運用の 6 つの相互接続された機能を通じて、継続的な学習サイクルを作り出し、自律型経済への移行を支援します。

Amazon Aurora PostgreSQL の共有プランキャッシュの使用

Aurora PostgreSQL の共有プランキャッシュ機能により、高並行性環境で汎用 SQL プランのメモリ消費を大幅に削減できます。プラン重複を解消することで、40GB のメモリ負荷を 400MB まで削減し、より小さなインスタンスでより多くの接続を実行できます。

Kiro で Opus 4.6 が利用可能になりました

本日より、Kiro IDE と CLI で Anthropic の最新 SoTA (State of the Art: 最先端)モデルである Claude Opus 4.6 が利用できるようになりました。Opus 4.6 は Anthropic がこれまでにリリースしたもっとも強力なモデルであり、コーディングにおいては世界最高のモデルです。

AWS Weekly Roundup: Amazon Bedrock エージェントワークフロー、Amazon SageMaker プライベート接続など (2026 年 2 月 2 日)

2026 年 1 月 26 日週、私たちはラバ祭りを祝いました。これは、旧正月まで残りわずかであることを告げる […]

Amazon Nova Multimodal Embeddings 実践ガイド

Amazon Nova Multimodal Embeddings を使って、テキスト、画像、ドキュメント、動画、音声にまたがるマルチモーダル検索・検索ソリューションを構築する方法を解説します。ユースケースに合わせた Embedding パラメータの最適化や、商品検索、ドキュメント検索、動画クリップ検索、オーディオフィンガープリンティングの実装パターンを紹介します。

オブザーバビリティエージェントで平均復旧時間を短縮する

Amazon OpenSearch Service と Amazon Bedrock AgentCore を使用したオブザーバビリティエージェントを紹介します。ログ、トレース、メトリクスを自律的にクエリし、相関させることで、インシデント調査を効率化し、平均復旧時間 (MTTR) を短縮できます。

← Older posts
Newer posts →