CrowdStrikeによると、AIエージェントを使った攻撃者がアルゼンチンの医療機関ネットワークで手法を切り替え、侵入防御から29秒後に別経路を試しました。17分後にはドメインコントローラーから認証情報のハッシュを取得し、少なくとも15組織が侵害されたとされます。従来の「侵入後の横展開時間」だけでは、AIを使う攻撃の速さを測りにくくなっています。

CrowdStrikeが報告した攻撃では、アルゼンチンの医療機関ネットワークにいたAIエージェントが、ファイアウォールなどに最初の試みを止められた後、29秒で別の手段に切り替えました。17分後にはドメインコントローラーから認証情報のハッシュを取得したといいます。

攻撃者は少なくとも15の医療機関を侵害し、少なくとも1組織から認証情報や医療記録を盗んだとCrowdStrikeは説明しています。同社が追跡した4件の事例では、Claude Codeの利用が確認されました。

この事例では、次の行動を選ぶ「Supervisor」と実行を担う「Executor」のエージェントが連携したとされます。報告は、AIが基本的な攻撃作業を広く実行可能にする懸念を示しています。

セキュリティ業界では、侵入後に攻撃者が内部で移動するまでの時間を「ブレークアウトタイム」として監視してきました。自動化で攻撃の切り替えが速まれば、平均時間だけに頼らず、異常な操作を早期に見つける必要があります。

Nvidiaは黄仁勲CEOの退任を発表し、CFOのコレット・クレス氏を暫定CEOに指名しました。中国の情報機関との関係が疑われる人物を巡る報道や社内調査が、退任と米議会の説明要求に発展しています。株価や企業価値への影響に加え、オープンソースAIや半導体輸出を巡る議論にも波及しています。

Nvidiaは黄仁勲CEOの退任を発表し、CFOのコレット・クレス氏を暫定CEOに据えました。中国の情報機関との関係が疑われる女性との交際報道を受け、同社は調査を進め、米議会も黄氏に説明を求めています。

黄氏は感情のこもった声明で退任を伝え、同社は後任探しを進めています。報道では、交際相手とされる人物が関係する企業を通じた半導体の対中流通疑惑も取り上げられ、輸出規制を巡る懸念が強まりました。

市場では一連の報道や退任を受けてNvidia株が大きく動き、数週間で時価総額が1兆ドル超減少したとの報道もあります。変動には複数の要因が絡み、退任後の経営体制と事業見通しが注視されています。

黄氏はオープンソースAIを支持してきたとされ、Hugging Faceのクレマン・ドラング氏は退任を惜しみつつ、活動継続を表明しました。暫定CEOのクレス氏が同社の政策やAI開発方針をどう導くかは、業界にも影響します。

黄氏は感謝祭までに米議会で証言することに同意したと報じられています。経営交代に加え、対中輸出管理や企業統治への説明が今後の焦点です。

IBMは11月12日、文章の構造や意味をモデルに明示する形式「LLMON」と、対応するGranite 4.1ベースの3B・8B実験モデルを公開しました。指示、入力データ、出力条件を専用タグで分け、どの指示をどの情報に適用するかを明確にします。

開発元の評価では、文書などに埋め込まれた間接プロンプト注入への耐性が向上しました。特定ベンチマークで攻撃成功率をほぼゼロにし、比較対象の最良モデルより攻撃を避けた割合が高かったとしています。

指示とデータの境界を形式上明示することで、モデルが入力文中の悪意ある命令に従いにくくする狙いです。標準ベンチマークの一般能力はGranite 4.1 Instructと同程度と説明しています。

ただし、示された結果は静的な攻撃を対象とし、複数ターンにわたる適応型攻撃への対応は開発中です。LLMONの振る舞いは学習によるもので、強制的な安全保証ではなく、公開モデルも本番用ではない実験版です。

VentureBeatの調査によると、本番AIシステムのモデルを過去12カ月に交換した企業のうち、70％が数週間以上の追加エンジニアリングを要しました。調査対象全体の47％は、アプリケーションを維持したままモデルを交換したと回答しています。

交換を経験した企業の36％は作業に1カ月超を費やし、ほぼ設定変更だけで済んだとの回答は13％でした。新しいモデルの導入後に性能が落ち、周辺アプリの手直しや旧モデルへの復帰が必要となる場合もあります。

プロンプト、ツール連携、評価方法は特定モデルに合わせて作られていることがあります。モデルだけを替えても、アプリの挙動や精度が同じになるとは限らず、利用する実際のハーネスで試験する必要があります。

