ワシントン大学とFacebookの研究チームが、単一の静止画から人物を3Dでアニメーション化する「Photo Wake-Up」を開発しました。CNNと事前学習済みSMPLモデルを用い、画像内の人物を歩かせたり、座らせたり、ジャンプさせたりできます。生成された3DアニメーションはモニターやVR/ARデバイスでインタラクティブに鑑賞可能です。 5ステップの処理フロー 可変ボディモデルで画像をフィッティング ボディラベルマップを推定 モーファブルモデルにガイドされメッシュを段階的に構築 メッシュにリグを付け、スキニングウェイトを推定 テクスチャを再構築し、白背景に配置 多様な画像に対応、編集

コンピュータウイルスはデータ破壊、情報窃取、ネットワーク麻痺、ハードウェア破損など多様な被害をもたらします。初期のハッキングが個人アカウント狙いだったのに対し、現代のプロハッカーはアルゴリズムの脆弱性一つで数百万アカウントを標的にします。史上最も破壊的な15のウイルスを被害額順に紹介します。 ランキング（主なもの） 1. MyDoom（約380億ドル） 2004年1月、史上最速で拡散したメールワーム。バックドア開設、メールスプーフィング、検索エンジンへの大量クエリでGoogleをダウンさせた。毎12通に1通が感染メールだった。 2. Sobig（約370億ドル） 2003年8月、6亜種を持

テルアビブ大学の研究チームが、長文のテキストレシピから完成料理の画像をゼロから生成する深層学習モデルを開発しました。タイトル情報を与えず、材料と手順のみから画像を合成する困難なタスクに挑んでいます。 条件付きGANと2種類の埋め込み手法 生成器と識別器が競争するGANに、レシピテキストという条件を付与。以下の3ステップで埋め込みを行います： 材料と手順の初期埋め込み レシピ全体の統合ニューラル埋め込み 高レベル分類目的による意味的正則化損失の統合 52,000件のレシピ・画像ペアで訓練し、NVIDIA TITAN X GPUを使用。 人間評価での結果 30名による評価（1〜5点）では、

世界の都市人口の約4分の1が、インフラから切り離された非正規居住地（スラム等）に暮らしています。これらの地域を地図化することは支援活動に不可欠ですが、人的・財政的コストが膨大です。国際研究チームは、無料で入手可能な低解像度衛星画像から、深層学習で非正規居住地を自動検出・マッピングするシステムを開発しました。 2段階の機械学習アプローチ コスト効率重視：低解像度画像からスペクトル信号を学習（Canonical Correlation Forests使用） 文脈情報重視：超高解像度画像で微細特徴を抽出（CNN使用） 両手法を組み合わせ、世界規模での一般化を実証。NVIDIA Tesla V1

ビットコインやイーサリアムなど既存の暗号通貨では、新規ユーザーがネットワークに参加するために膨大な取引履歴をダウンロードする必要があり（ビットコインで約200 GB）、スケーラビリティのボトルネックとなっています。MITの研究チームは、この問題を解決する新暗号通貨「Vault」を発表しました。 Vaultの仕組み アルゴランド基盤：プルーフ・オブ・ステーク採用でスケーラブル パンくずリスト（breadcrumb）：直近のブロックのみで過去の整合性を検証可能 シャーディング＋マークル木：取引データを分割し、各ノードが一部のみ保持。残高ゼロのアカウントは自動削除 劇的なデータ削減効果 5億

MITの研究チームが、二次元半導体「モリブデンジスルフィド（MoS₂）」を用いた世界初の完全フレキシブルなレクテナ（整流アンテナ）を開発しました。Wi-Fiなどのギガヘルツ帯電波を捕捉し、直流電力に変換して微小電子デバイスを駆動できます。 従来の課題とブレークスルー 従来のレクテナはシリコンや砒化ガリウムなどの硬い基板上で作られ、大面積化やフレキシブル化が困難でした。また、柔軟な材料を用いた試みは低周波数に限られ、Wi-Fiや携帯電話のギガヘルツ帯には対応できていませんでした。 今回、厚さわずか3原子層のMoS₂を用い、特定の化学物質と接触させると半導体から金属へ相転移する性質を利用して、シ

自動運転車や自律ロボットのAIはシミュレーションで大量に学習されますが、現実世界では予期せぬエラーを起こすことがあります。例えば、サイレンを鳴らした救急車を「大きな白い車」としか認識せず、道を譲らないといったケースです。MITとマイクロソフトの研究者たちは、人間の介入によってAIの「盲点（blind spots）」を特定し、現実世界での危険な振る舞いを未然に防ぐモデルを開発しました。 人間のフィードバックを取り入れる仕組み まずAIを仮想シミュレーションで訓練し、各状況に対する最適な行動をマッピングさせます。その後、実環境で走行させ、人間が誤った行動を検知するたびに介入します。介入には2通り

