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Web系関連記事: プログラミング、開発関連

東大“究極の量子コンピューター” へ 基本原理開発に成功

1: ノチラ ★ 2017/09/22(金) 22:07:53.05 _USER
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離れた物質の間を情報が瞬間移動する「量子テレポーテーション」と呼ばれる現象を利用して、現代のスーパーコンピューターをはるかにしのぐ新型の量子コンピューターの基本原理の開発に成功したと東京大学の研究チームが発表しました。
量子コンピューターをめぐっては、NASAやグーグルが別の原理で作られたカナダのベンチャー企業の実用化モデルを購入し研究を進めていますが、研究チームは今回の基本原理を使えばこれを大きく上回る性能の究極の量子コンピューターを生み出せるとしています。
現代のスーパーコンピューターをはるかに上回る新型の量子コンピューターの基本原理の開発に成功したのは、東京大学の古澤明教授の研究チームです。

研究チームは、2つの離れた物質の間で情報が光の速度で瞬間移動する「量子テレポーテーション」と呼ばれる現象に注目しました。
この現象は量子と呼ばれる光の粒など極めて小さな世界で起きるもので、アインシュタインはこれを引き起こすものを「奇妙な遠隔作用」と呼んでいました。

例えば光の粒を人工的に2つに分けて離れた位置に置き、一方に2、もう一方に+2という情報を与えます。
続いてこの2つの光の粒を互いに「量子もつれ」、アインシュタインがいう「奇妙な遠隔作用」が働く状態にすると情報が光の速度で瞬間移動し、光の粒が4という情報を持つようになるのです。

情報の伝え方は現在、足し算、引き算、かけ算、割り算が可能で、今回、研究チームは、光の粒をループ状の回路の中で回しながら瞬時の計算を行える光の粒を100万個同時に作り出すことに成功したということで、超高速の量子コンピューターを作り出す基本原理を開発できたとしています。

今のところ光の粒1組を「量子もつれ」の状態にして計算を行うために縦4メートル横2メートルの装置が必要ですが、新たな基本原理を使えば、今の半分ほどの大きさの装置でほぼ無限に計算を繰り返せる究極の量子コンピューターを生み出せるようになるとしています。

古澤教授は「今まで提案されていない全く新しい方式で、本当の意味での量子コンピューターの実現につながると思う。欧米の後追いでなく、日本で生まれた日本方式で究極の量子コンピューターをつくりたい」と話しています。
幅広い社会問題解決 経済的にも大きな利益
量子コンピューターをめぐっては幅広い社会の問題を解決に導き経済的にも大きな利益をもたらす可能性を秘めているとして、欧米各国でも大手企業が相次いで研究・開発に名乗りを上げています。

このうちドイツの自動車メーカーのフォルクスワーゲンは、「アニーリングマシン」と呼ばれるタイプの量子コンピューターを実用化したカナダのベンチャー企業D−WaveSystems社と共同で量子コンピューターを使って道路の渋滞を解消する研究をことし3月に発表しました。この研究は中国の北京で400台余りのタクシーが、一斉に街の中心部から空港に行くとき、渋滞を防ぎながら最短時間で到着するルートを導き出すもので、これまで自社が持っていた高性能のコンピューターでは、結果を出すのに30分かかりましたが、量子コンピューターでは、わずか数秒だったということです。将来の自動運転システムなどに応用できるとしています。

またこのアニーリングマシンの基本原理を開発した東京工業大学の西森秀稔教授によりますとアメリカのマイクロソフトは、量子コンピューターで小さな分子の運動を解析し、新たな組み合わせの化合物を作り出す「量子化学計算」と呼ばれる研究を進めています。例えば世界中で農業に使われる肥料を量子化学計算によって効率的に作り出す方法が見つかれば、肥料を生産するために出される二酸化炭素の量を大きく減らし地球温暖化などの環境問題の解決に役立つということです。

アメリカが進めているアニーリングタイプの量子コンピューターの国家プロジェクトに日本人として唯一参加している西森教授は「アメリカやカナダではしれつな競争が目に見える形で始まっていて、そこにヨーロッパや中国も大がかりな投資を始め、スタートの号砲が鳴ったという状態だ。通常のコンピューターでできないものも量子コンピューターを使えばできるということで、経済的な効果が大きいことに気付いた大企業の間で開発が加速している」と指摘しています。
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20170922/k10011152541000.html
引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1506085673/