記事は、実際の利用要求を基に評価セットを作り、精度・速度・費用を比べることを勧めています。良い結果1件あたりのコストを測り、業務知識をモデルから分離し、切り替え後も実トラフィックを監視することが重要です。

AIモデル利用基盤Fireworks AIへのサイバー攻撃で、顧客の請求情報やデータセットが盗まれ、Notion利用者の一部データも影響を受けました。Notionは自社顧客の約1％が対象となり、会話記録を含む情報がアクセスされたと説明しています。外部AIベンダーの侵害が連携先の顧客へ広がるサプライチェーンリスクを示す事例です。

オープンモデルへのアクセス基盤を提供するFireworks AIでサイバー侵害が起き、顧客データの一部が盗まれました。同社によると攻撃者はクラウド事業者を突破して開発システムに入り、請求情報やデータセットにアクセスしました。

影響を受けた顧客にはNotionが含まれます。Notionは自社顧客のおよそ1％に影響し、Fireworksに保存されていたチャット記録などが対象になったと説明しています。

Notionは11月3日にFireworksとの接続を切り、同社システム内の保存データを削除したとしています。Fireworksはセキュリティ情報を更新し、影響範囲の確認を進めています。

AIサービスを外部ベンダー経由で利用する企業では、委託先の侵害が自社利用者の情報に及ぶ可能性があります。接続先の権限や保存期間、事故時の通知と切断手順を確認する必要性が改めて示されました。

クラウド事業者Nebiusは第3四半期決算で、2027年に400億ドルを投じる計画を示しました。データセンター建設を大規模に進める内容で、市場予想を大きく上回る規模です。

同社は顧客からの前払いと、顧客契約を裏付けとする融資を活用し、施設建設の資金を賄う方針です。将来の収益を先行して建設に回す仕組みとなります。

一方、計画は複数のプロジェクトが予定通り進むことを前提にしています。遅延や契約の取り消しが起きれば、建設資金や返済の見通しに影響する可能性があります。

CEOのアルカディ・ヴォロジ氏は決算説明会で、大規模建設は難しく業界では遅延も起きており、同社も例外ではないと述べました。投資計画の実行力が今後の焦点です。

旅行関連企業Holiday Extrasは、OpenAIのCodexを使って顧客向けアプリを再構築し、作業期間を従来の6カ月から2週間に短縮したと公表しました。刷新後のアプリでは閲覧から予約への転換率が32.5％上がり、エラー率は19％から9％に下がったとしています。現場の顧客知識をソフトウェア改善につなげる取り組みです。

旅行予約を支援するHoliday Extrasは、OpenAIのCodexを活用し、顧客向けアプリの再構築にかかる期間を6カ月から2週間に縮めたと発表しました。刷新したアプリでは、閲覧から予約への転換率が32.5％上昇したとしています。

同社によると、アプリのエラー率は19％から9％へ低下しました。CEOのマシュー・パック氏は自らCodexで開発し、顧客や業務を理解する社員が改善に関われるようにしています。

同社では全社的なChatGPT Enterpriseの導入を基盤に、Codexを顧客向けアプリや社内システムの開発に使っています。コードを書く役割を専門技術者だけに限定せず、現場知識を具体的な機能へ反映する狙いです。

報告された数値はHoliday Extrasの事例であり、同じ成果が他社で再現されるとは限りません。開発期間だけでなく、予約率やエラー率を測り、AI支援による変更の効果を確かめる姿勢が参考になります。

SoftBank傘下のSB Energyによる天然ガス発電計画を巡り、タービンの過剰発注が損失につながったとTechCrunchが報じました。同社は約2年前から13ギガワット超のタービンを予約し、必要量を約50％上回っていたとされます。

当時は発電設備の供給不足が懸念され、早期にタービンを確保するため、余分な注文をしたと関係者は説明しています。SB Energyは9.2ギガワット規模の天然ガス発電所に330億ドルを投じる計画を発表していました。

需要や計画が変わるなかで、予約した設備の一部を使い切れず、SoftBankには10億ドル規模の損失が生じたと報じられています。AIデータセンター向けの電力需要を見込んだ大規模投資の不確実性が表れました。

タービンの先行確保は供給制約への対応になりますが、需要予測が外れれば余剰設備と費用を抱えます。AI向け電力インフラでは、調達の速度と投資リスクの管理が問われています。

