オープンソースの動向がロボティクス、セキュリティ、組み込みシステムに広がる
オープンソース技術の最近の動向は、ロボティクス、セキュリティから組み込みシステムまで、さまざまな分野で波紋を広げています。これらの進歩には、汎用ロボット基盤モデルの作成、セキュリティを向上させるための強化された最小コンテナイメージ、および簡素化された組み込みLinuxビルドシステムが含まれます。
Sergey Levineが共同設立したPhysical Intelligenceは、現実世界のタスクでトレーニングされた汎用ロボット基盤モデルを開発しています。報告によると、これらのモデルは、ロボットがさまざまな環境やタスクを学習し、適応するための基盤を提供することを目的としています。
サイバーセキュリティの分野では、脆弱性が大幅に削減された最小コンテナイメージのコレクションが利用可能になりました。これらの強化されたイメージは、Chainguardのツールを使用して毎日構築されており、従来のベースイメージよりも安全な代替手段を提供し、コンテナ化されたアプリケーションの攻撃対象領域を最小限に抑えます。
組み込みシステム開発向けに、簡素化されたYoctoOpenEmbeddedセットアップの例がリリースされました。「simplest-yocto-setup」として知られるこのプロジェクトは、Yocto/OpenEmbeddedを不必要な複雑さなしに組み込みLinuxビルドシステムとして使用する方法の、直接的で実用的な例を提供することを目的としています。プロジェクトのGitHubページには、開発者が過度に複雑なレイヤーによって引き起こされる問題を回避し、より理解しやすく、効率的で、バグの少ないビルド環境を促進することを目的としていると記載されています。「私たちは、クリーンなレイヤーの作成を教育することに多くの時間を費やしてきました。これには、彼らが書いた、または既存のサードパーティレイヤーから取得したコードの多くを削除することによって問題を修正することがよく含まれていました」とプロジェクトの説明には記されています。
オープンソースのOSフレームワークであるGenodeは、高度に安全な特殊用途のオペレーティングシステムを構築するためのソリューションとして進化し続けています。組み込みシステムから動的なワークロードまで拡張できるように設計されたGenodeは、サンドボックスと再帰的な構造を利用しています。L4ファミリーメンバーやLinuxなど、複数のCPUアーキテクチャとカーネルをサポートし、100を超えるすぐに使用できるコンポーネントとともに仮想化オプションを提供します。Genode Labsは、このフレームワークを商業的に実現可能にしています。
その他の開発には、MpGEMMライブラリを介したARMのSMEでの行列乗算の最適化、およびSSAリネーミングと制御フローの変更に関連するコンパイラの最適化に関する議論が含まれます。これらの進歩は、さまざまなコンピューティングプラットフォーム全体でパフォーマンスと効率を向上させるための継続的な取り組みを反映しています。
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