現代のCPUにおいて、計算処理に伴うエネルギー消費と発熱は避けられない課題です。トランジスタが微細化するにつれ、1回の演算に必要な電圧は低下していますが、やがて理論的な最小電圧の限界（ランダウアー限界）に達すると予想されています。 ランダウアー限界を1000倍下回る省エネ手法 オランダ・トゥウェンテ大学のヤン・クラース教授は、「熱的絞り込み状態（squeezed thermal states）」を利用し、この理論限界を突破する新たなアプローチを提唱しました。この手法では、プロセッサの周囲環境（熱浴）が自然に示す温度振動と計算タイミングを同期させることで、ビット消去に必要なエネルギーをランダウ

新しいスマートフォン撮像アルゴリズムで、未訓練ユーザーがHIV、卵巣がん抗原、結核DNAなどの複雑なアッセイを分析可能に 小さな分散を持つ平均画素強度と高ダイナミックレンジを生成することで動作 スマートフォンは、比色テスト、ラテラルフローアッセイ、細胞計測分析、携帯電話顕微鏡など、さまざまなアプリケーションで高性能な評価デバイスとして登場しています。強力な処理能力、高度なセンサー、ワイヤレス接続を小さなデバイスに組み合わせているため、実行可能な選択肢です。 これらのデバイスはもはや自撮りだけのものではなく、特定の設定で医療状態を診断する魅力的なオプションとなっています。未経験の人々がデータ

研究者たちがフォトニックチップとAIアルゴリズムを用いてブロードバンド光源の特性を制御 この技術は自己最適化手法を通じてさまざまなスマート光学システムの開発を支援 日常生活で、カオスダイナミクスに基づく多数のパラメータに依存するいくつかの複雑なシステムを使用しています。フォトニクスでは、多くのシステムがこのカテゴリに該当します。計測、レーザー科学、生体医用イメージングで使用される高度な光学ソースなどが含まれます。 このような技術を改善し、光の特性を効果的に制御するには、フォトニック方法論の限界を押し広げ続ける必要があります。過去数年間、世界中の科学者たちがスーパーコンティニューム（散乱、分

ソニーの新特許が、前面と背面の両方に透明ディスプレイを持つスマートフォンを説明 ディスプレイは自発光ピクセルを含み、各ピクセルは光制御要素と関連付けられる シースルーディスプレイ技術は10年以上前から存在していますが、まだ一般的な消費者製品で見たことはありません。ただし、2012年以来、Planar SystemsやSamsungのような企業によって一部のテレビと携帯デバイスに組み込まれています。 2018年5月、ソニー株式会社が「表示装置および電子機器」と題する特許を世界知的所有権機関に出願しました。これは米国と日本ですでに承認された2つの特許に基づいています。 ソニーは数十年にわたり携

新しい脳-コンピュータインターフェースで麻痺患者が市販電子デバイスと効果的に対話可能に カーソル移動とマウスクリックを考えるだけで各種アプリを使用可能 様々なアプリ使用中に1分間で22回の「ポイント・アンド・クリック」選択を実現 モバイルコンピューティングデバイスは普及し日常生活の不可欠な部分となりましたが、麻痺のある人々にとっては使いにくいものです。米国では500万人以上が日常活動の遂行能力を制限するさまざまなタイプの麻痺を抱えています。 ALSのような状態では、患者は最終的に周囲と効果的にコミュニケーションするすべての能力（音声を含む）を失う可能性があります。これまで、支援技術分野が大

MIT研究者たちがディープニューラルネットワークを用いて、完全な暗闇の中の不可視物体を可視化 生物学的細胞と組織を有害な光線と強い光にさらさずにイメージング可能 ほとんどのイメージングシステムは、撮像対象物体について歪んだまたは部分的なデータしか生成しません。これは主に位相情報の欠如、空間周波数の損失、照明ノイズ、光学系内の未知の散乱体が原因です。 過去数年間、ディープニューラルネットワークと呼ばれる機械学習技術が計算イメージング分野で多くの注目を集めています。ゴーストイメージング、適応光学、適応照明顕微鏡、位相回復、光学トモグラフィー、アンダーサンプリングイメージングなど、多様な応用で効