Googleは高速な実行を重視したAIモデル「Gemini 4 Hydrogen」を発表し、開発者向けと一般向けの複数サービスで提供を始めました。コーディング、デバッグ、ウェブ開発やエージェント型の作業を想定し、推論強度を4段階で調整できます。従来のGemini 3.8 Flashを置き換え、Googleは速度と性能の向上を訴えています。

GoogleはGemini 4 Hydrogenを、難問に長時間取り組む上位モデルとは異なる、高速な実務処理向けモデルとして位置づけました。コード作成やデバッグ、対話型のウェブ開発、複数手順を伴うエージェント作業を想定しています。

開発者はGemini APIやGoogle AI Studio、Android Studioなどから利用できます。GeminiアプリやGoogle Searchにも展開し、有料のAI Pro・Ultra会員はAntigravityでも利用できます。

推論の強さはlow、medium、high、xhighの4段階です。Googleは旧Flashモデルよりタスクを速く処理できると説明し、指示追従の改善や誤った事実の生成抑制も掲げています。

開発現場では、常に最大規模のモデルを使うより、処理速度とコストを抑えたモデルを選ぶ場面があります。Hydrogenの実用性は、個々の作業で品質と応答速度をどう両立するかで評価されそうです。

AmplitudeはOpenAIモデルを中心にした製品エージェント「Wave」を導入し、利用データから改善案を見つけ、コーディングエージェントで実装し、結果を測定しています。同社は改善を1〜2日で出荷できるとし、エージェント利用率の上昇などを報告しました。分析から開発、効果検証までをつなぐ製品開発の事例です。

製品分析企業Amplitudeは、OpenAIモデルを主に使うエージェント「Wave」を製品改善に活用しています。Waveは利用状況から改善機会を特定し、実装計画を作ってCodexなどのコーディングエージェントへ渡し、変更後の影響を測定します。

Amplitudeは、Waveを通じた製品改善を1〜2日で出荷できると見積もっています。従来の分析レポートを読むだけでなく、発見からコード変更までの工程を連結する設計です。

同社の報告では、Waveを使ったエージェント機能の利用が対照群より1日後に160％増えました。また、社内評価ではGPT‑6.1 Solの平均モデル費用を51％下げたとしています。

これらの指標はAmplitudeによる自社事例と評価結果です。AIが提案した変更を出荷する際は、利用者の反応や製品指標を追跡し、改善が実際に価値を生んだか確かめることが重要です。

経営破綻したSpirit Airlinesの清算手続きで、GoogleがAIモデル改善向けに求めた従業員データについて、客室乗務員側が個人情報を分けて利用対象から外す仕組みを設ける合意に達しました。労働者の業務記録や通信がAI学習用に流通する懸念に対し、データと個人情報を切り分ける手続きが焦点です。合意には裁判官の承認が必要です。

Spirit Airlinesの清算を巡り、Googleと客室乗務員を代表する労組が、従業員データの取り扱いで合意しました。GoogleはAIモデルの改善に使うデータを求めており、合意は個人情報を切り分けて利用を制限する手続きを定めます。

合意は裁判官の承認を待っています。認められれば、従業員が業務で作成した情報と、本人を特定する情報を分けて扱う仕組みを設ける先例となる可能性があります。

企業のメールや契約書、業務記録をAI企業が取得し、モデル改善に使う市場が拡大しています。一方、消費者向けのプライバシー法では労働者が作成する情報の権利が十分に扱われていないとの問題提起があります。

従業員は仕事上の情報を作る立場でありながら、利用方法を自分で選べない場合があります。今回の合意が承認されれば、職場データをAIに使う際の同意や匿名化の仕組みを考える材料になります。

Googleは検索にGemini 4 Hydrogenを導入し、複数の条件を含む質問や誤字のある入力、細かな要望への対応を改善しました。新モデルは質問の意図をくみ取り、関連するリンクを広げながら回答を組み立てます。世界の利用者に提供され、Googleは検索における最大級のモデル更新と説明しています。

GoogleはGemini 4 HydrogenをGoogle検索に導入し、複雑な質問への回答を改善しました。複数の要素を一度に尋ねる場合や、入力に誤字がある場合、条件が細かい場合にも意図を読み取るとしています。

新モデルは指示への追従やツール利用を強化し、質問の各部分に応じた回答を返します。検索では、関連する複数の問いを並行して調べる仕組みも強化し、幅広いリンクにつなげます。