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「AIが出した結果」の理由を探る技術、富士通らが開発

1: ノチラ ★ 2017/09/20(水) 20:25:35.56 _USER
富士通研究所と富士通は9月20日、人工知能(AI)が導き出す推論結果についてその理由や根拠を提示するという新技術を開発したと発表した。AIによる結果に人間の専門家の知見を組み合わせて活用できるとしている。

 ディープラーニングなどを利用して大量データの学習から特徴などの推定結果を導き出すAIでは、そのような結果に至る理由や学術的な根拠を、人間が検証することが難しいという課題を抱える。そのため、AIを使った専門家の判断に説明責任が問われるような医療や金融などのミッションクリティカル領域などに適用することが困難だった。

 富士通らが開発した技術は、グラフ構造のデータを学習する富士通研独自のAI技術「Deep Tensor」と、学術文献などの専門的な知識を蓄積したナレッジグラフの知識ベースを関連付けることで、AIの推定結果の理由や根拠を示せるという。
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具体的には、ディープラーニングの出力結果から逆に探索して、推定結果に大きく影響した複数の因子を入力データの部分グラフとして特定する。ディープラーニングの入力となるテンソル間の類似性に基づき、個別の推定結果の決め手となる要素を抽出し、さらにテンソルからグラフ構造のデータへの逆変換によって、抽出した要素に対応する入力の部分グラフを特定していく。この技術では、複数の推定因子を手掛かりにグラフ構造を探索することで、特定された推定因子に関連性の高い情報だけを抽出し、根拠として構成する。

 両社では、ゲノム医療で専門家の調査作業の効率化を想定した模擬実験を行った。生物情報学分野の公開データベースや医療文献データベースから構築した遺伝子変異と病因性の関係についてまず学習し、推定に影響した因子や根拠について学術論文や関連情報を抽出した結果では、推定対象の遺伝子変異(下図の赤)について、推定結果に大きく影響した複数の因子(同青)と、ナレッジグラフから取り出した学術的な裏付けとなる根拠(同黄)、疾患の候補(同紫)を同時に参照できたという。

 今後は、医療関連研究機関の協力を得ながら新技術の有用性について検証を進める。また、金融分野で融資先の自動推定を学習させた場合に、規制や規則の知識を用いて推定の妥当性を確認するといった他分野への応用も計画している。
https://japan.zdnet.com/article/35107528/
引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1505906735/


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人間の脳 初めてインターネットに接続

1: ゆず湯 ★ 2017/09/19(火) 22:46:53.99 _USER9
ヨハネスブルグ近郊にある南アフリカを代表する大学、ウィットウォーターズランド大の研究グループが、医用生体工学の分野でブレークスルーを成し遂げた。
プレスリリースによると、人間の脳をリアルタイムでインターネットに接続する方法が初めて発見された。

この「Brainternet」と呼ばれる技術は、脳波を計算できるインターフェース「Emotiv」を利用者の脳に接続して集収された「EEGシグナル(脳波信号)」を用いる。
信号はコンピューター「Raspberry Pi」に送信され、さらにそのデータがソフトウェアインターフェースにリアルタイムで送られたあと、公開されたウェブサイトに表示される。
つまり、ウェブサイトを訪問する人は誰でも脳の活動を観察することができるのだ。

プロジェクトのリーダー、アダム・パンタノウィッツ氏によれば、今回の技術は「ニューロコンピュータ・インターフェースの開発における新たな地平」だという。
このプロジェクトは、自分自身の、そして他人のものも含めた脳の働きの理解に役立つことを目的としている。
「Brainternet」は脳の活動を絶えずモニターし、その利用者にある一定の双方向性を提供するとされている。

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https://jp.sputniknews.com/science/201709184095984/
引用元: http://ai.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1505828813/


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量子コンピューターで開発、製造大手が相次ぎ導入

1: ノチラ ★ 2017/09/15(金) 18:37:29.07 _USER
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次世代の高速コンピューターとして期待される量子コンピューターを日本の製造業大手が相次ぎ導入する。デンソーは数百台分の車の最適ルートを瞬時に導き出して渋滞解消に取り組む。JSRは新素材開発の迅速化を目指す。従来は数千年かかった問題を数分で処理できるため、多様なサービスや製品開発で、日本企業のイノベーション創造を後押ししそうだ。

 量子コンピューターは現在のコンピューターと作動原理がまったく異なり、電…
https://www.nikkei.com/article/DGXLASDZ11H1I_U7A910C1MM8000/
引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1505468249/


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プログラミング教育で身に付けてほしいスキルとは?

