Apple は最近、Hugging Face プラットフォーム上で 20 の新しい Core ML モデルと 4 つのデータセットをリリースし、オンデバイス AI テクノロジーの大きな進歩を示しました。この動きは、AI技術の開発に対するAppleの取り組みを示すだけでなく、ユーザーのプライバシーとデータセキュリティを重視していることも強調している。これらのモデルは、画像分類、深度推定、セマンティック セグメンテーションなどの複数の分野をカバーしており、ユーザー デバイスでオフラインで実行するように最適化されており、データ セキュリティを確保しながらアプリケーションのパフォーマンスを向上させます。
ウェブサイト：https://huggingface.co/apple
Hugging Face の共同創設者兼 CEO である Clement De Lange 氏は、このアップデートの重要性を強調しました。 「Apple は、多くのモデルを Hugging Face リポジトリにアップロードし、それらを Core ML フレームワークと組み合わせることで、大幅なアップデートを行いました。このアップデートには、テキストと画像に焦点を当てた多数のエキサイティングな新しいモデルが含まれています。画像分類と同様です」と De Lange 氏は述べています。写真から不要な背景を簡単に削除したり、目の前のオブジェクトを瞬時に認識して外国語の名前を提供したりできるアプリを想像してみてください。」
新しくリリースされた Core ML モデルは、画像分類用の FastViT、単眼奥行き推定用の DepthAnything、セマンティック セグメンテーション用の DETR など、幅広いアプリケーションをカバーしています。これらのモデルは、インターネット接続を必要とせず、ユーザーのデバイスのみで実行されるように最適化されています。このアプローチにより、アプリケーションのパフォーマンスが向上するだけでなく、ユーザー データのセキュリティとプライバシーも確保されます。
DeLange 氏は、オンデバイス AI の重要性を強調し、「コア ML モデルは、ネットワーク接続を必要とせず、ユーザーのデバイス上で厳密に実行されます。これにより、ユーザー データのプライバシーを確保しながら、アプリケーションが非常に高速になります。」と述べました。
Hugging Face プラットフォームでのこれらのモデルとデータセットのリリースは、Apple とこの人工知能コミュニティ プラットフォームとのパートナーシップが拡大していることを示しています。 Apple はここ数カ月間、Hugging Face と積極的に協力して、MLX コミュニティやオープンソース AI の Apple Intelligence 機能への統合などのさまざまな取り組みをサポートしてきました。
業界の専門家らは、AppleがオンデバイスAIに注力していることは、コンピューティングパワーをクラウドからエッジデバイスに移行するというより広範なトレンドと一致していると考えている。 Core ML を使用すると、Apple Silicon の機能を活用してメモリ フットプリントと電力消費を最小限に抑えることで、開発者はプライバシーやパフォーマンスを犠牲にすることなくシームレスなユーザー エクスペリエンスを提供するスマート アプリケーションを作成できます。
Apple の動きは、デバイス側の AI テクノロジーの開発を促進するだけでなく、将来的には、ユーザーエクスペリエンスをさらに豊かにする、より革新的なアプリケーションの登場が期待されています。 これにより、モバイルデバイスでの AI の適用が加速し、業界全体のイノベーションが促進されることは間違いありません。