Googleによると、この更新は世界の検索利用者に提供されます。同社はHydrogenを高速な実行に適したモデルとし、旧Gemini 3.8 Flashからの改善を打ち出しました。

検索結果の変化は、回答の便利さだけでなく、利用者が情報源へ移動しやすいかにも関わります。複雑な質問への理解と、参照先の質の双方が、日常の検索体験を左右します。

Googleの研究者ピエトロ・ミオッティ氏は、AIエージェントを使ってメキシコの未知のマヤ遺跡を発見した可能性があると主張しました。しかし、その遺跡は前年に学術誌で報告済みでした。

この一件は考古学者らの批判を招きました。AIを使う非専門家が専門分野に入り、既存研究との照合が不十分なまま「発見」を発表する問題が浮き彫りになっています。

AIエージェントは大量の情報を調べたり、地理データを分析したりできます。一方、出力の意味を判断し、過去の研究や現地知識と照合する作業には、分野の専門性が欠かせません。

AIを研究に用いる際は、結果の新規性や根拠を専門家とともに確認する必要があります。ツールが分析を支援しても、それだけで発見の妥当性が保証されるわけではありません。

Hugging Faceは、3D生成モデルTRELLIS.2を利用者自身の3D資産で微調整するためのガイドとスクリプトを公開しました。手順を簡略化し、ローカル環境とHugging Face Jobsの双方で実行できるようにしています。

利用者はデータセットをHugging Face Hubに用意し、スクリプトに必要な引数を渡して学習を始められます。記事では、処理の仕組みやコンテナ環境についても説明しています。

3D生成では、GLBやPLYなどのファイル形式に加え、モデル内部の表現方法も多様です。こうした違いが、生成物をロボット、シミュレーション、メディアなどで扱う際の難しさになります。

公開された手順は、特定の3Dデータに合わせて生成モデルを調整しやすくするものです。品質はデータセットや学習条件に左右されるため、利用者は目的に沿ったデータ整備と評価が必要です。

米国の複数都市で保護者らがGoogleの学校向けAI導入に抗議し、学校でのAI利用を一時停止するよう求めました。Googleは検索やGeminiなどを初期設定で無効にできると説明する一方、AIなしの検索を選ぶ設定は用意しない方針です。子どもの同意やデータ利用、教育現場での選択肢を巡る反発が広がっています。

米国の7都市で保護者らがGoogleの学校向けAI導入に抗議しました。参加者は、学校支給のChromebookなどを通じてGeminiが子どもに広がり、利用が習慣化することへの懸念を示しました。

Googleは先週、学校で検索、Gemini、NotebookLMを初期設定で無効にできると説明しました。しかし、検索からAI機能だけを外す選択肢は設けず、AIを避けるには検索語に「-ai」を付ける必要があると保護者は問題視しています。

抗議はシカゴを含む各地で行われ、参加者は教育機関がAI利用を一時停止するよう訴えました。Googleは学校により多くの選択肢を与える方針だとしています。

議論の中心には、児童生徒がAIを使うかどうかを誰が決めるのか、個人情報や学習への影響をどう管理するかがあります。学校側には、機能単位で選べる設定や保護者への説明が問われています。

調査会社PodqiがChatGPT、Gemini、Perplexityを調べたところ、会話の最大15％で危険性のあるURLが提示されたと報告しました。対象は151ブランドに関する買い物の質問で、偽サイトなどへ利用者を誘導するリスクが浮かびました。AI検索を購買に使う際は、提示されたリンクの真偽確認が欠かせません。

知的財産保護会社Podqiの調査で、ChatGPT、Gemini、Perplexityが偽の通販サイトなど危険性のあるリンクを提示する場合があると分かりました。調査結果はThe Vergeに共有され、買い物の情報収集にAIを使う際のリスクを示しています。

調査では151ブランドに関する複数の買い物質問を各チャットボットに入力しました。会話の最大15％で「リスクのある」URLが表示されたとされます。

利用者が回答内のリンクを公式サイトと思い込めば、偽販売サイトや不適切なページに誘導される恐れがあります。回答文が自然でも、リンク先の正当性が保証されるわけではありません。

企業にとっても、AIの推薦が偽サイトへ向かえばブランドの信頼や顧客保護に関わります。購入前に公式ドメインや販売元を確かめることが、AI検索を安全に使ううえで重要です。

OpenAIは、AIが子どもに与える影響を調べる国際的な研究ネットワークに200万ドルを拠出すると発表しました。パリ平和フォーラムで「AI時代の子どもの安全に関する行動憲章」に署名し、子どもの権利保護連合の取り組みに加わりました。