1: ノチラ ★ 2017/09/11(月) 20:02:30.87 _USER
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プログラマーとして活躍する池澤あやかさんと鳥井雪さん。前回は、プログラミングの魅力について語っていただいた。後半はプログラミングが学校教育として必修化することのメリットなどについてお話をうかがった。

司会:お二人は主に職業としてプログラミングをされていますよね。プログラミング教育では、IT人材を育てるのではなく、“生きる力”を育むためという位置づけです。それについては、どう思われますか。

鳥井:私は、プログラマーが本業なので、仕事できちんと成果を出すためにプログラミングが必要ですし、新しい知識やノウハウを勉強し続けないといけません。ただ、新しいことを学んだり、今までできなかった考え方で物事を構成できたりということ自体が楽しいと感じます。この点では、仕事だからやるというだけではないのかもしれません。

 プログラミングは、できることの階層が深いじゃないですか。初めは魔法だなと思っていたことの仕組みが分かって、自分でできるようになる。すると、さらに深い仕組みに理解が進んで、もっとできるようになる。この繰り返しがわくわくして楽しいです。

池澤:私も、ウェブ制作を受託したり、記事を書くときに実際に試してみたりとか、仕事でプログラミングする機会が多いです。この過程で身に付けた考え方やスキルが、日常生活など仕事以外で活きていると思います。

 文章を書くときでも、プログラミングのように、伝えたい事柄を分解・整理し、骨組みを作ってから、秩序立てて書くようになりますよね。

鳥井:プログラミングって基本的にコンピューターに対して、筋道を立てて説明しているので、そういう点では確かに同じですね。

池澤:論理的思考力といったら大げさかもしれないですけど、そういう面がプログラミングを通じて鍛えられたような気がします。

 また、学生時代には数学が嫌いだったんですけど、プログラミングをしていると数学にぶつかる局面がありました。そうなると数学への興味もわいたりします。幼いころからプログラミングに触れる方々は、そうした面でもご利益があるというか、アドバンテージになると思います。

鳥井:数学の使いどころが分かるっていうのがいいですね。学校で習っているときには、その数学が何の役に立つのか、ちょっと分からない場合があるじゃないですか。コンピューターを動かしていると、使いどころが割とはっきりしています。役に立つ場面がすぐに思い浮かぶと、ここで使いたいから勉強しようというモチベーションにはなるかもしれない。

池澤:そうですね、モチベーションにすごくなると思います。私、小さなころにプログラミングに出会っていれば、もうちょっと数学が得意だったかもしれないと思います。

鳥井:あと、論理というか、考える筋道を検証するのにプログラミングはとてもいいと思います。自分で考えて、筋道を立ててプログラミングすると、ちゃんとフィードバックとして返ってくる。考えたとおりに動いた、あるいは動かないというフィードバックを受けて、まちがっていたら筋道を考え直してプログラミングし直す。この繰り返しにおいて、ずっと自分の考えを整理し続ける、検証し続けるということで、考え方の訓練にとてもなると思います。

池澤:アルゴリズムを考えるのは面白いですよね。これを実現するにはこうやるんだというのを図にして、それをプログラムとして書き起こすという行為が楽しい。

鳥井:しかもコンピューターは文句を言わない。ずっと試していても怒られないんですよ、人間とちがって。なので、子供のうちにこうした訓練をするのはとても良いことだと思います。子供って、自分がやりたいことであれば、いつまでもやれるじゃないですか。そういう経験が、プログラミング教育を通して、みんなに与えられるっていうのはとても良いことだと思います。

 あと、今ではどこにでもコンピューターがあるじゃないですか。どこにでもあるコンピューターを、なんだかよく分からなくて勝手に動いているものと捉えるか、自分で関与できて作り変えていけるものだと捉えるかで、できることがちがってくると思います。コンピューターのある世界から疎外されないで生きていくために、プログラミングは必要ではないでしょうか。