ノートPCとスマホの充電が月2回で済む想像をしてみてください フッ素の負イオンベースの電池でこれが可能に 初めて室温で正常に動作する充電式フッ化物電池を開発 現代デバイスの要件を満たす高エネルギー密度電池の探求は継続的に増加しています。エネルギー密度は、反応で伝達される電子数、陽極と陰極の電位差、セル体積、ファラデー定数に依存します。 これらすべての要因を考慮し、カリフォルニア工科大学の研究者たちが、フッ化物（フッ素の負電荷イオン）ベースの充電式電池製造新手法を開発しました。 この技術は、ノートPCやスマホを毎日充電する必要性を排除する可能性があります。実際、この要件を月2回のみに削減でき

新しい受動冷却システムが燃料動力を使わず高温環境で効果的な冷却を提供 乾燥環境では周囲温度より最大40°C低い冷却が可能 既存冷却システムを補完し、オフグリッドの高温地域でワクチンと食品を保存可能 既存の冷却メカニズムは流体冷却と蒸気圧縮システムに依存しており、かなり複雑で高価です。一方、大気放射冷却のような受動冷却システムは、中間赤外波長での地球大気を利用して温度を大幅に低下させます。 長年、世界中の研究者たちが受動冷却システムの開発を試みてきましたが、これまで複雑なフォトニック機器を使用してこれらのシステムを構築できており、製造コストが高く広く使用できません。ほとんどはすべての波長を完

スタートアップのClimaCellが無線ネットワークを用いて天気を追跡・予測 地球表面のあらゆる500メートル四方で天気を追跡し、毎分データを更新 レーダーと衛星の天気予報よりはるかに正確 通常、天気条件は気象観測点で測定されます。これには幅広い機器が含まれ、天気データを記録します。重要な機器には、湿度計、気圧計、雨量計、風速計、温度計、日照計などがあります。 データは気象気球、飛行機、船、衛星、気象観測点から広いエリアで収集され、少なくとも6時間ごとに更新される天気図を通じてマッピングされます。 この天気記録メカニズムにはいくつかの制限があります。たとえば、気象レーダーは追加のリモートセ

物事を安全にするには、リバースエンジニアリングできない真にランダムな暗号鍵を採用する必要がある 研究者たちがヒトT細胞を用いて暗号鍵を作成 これらの鍵は最大エントロピーを持ち、システム侵害を不可能にする デジタル情報は、医療、農業、自動化、通信、防衛を含む現代社会のあらゆるセクターで指数関数的に増加しています。世界のデジタルデータは2020年までに35ゼタバイト（350億テラバイト）に達すると予測されています。 このような膨大なデータの処理は、情報技術業界で最も困難なタスクの一つになっています。最近、データ侵害、人質マルウェア、ハッキングされたシステム、政府や民間企業が情報を望ましくない手

研究者たちが1秒あたり1ペタビット（1000テラビット）のデータ伝送レートを実現する新光ケーブルを開発 ファイバーは人の髪の毛ほど細く、損傷しにくい 光ファイバーケーブルは、約40年前の誕生以来、ネットワーク通信に革命をもたらしました。これらのケーブルは、光にエンコードされたデータを伝送するためにガラスの薄いストランドを使用します。全反射により光がケーブルの側面から漏れないため、電気信号を使用する場合と比較してはるかに高い伝送レートを実現できます。 今日、光ファイバーはインターネット、ケーブルテレビ、コンピュータネットワーク、電話、自動車産業、機械検査、歯科・手術、軍事・宇宙用途で使用され

研究者たちがMaxSATと呼ばれる典型的な離散最適化問題を解く新システムを構築 このアナログソルバーはデジタルコンピュータより優れた性能を発揮し、他の最適化問題にも拡張可能 今日のデジタルコンピュータはほとんどのタスクをうまくこなします。特定の計算、ワープロ、ウェブサーフィン、グラフィックアートには最適です。しかし、バイナリコード（0と1）に依存しているため、すべての問題を解くのに理想的ではありません。 デジタルコンピューティングはほぼ最大ポテンシャルに達しており、そのため一部の数学者がアナログコンピューティングの復活に関心を持ち始めています。これはデジタルフレームワークを超えて計算を前進

過渡グレーティング分光法ベースの新システムが、放射線誘起材料変化をリアルタイム検出 既存技術が特定材料の完全特性評価に半年かかるのに対し、わずか1日で完了 原子力発電所の炉心のような高放射線環境では、極めて高品質な材料が必要です。これらの材料の微細構造、ひいては性能は、運転年数とともに劇的に変化します。 ほとんどの材料は、析出促進、体積膨張、弾道的包有物溶解、照射支援応力腐食割れ、偏析促進によって故障します。 このような過酷な環境に対する材料耐性の既存テスト手法はそれほど効果的ではありません。「調理して観察」アプローチに依存しています：材料を高放射線環境にさらし、その後取り出して詳細検査し