資金は、AIのリスクと利点を測る共通の手法やツールの開発を支援します。研究者が得た証拠を、製品の安全対策や政策の検討に役立てる狙いです。

OpenAIは、若年層のAI安全に関する国際基準づくりを呼びかけてきました。今回の参加では、政府、研究者、市民社会、企業が継続して協力することを重視しています。

子どもがAIを使う機会が広がるなか、影響を測定できる共通基盤は安全策の評価に欠かせません。拠出金の具体的な配分や研究成果の活用が今後の焦点です。

東欧や中東でドローンやミサイルがデータセンターを損傷し、クラウドサービスの停止や顧客データの消失につながったと報じられています。クラウドは物理施設に依存するため、攻撃や停電などで広域のサービスが止まる可能性があります。Ars Technicaは専門家とのライブ討論を通じ、企業や政府のクラウド耐性を検討します。

ドローンやミサイルによる攻撃が、東欧と中東のデータセンターに大きな損害を与え、クラウドサービスを利用する人々に影響したとArs Technicaは報じました。一部ではAmazon Web Servicesの顧客データが恒久的に失われたとされています。

データセンターはクラウドの基盤となる物理施設です。複数地域にサービスが広がっていても、施設や電力、通信が損なわれれば、利用者の業務や日常サービスが中断する可能性があります。

Ars Technicaは11月17日、英国の安全保障シンクタンクRUSIの研究者ジョセフ・ジャーネック氏を招き、攻撃がクラウドの信頼性や国家安全保障に与える影響を議論する予定です。

ウクライナなどの事例は、政府や企業が重要データをどこに置き、障害時にどう復旧するかという課題を浮き彫りにします。クラウド利用者には、バックアップや地域分散の実効性を確認する必要があります。

GoogleはChromeのサイドパネルからGeminiを呼び出し、開いているウェブページについて質問できる機能を案内しました。別タブへ移動せず、長いレポートの要約や製品情報の比較、難しい話題の平易な説明を求められます。閲覧位置を保ったまま調べ物を進められる点が特徴です。

GoogleはChromeで閲覧中のページに関する質問へGeminiが答える使い方を紹介しました。利用者はツールバーのGeminiアイコンを押してサイドパネルを開き、ページを見たまま質問できます。

長いレポートの要約、製品情報の比較、複雑な話題の説明などを依頼できます。回答を得る間も元のページ上の位置を保てるため、別タブを開いて内容を探し直す手間を抑えます。

この機能はウェブ閲覧と生成AIを同じ画面で組み合わせ、読解や情報整理を支援します。特に複数ページを行き来する調査や、専門的な文章の把握に役立つ設計です。

AIの要約や説明を判断材料にする場合は、元ページの記述やリンクを確認することが大切です。Googleの案内は、ブラウザー内でGeminiへアクセスする基本的な手順を示しています。

Googleは豪州の科学機関CSIROとの協力で、巨大ケルプの森林回復を目指す研究にAIを活用しています。海水温上昇などを背景に世界各地で減少するケルプの保全が目的です。

研究チームは豪州の巨大ケルプについて高品質な参照ゲノム2件を作成しました。さらにGoogleのオープンソースツールDeepVariantを調整し、タスマニア沿岸40地点から採取した野生個体600株のDNAを解析しました。

ゲノム情報は保全遺伝学の基盤となり、集団の多様性や回復に役立つ特性を調べる手がかりになります。ケルプの海中林は海岸を守り、生物の生息環境を支える役割を担います。

今回の成果は、AIとゲノム解析を生態系保全に結びつける取り組みです。実際の回復策への応用には、遺伝情報の分析に加えて、海洋環境や個体群の長期的な変化を見極める必要があります。

United Airlinesは、利用者に代わって航空券を予約したり予約を管理したりするAIエージェントのアクセスを制限すると表明しました。サイバーセキュリティー上の懸念と連邦規則の順守を理由に挙げています。

利用者がAIアシスタントにアカウント認証情報を共有すると、情報が漏えいする危険があります。エージェントによる意図しない購入、予約変更、マイル利用も起こり得ると同社は警告しています。

航空関連の手続きには、人が手荷物に禁止物を入れていないと確認するなど、本人の行為を求める規則があります。自動エージェントがこうした手続きを担う場合、規則に抵触する可能性があります。