池澤:仕組みが分からないと、コンピューターが障害になってしまいますよね。子供のときから、コンピューターをブラックボックスや障害ではなくて、できること、活動範囲を広げるための手段や道具として捉えられるようになるとよいですね。
http://trendy.nikkeibp.co.jp/atcl/news/15/090500309/?P=2
引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1505127750/


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AI「地球温暖化は自然現象。産業革命は主要因でない」 ニューラルネットワークで分析した結果

1: 野良ハムスター ★ 2017/09/06(水) 10:39:41.39 _USER9
オーストラリアのシンクタンクInstitute of Public Affairs(IPA)は、20世紀における地球温暖化について、産業革命以降の人間活動による二酸化炭素排出に起因するものではなく、自然の長期的な気温変動周期によって説明できるとする研究を行った。ニューラルネットワークを用いた気候変動予測による分析結果であるとしている。研究論文は、「GeoResJ」に掲載された。

今回の研究では、樹木の年輪やサンゴの骨格年輪といった間接データから得られる過去2000年間の北半球での長期的な気温データを利用して、ニューラルネットワークによるAIの機械学習を行った。そして、仮に産業革命が起こらなかった場合に、20世紀における気温変化がどのようなものになったかを学習済みのAIに予測させた。

間接データにもとづく実際の温度記録からは、1880年から1980年にかけて地球規模での気温上昇が起こり、その後2000年までの期間では気温の低下があったことが示されている。ニューラルネットワークの予測は、産業革命が起こらなかった場合も、これと同様に1980年までの気温上昇とその後の気温低下が起こるという結果となった。

このため、研究チームでは、20世紀にみられた気温上昇について、産業社会での二酸化炭素排出量の増加によるものではなく、ほとんどが長期的な自然現象のサイクルであった可能性があると結論している。

また、ニューラルネットワークの予測モデルと実際の間接記録との間にズレが0.2℃程度あるため、20世紀における産業化による気温上昇への寄与度が0.2℃程度だったことが示唆されるとしている。

樹木の年輪などの間接記録から見積もられる過去2000年間の気温変動は、西暦1200年頃に上昇のピークを迎え、その後1650年頃までは下降傾向が続く。そこからは再び上昇に転じ、1980年までこの上昇傾向が続いたと研究チームは指摘している。

大気中の二酸化炭素濃度の上昇によって赤外線放射の吸収が増加することは事実だが、それが実際の気候変動にどの程度影響するのかについては未知の部分が多い。

今回の研究を行ったJennifer Marohasy氏は自身のブログ記事で、「二酸化炭素の増加による温室効果は、120年以上前にスイスの科学者スヴァンテ・アレニウスが提唱したが、気候変動への二酸化炭素の影響度(気候感度)は過大評価されたまま各種の予測モデルに組み込まれてきた」と述べている。そして、ニューラルネットワークなど新しい手法も用いることによって、地球温暖化の主要因が産業化にあるとする従来の大気循環モデルとは矛盾する分析が出てきていると指摘している。

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http://news.mynavi.jp/news/2017/09/05/204/
引用元: http://ai.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1504661981/


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量子コンピューター、来年度予算に32億円 米国先行に危機感

1: みつを ★ 2017/08/31(木) 23:11:15.52 _USER9
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http://jp.mobile.reuters.com/article/technologyNews/idJPKCN1BB16M

[東京 31日 ロイター] - 次世代コンピューターの開発競争が過熱している。米IBM(IBM.N)などが本命とされる量子コンピューターの開発競争でリードする一方、NTT(9432.T)など日本勢は「組み合わせ最適化問題」の解決に特化したコンピューターで一足先の実用化を目指している。

だが、将来の産業社会で主導権を握るには「本命」の開発は避けて通れない。危機感を持つ文部科学省は来年度予算の概算要求に光・量子技術の推進費として32億円を盛り込んだが、欧米に比べ1ケタ少なく、研究者の間からは予算の格差を危惧する声も聞かれる。

<限界打破の決め手>

「半導体の集積密度は、18カ月で2倍になる」というコンピューターの性能向上を支えてきたムーアの法則。だが、半導体の微細化は限界に近づき、最近ではその終えんもささやかれるようになってきた。

