ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功
ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功 2018-01-14 ATR（国際電気通信基礎技術研究所）と京都大学の研究者らは、fMRI（機能的磁気共鳴画像法）によって測定された人間の脳活動のみから機械学習を用いて視覚像を再構成する提案を論文にて発表しました。 Deep image reconstruction from human brain activity 著者：Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani （左が見ている画像、右が再構成された画像） 本稿は、人間が見ている画像を、fMRIで測定した脳活動パターンのみで知覚内容を視覚化する機械学習を用いた手法を提案します。 提案手法では、画像を見
NVIDIA、教師なし学習と生成モデルを組み合わせて画像から画像へ変換する手法を論文発表。晴れを雨のシーンに、冬を夏のシーンに変換など
NVIDIA、教師なし学習と生成モデルを組み合わせて画像から画像へ変換する手法を論文発表。晴れを雨のシーンに、冬を夏のシーンに変換など 2017-12-06 NVIDIAの研究者らは、教師なし学習と生成モデルを組み合わせて画像から画像へ変換する手法を論文にて発表しました。 Unsupervised Image-to-Image Translation Networks 本稿は、インプットした画像を、異なるドメインに対応する画像に変換し出力する手法を提案します。例えば、冬のシーンを入力し同じ場所の夏のシーンを出力したり、晴れのシーンを入力し同じ場所の雨のシーンを出力したり、などが可能になります。 （左図が入力で右図が出力。上段：冬の道路画像から夏の道路画像へ変換。下段：晴れの道路画像から雨の道路画像へ変換。） これらは、晴れの道路と雨の道路を学習し変換を可能にしているのですが、両者がペア（同
東京大学、機械学習を用いて0.5秒後の人間の動きをリアルタイムに推定する体動予測システム「Computational Foresight」を論文にて発表
東京大学、機械学習を用いて0.5秒後の人間の動きをリアルタイムに推定する体動予測システム「Computational Foresight」を論文にて発表 2017-11-17 東京大学 篠田・牧野研究室の研究者らは、機械学習を用いて0.5秒後の運動をリアルタイム推定する体動予測システム「Computational Foresight」を提案した論文を発表しました。 Computational Foresight: Forecasting Human Body Motion in Real-time for Reducing Delays in Interactive System 本稿では、Kinectを用いて人間の動きを測定し、ニューラルネットワークを用いて、リアルタイムに0.5秒後の人間の動きを推定し出力するシステムを提案します。 提案システムは、人体の動きをリアルタイムに推定するため
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度 2017-11-03 Google Brainの研究者らは、数ヶ月前、機械学習モデルの設計を機械学習で自動化するアプローチ「AutoML（Auto Machine Learning）」を発表しましたが、今回は、これまで小規模にテストしてきたAutoMLを大規模な画像分類と物体検出に適応した論文を発表しました。 Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition（PDF） 「AutoML」とは、人工知能に機械学習のコードやアルゴリズムを生成させる新しい開発アプローチで、ニューラルネットワークがニューラルネットワークを設
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Google「DeepMind」、コンピュータが人型ベースでB地点にたどり着く最善の方法（柔軟な動き）を独学で生成する強化学習を用いたアプローチを提案した論文を発表 2017-07-11 GoogleのAIを研究する子会社「DeepMind」は、強化学習で人型含めシミュレートされた環境の中で複雑で柔軟な動きを生成するアプローチを提案した論文を公開しました。 Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments（PDF） これら動きは、コンピュータが独学で最善の方法として考案した行動です。 研究者は、エージェントに動きのセットと前進するインセンティブを与え、AからB地点にたどり着く最善の方法を生み出すための強化学習を仕込みます。 コンピュータは、今ある動作を使って試行錯誤を繰り返し、さまざまな動き方を思いつく中で次々と最善へ近づけてい
ニュージーランド航空、機内サービスにHoloLens使用を検討。顧客に重ねるように好きな飲み物や食べ物、感情状態などの情報を表示でサービス向上を目指す
ニュージーランド航空、機内サービスにHoloLens使用を検討。顧客に重ねるように好きな飲み物や食べ物、感情状態などの情報を表示でサービス向上を目指す 2017-05-19 ニュージーランド航空は、機内顧客サービスを向上させるために、Microsoft HoloLensを取り入れた改善に取り組んでいます。 機内スタッフ（客室乗務員）がHoloLensを装着した状態で接客、レンズ越しに重ね合わせるように重要な顧客情報を集約し表示することで、その情報を元にサービスの向上を目指します。 顧客の情報には、フライト情報、好みの食事や飲み物、最後に提供したドリンクからの時間、そして感情状態を読むことも可能としています。 これらを実行するために、Microsoft Cognitive Servicesも活用していると述べます。
ディズニー、VR空間にいながら現実のボールをキャッチするアイディアを論文にて公開。ボールの予測軌道を表示など
ディズニー、VR空間にいながら現実のボールをキャッチするアイディアを論文にて公開。ボールの予測軌道を表示など 2017-03-20 Disney Research（ディズニー・リサーチ）は、VR空間にいながら現実空間のボールをキャッチすることができるアイディアを論文にて公開しました。 実験では、HMD、ハンドグローブ、ボール、それぞれにマーカーが取り付けられ複数の外部センサーからトラッキングされている状態で行われます。焦点を視覚に絞り、3つの視覚的アシストの組み合わせをテストします。 Virtual ball：現実のボールと同期した仮想ボールをレンダリング Predicted trajectory：ボールの予測軌道を表示 Predicted target：キャッチするボールの目標地点を表示 テストの様子は動画でも公開されており、1.2.3.のいろんな組み合わせでどう変化するかを調べている様
ディズニー、砂糖や塩、砂などの不均一で多分散の粒子群を現実的に見せるレンダリング方法を論文にて公開
ディズニー、砂糖や塩、砂などの不均一で多分散の粒子群を現実的に見せるレンダリング方法を論文にて公開 2016-12-09 Disney Researchは、動的で不均一な粒子の混合物の効率的なレンダリングを可能にする方法を論文にて公開しました。 論文では、異種で多分散の粒子群をレンダリングするためのマルチスケールアプローチを提示します。何百万レベルの粒子をシミュレートするのに使用され、砂糖や塩、砂に至るまでより現実的に見えるだけでなく、より速くレンダリングされます。 論文は、Disney Research Zurich、ETH Zurich、Dartmouth Collegeの研究者らが、「Efficient Rendering of Heterogeneous Polydisperse Granular Media」というタイトルで提示しました。 ディズニーといえば、先日もこういった研究
自分で描いた2Dイラスト→3Dキャラに変換→webカメラで顔の表情をリアルタイムに連動させてSkype会話「FaceRig Live2D Module」
自分で描いた2Dイラスト→3Dキャラに変換→webカメラで顔の表情をリアルタイムに連動させてSkype会話「FaceRig Live2D Module」 2015-12-16 自分で描いた2Dイラストから作った3Dキャラクターと、webカメラで取り込んだ顔の表情をリアルタイムに連動させることが出来る「FaceRig Live2D Module」が12月9日からSteamでリリースされました。イラストが立体キャラクターになり、それを顔の表情で動かすことができるソフトウェアです。 手書き2Dイラストの原画パーツたちから立体表現として映像内に変換させる「Live2D」と、webカメラで取り込んだ表情とアバターをリアルタイムに連動させるモーションキャプチャ技術のソフトウェア「FaceRig」とがタッグを組み実現しました。Live2Dが提供するLive2D Cubism Editorに自作したイラス
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パズルゲーム「レミングス」をHoloLensで。現実空間を舞台に指示を出してレミングたちを指定のゴールまで誘導