航空会社や銀行は、本人の依頼を受けたAIと人間を装う自動システムの区別に直面しています。便利さだけでなく、認証情報の保護と本人確認の要件が、エージェント利用の条件になります。

MITの研究者は、気候予測用AIモデル「気候エミュレーター」を、従来より少ないデータで訓練する手法を開発しました。モデルの性能と適応性を高めながら、作成にかかる時間を抑えることを目指します。

気候エミュレーターは、人間活動が将来の気候に与える影響を高速に推定する専用モデルです。気温や海面水位などを数秒で試算でき、研究者は多くのシナリオを効率よく比較できます。

新手法により、通常必要とされるデータの一部でモデルを訓練できると研究者らは示しました。これにより、地域介入などの条件を変えた分析を進めやすくなる可能性があります。

気候予測は電力網の強靭化、公衆衛生、農業などの計画に関わります。ただし、記事が示すのは研究手法の成果であり、実運用での予測精度や幅広い条件への適用は今後の検証が必要です。

Google DeepMindの英国職員が、労働組合の承認を巡り政府機関に申請しました。通信労組CWUとUniteは、約1,000人の製品関連職員を代表する組合として認められるため、職員の支持が十分か中央仲裁委員会に判断を求めています。AIの軍事利用などを巡る社内の労組化運動が新たな段階に入りました。

Google DeepMindの英国職員が、労働組合の承認を求めて中央仲裁委員会（CAC）に申請しました。通信労組CWUとUniteが共同代表となり、職員の支持が投票実施に必要な水準に達しているか確認するよう求めています。

申請が認められれば、製品関連の職務に就く約1,000人が組合員の対象となる見込みです。法律上、会社は組合承認を巡る投票結果を尊重する必要があります。

この動きは、職員と組合、会社の協議が続く中でのエスカレーションです。DeepMindのAI技術が軍事関連の契約に使われることへの懸念が、組織化を促した背景にあります。

CACが支持要件を満たすと判断すれば、職員による投票など次の手続きに進みます。AI研究開発の職場で、従業員が技術の利用先や労働条件にどう関与するかが焦点です。

GDC Festival of Gamingの年次調査で、ゲーム開発者の40％が仕事で生成AIを使っていると回答しました。2025年の36％から4ポイント上昇しています。

利用率は分野によって差があり、無料プレイ型ゲームの開発者では58％、モバイル専業スタジオの従業員では70％でした。全体値だけでは、制作現場ごとの導入状況を捉えきれません。

調査結果は、生成AIがゲーム制作の仕事に入り始めていることを示します。前年からの増加は緩やかですが、特定の事業モデルやプラットフォームでは利用がより広がっています。

この数値は回答者による自己申告であり、具体的な用途や利用頻度、導入による生産性への影響までは示していません。利用の広がりと成果を判断するには、今後の調査や現場データが必要です。

Googleは2026年の博士課程フェローシップとして、38カ国の148人を新たに選びました。Google.orgは総額1300万ドルを拠出し、AIを含む科学研究を進める若手研究者を支援します。

対象には、遺伝情報を使った疾患研究、医療画像の解釈性向上、ナイジェリア諸語の音声認識、聴覚障害者向けのセキュリティー設計などが含まれます。台湾では効率的なデータ処理を目指す半導体研究も進められています。

フェローには研究資金に加え、計算資源やGoogle研究者との交流機会、国際的な研究者ネットワークを提供します。基礎研究と実社会の課題を結びつける狙いです。

同制度は2009年に始まり、これまでに世界で1100人超の大学院生を支援しました。卒業生は大学教員や起業家、オープンソース開発者、企業研究者などとして活動しています。

MITリンカーン研究所が開発した3つの技術が、2026年のR&D; 100 Awardsを受賞しました。同賞は過去1年間に実用化された、またはライセンス可能になった重要技術を選ぶ年次表彰です。

受賞技術の一つは、組み込みコンピューターをサイバー攻撃から守るOSです。別の技術は超伝導チップと半導体チップをウェハ規模で統合する基盤で、量子計算や高性能計算への応用を想定しています。

3つ目は、5G基地局が同じ周波数帯を使う無線機器に与える干渉を除去するアルゴリズムです。研究所は、各技術がセキュリティー、計算能力、通信の課題に対応すると説明しています。

R&D; 100 Awardsは1963年から続き、独立した専門家や業界関係者が審査します。受賞は技術の評価を示しますが、幅広い導入には今後の実装や商用化が関わります。