この状況を打破する決め手として注目されているのが、量子コンピューターだ。

従来のコンピューターでは、0か1のいずれかの値をとるが、量子コンピューターは0でもあり、1でもあるという量子力学の「重ね合わせ」という概念を利用するため、複数の計算を同時にできるのが特徴だ。

基本単位は「量子ビット」と呼ばれ、量子ビットの数をnとすると、最大で「2のn乗」通りの計算を同時に行える。

量子コンピューターは、大きく2種類に分類できる。1つは「量子ゲート方式」と呼ばれるデジタル型の量子コンピューターで、もう1つが「量子アニーリングマシン」に代表されるアナログ型の量子コンピューターだ。

IBMなどは、量子ゲート方式を開発中。汎用性があるため、量子コンピューターの本命と言われているが、現在、量子ビットは十数個にとどまっており、実用化にはなお相当の時間がかかりそうだ。

ただ、仮に実用化されれば、通信暗号を短時間で読解できるようになるため、現在のセキュリティシステムの前提が覆る可能性がある。
(リンク先に続きあり)

2017年 8月 31日 7:23 PM JST
引用元: http://ai.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1504188675/


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Win/Androidゲーム機「PGS」開発いざこざ 日本では契約できず、台湾では複雑すぎると断られ、中国では完成品をコピーすると言われる

1: trick ★ 2017/08/30(水) 22:49:12.69 _USER
【やじうまPC Watch】Windows/Android両搭載ポータブルゲーム機「PGS」の開発のいざこざ - PC Watch
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/yajiuma/1078158.html
劉 尭2017年8月30日 15:23
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 Windows 10とAndroidをデュアルブートとし、両方のプラットフォームに対応したゲームをポータブルでプレイ可能にするゲーム機「PGS」。2016年7月にKickstarterで発足したプロジェクトで、目標の10万ドルに対して30万ドル以上の出資が募ったが、2017年6月でいったんキャンセルとなった。

 PGSはいわゆる“スライダー”式のデバイスだが、下部はキーボードの代わりにサブ液晶とゲームをプレイするためのゲームパッドを搭載する点が特徴。x86プロセッサとARMプロセッサの両方を搭載するとともに、WindowsとAndroidの両方を切り替えて使え、Windowsに対応したゲームも、Androidに対応したゲームもプレイできることを特徴とする。

 似たコンセプトの製品として、深センのGPD Technologyが製造/販売している「GPD WIN」があるが、GPD WINはクラムシェルであり、Windowsしか動作せず、ハードウェアキーボードを備える点などが大きく異る。PGSはよりゲームに特化したハードウェアであると言えるだろう。

 さてそんなPGSだが、同社のホームページで、Kickstarterのプロジェクトキャンセルに至るまでの“いざこざ”が書かれている。

 これによると、PGSは当初「XpPhone」と呼ばれるWindows搭載小型デバイスを手がける企業に開発を依頼していたが、XpPhoneは数カ月にわたって虚偽の報告をし、PGS開発に取り組んでいるようにみせかけ、自分たちの製品開発に資金を使っていたという。PGSはXpPhoneを今後訴えるつもりでいるという。

 その事実に気付いたPGSは次なる開発パートナーを探したが、日本ではIntelプロセッサの開発経験のある技術者と契約できず、台湾でも「我々には複雑すぎる」と断られ、中国・深センでは「完成したデバイスを持ってきてくれれば、それをコピーする」と言われたそうだ。しかし苦労した甲斐があって、6月にようやく中国の大手メーカーおよびHengxiang Century Technologyと開発契約を結べたという。

 6月以降の進捗については事細かに報告されているが、筐体の改善や部品の選定、初期設計の図版、Intelのロシアオフィスとの共同作業による問題解決、およびMediaTek製CPUの採用および開発にまつわる問題の解決などが記述されている。

 新たに開発されるPGSは、2017年末にメディア用サンプルが完成し、2018年第1四半期の完成を目指しているという。
引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1504100952/


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脳接続型コンピューター実現へ、イーロン・マスクのニューラリンクが29億円調達

1: ノチラ ★ 2017/08/28(月) 18:49:22.33 _USER
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米テスラのイーロン・マスクCEOが2016年に設立した脳科学関連スタートアップのニューラリンク(サンフランシスコ)が、2695万ドル(約29億円)の資金を調達したことが分かった。同社の事業内容はSFのようで非現実的に見える一方、脳科学への関心が高まる中、非常に野心的な試みとして注目の的ともなっている。今回の資金調達で、とりあえず人間の脳とコンピューターとのインターフェース技術の開発に向けて一歩踏み出した格好だ。

 ニューラリンクが米証券取引委員会(SEC)に提出した資料で明らかになった。それによると、ニューラリンクの1億ドルに相当する株式売却の申し出に対して投資家12人が応じ、計2695万ドルを調達した。マスク氏は26日にツイッターで「ニューラリンクは資金調達をしていない」とツイートし、当面は追加の資金調達の必要がないことを表明している。

 マスク氏のこれまでの説明によれば、ニューラリンクは埋め込み型のデバイスを介して、脳とコンピューターとで大量の情報をやり取りできる技術の確立を目指している。その成果を病気や怪我で脳を損傷した患者の支援に役立てるほか、人工知能(AI)の脅威に対抗するための人間の知能レベルの飛躍的向上、さらに人間同士の脳を接続し、意思を伝え合うテレパシーのような機能の実現も狙っているとされる。

 ただ、ニューラリンクの企業内容や技術の詳細については、これまでほとんど明らかにされておらず、ウェブサイトも非常に簡素な作り。同サイトでは会社の大まかな目標のほか、チップデザイナーやハードウエアシステムエンジニアなど9つの職種についての募集案内が記載されている。
http://newswitch.jp/p/10189
引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1503913762/


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Javaが依然としてナンバー1だが、それに取って代わるのは何か?

1: ノチラ ★ 2017/08/28(月) 04:41:06.61 _USER
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2017年8月のTIOBE indexによると、Javaは世界一人気のプログラミング言語だとされているが、その関心は低下し続けている。しかし、ランキングのトップ20を調べると、主要なプログラミング言語すべてで同じ傾向が見られるようだ。では、開発者はどこへ行っているのだろうか? TIOBEのレポートによると、プログラマーのマインドセットの割合を高めることにより、複数の新言語がそのギャップを埋めているという。

Javaは依然として、次に最も人気のあるライバル言語であるCと比べて、2倍のシェアを維持しているが、どちらの言語も去年より人気が大きく低下している。トップ20にある他の12言語も低下しているが、残り6言語 (Visual Basic .NET、R、Go、MATLAB、Scratch、Dart) 合わせて1.34%の増加は、Java単独で6.05%の低下と比べて、はるかに小さい。

TIOBEは、特にCrystal、Kotlin、Clojure、Hack、Juliaを挙げて、新しい言語への関心が高まっていると見ている。これらの全体シェアは小さいが(すべて1%未満)、その浸透速度は注目に値する。特に、RubyのいとこにあたるCrystalは、1ヶ月で60位から32位へと飛躍した。Crystalを支持するSantiago Palladino氏は、これは驚くことではない、今や多くの会社がプロダクション環境でCrystalを使っている、とツイートした。

JetbrainsのKotlinというJVM言語が上昇した要因は、今年5月、GoogleがAndroid開発言語に採用して支持したためだろう。Googleのトレンド検索によると、そのあたりでKotlinの急上昇が見られる。Spring Frameworkも1月、Kotlinのサポートを発表した。

JetbrainsのHadi Hariri氏はGoogleの影響について同意したが、その発表の前もKotlinは着実に上昇していると述べた。彼はInfoQに次のように語った。

TIOBE indexの急上昇は、Google I/Oでの発表に関係していると思います。それとは別に、1年以上前のリリース以来、Kotlinの採用は増えており、1.0のリリースから1.1(今年2月にリリース)まで、GitHubプロジェクトのコード行は8倍に増加しています。

TIOBE indexにおけるKotlinの順位といくらか関連しているが、Hadi氏は結局「Kotlin採用の継続的な増加がより重要なことです」と述べた。

TIOBE Programming Community Index (公式のタイトルを付けると)は毎月公表され、プログラミング言語の相対的な人気を反映している。これは、主要な検索エンジンから収集したデータを用いて、世界中の熟練したエンジニア、講座、サードパーティベンダーの数からランク付けしたものだ。今月版には、過去12ヶ月のトレンド分析も含まれている。なお、ランキングに含まれる言語はチューリング完全である必要がある。
https://www.infoq.com/jp/news/2017/08/Java-Still-One-Tiobe
引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1503862866/


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