新しい深層学習法では、畳み込みニューラルネットワークを使用して、単一の静止画から3Dでキャラクターをアニメーション化します。 画像内のキャラクターを3Dで歩いたり、座ったり、走ったり、ジャンプしたりすることができます。 アニメーション全体をモニターやVR / ARデバイスでインタラクティブに表示できます。 近年、ビデオからの一般的なアニメーションは、多くの創造的な効果をもたらしました。ビデオや一連の写真ではなく、単一の画像からアニメーション化することも、魅力的な効果をもたらしました。 Skinned Multi-Person Linear（SMPL）モデルと深層学習フレームワークは

それは悪夢以上のものである可能性があるので、誰も彼らのシステムにウイルスを望んでいません。それはコンピューターのガンのようなものです。さまざまなウイルスがさまざまな損害を引き起こします。その中には、貴重なデータを削除せざるを得ないものもあれば、通知せずにデータを変更したり、ネットワークを停止したり、ハードウェアを破壊したりするものもあります。 初期のハッキングは、誰かのデータやアカウントに侵入することを目的としていました。今日、ハッカーはプロになり、彼らの野心は高くなっています。誰もあなたの単一の個人アカウント情報やあなたのソーシャルパスワードを気にしません。専門家の目的は、テクノロジーにへ

新しいディープラーニングベースのシステムは、長いテキストベースの説明から画像を自動的に生成できます。 研究者は、レシピを入力として受け取り、最初から画像を作成するネットワークを実証しました。 短い視覚的説明から画像を生成することは困難な作業であり、コンピュータビジョンで多くの用途があります。最近の研究では、Generative Adversarial Networks（GAN）が、低解像度で変動性の低い高品質でリアルな画像を効果的に合成できることが証明されています。 イスラエルのテルアビブ大学の研究チームによる最近の貢献は、この分野の研究を加速するのに役立ちます。彼らは、テキストベースの

新しい深層学習ベースのモデルは、低解像度の衛星画像を使用して、非公式の居住地を自動的に検出してマッピングできます。 費用効果の高い方法で、非公式の和解の範囲がどのように見えるかを分類できます。 世界の都市人口のほぼ4分の1は、都市のインフラストラクチャと基本的なサービスから切り離された場所である非公式の居住地に住んでいます。これらの地域のほとんどの住宅は建築規制に準拠しておらず、環境的および地理的に危険な地域にあります。 これらの地域をマッピングすることで、NGOは困っている人々により良いサービスを提供することができます。これにより、地元の人々は重要な方法で進化し、より良い生活の質を

新しい暗号通貨ボールトは、ユーザーがネットワークに参加してトランザクションを検証するために必要なデータの量を大幅に削減します。 ビットコインの143GBとイーサリアムの5GBと比較して、5億トランザクションのストレージとブートストラップのコストを477MBに削減します。 分散型電子決済の場合、暗号通貨は最近最も有望なアプローチのようです。ただし、多数のユーザーとトランザクションをサポートするには、暗号通貨は2つの重要で関連するボトルネックに対処する必要があります。ブートストラップ（ユーザーがネットワークに参加するためにダウンロードする必要のあるデータの量）とストレージ（すべてのユーザー

薄い2次元の半導体で作られた新しいタイプのレクテナは、WiFi信号を電気に変換できます。 研究者は、レクテナを通常のWiFi信号にさらしたときに、40マイクロワットの電力を生成することができました。 これは、シリコンチップを駆動したりLEDを点灯させたりするのに十分な電力です。 ワイヤレス電力伝送は、ニコラテスラがワイヤーなしで電気エネルギーを転送する方法に取り組んでいた19世紀後半にさかのぼります。数年後、イタリアの発明家グリエルモマルコーニが、最初の完全な商業的に成功した無線電信システムを発明しました。 効率的な高周波エネルギーハーベスターは、後にシリコンなどの剛性基板上に確立さ

新しい機械学習ベースのモデルにより、自動運転車の安全性が高まります。 実際の世界で危険なエラーが発生する可能性のある例からAIが学習できるインスタンスを検出します。 人工知能の分野における最近の進歩により、自動運転車と自律型ロボットがよりスマートになりました。まだ揺籃期にありますが、自動運転車はますます一般的になり、今後数年間で私たちの輸送システムを根本的に変える可能性があります。 最近、MITとMicrosoftの研究者は、人間の入力の助けを借りて自律システムの「死角」を明らかにできるモデルを開発しました。これは、これらの自律システムが実際の環境で間違いを犯す可能性があるときに（ト

新しい方法により、最新のCPUは、ランダウアーの限界（0.0172電子ボルト）の1,000分の1のエネルギーを使用して計算を実行できるようになります。 これは、動作をプロセッサの温度振動と同期させることによって機能します。 デジタルエレクトロニクスでは、エネルギー散逸は今日の主要な設計上の考慮事項の1つです。処理装置が縮小し続けると、計算ごとに必要な電圧が低下します。遅かれ早かれ、トランジスタは単一のタスクを実行するために必要な最小電圧の理論上の限界に達します。 最近、オランダのトゥエンテ大学のJan Klaers教授が、この理論上の限界を回避するために使用できる「圧搾された熱状態」

新しいスマートフォンイメージングアルゴリズムを使用すると、トレーニングを受けていないユーザーでも、HIV、卵巣がん抗原、結核DNAなどの複雑なアッセイを分析できます。 分散が小さく、ダイナミックレンジが高い平均ピクセル強度を生成することで機能します。 スマートフォンは、比色試験、イムノクロマトグラフィー、サイトメトリー分析、携帯電話の顕微鏡検査など、さまざまなアプリケーション向けの高性能な評価デバイスとして登場しました。強力な処理機能、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、実行可能なオプションです。 これらのデバイスは、もは​​や自分撮りだけでなく、特

研究者は、フォトニックチップとAIアルゴリズムを使用して、ブロードバンド光源のプロパティを構成しました。 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に役立ちます。 私たちの日常生活では、カオスダイナミクスに基づく多数のパラメーター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、計測学、レーザー科学、生物医学イメージングで使用される高度な光源など、多くのシステムがこのカテゴリに分類されます。 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、フォトニック手法の限界を押し上げ続ける必要があります。ここ数年、世界中の科学者がスーパーコ

Sonyの新しい特許は、前面と背面の両方に透明なディスプレイを備えたスマートフォンについて説明しています。 ディスプレイには自己照明ピクセルが含まれており、各ピクセルは光制御要素に関連付けられています。 シースルーディスプレイテクノロジーは10年以上前から存在していますが、人気のある消費者向け製品にはまだ見られません。 2012年以降、PlanarSystemsやSamsungなどの企業によっていくつかのテレビやハンドヘルドデバイスに組み込まれています。 2018年5月、ソニー株式会社は、世界知的所有権機関に「ディスプレイデバイスおよび電子機器」というタイトルの特許を出願しました。こ

新しいブレインコンピューターインターフェースにより、麻痺した患者は市販の電子機器と効果的に相互作用することができます。 カーソルを動かしてマウスボタンをクリックするだけで、さまざまなアプリケーションを使用できます。 さまざまなアプリを使用しながら、1分間に22回の「ポイントアンドクリック」選択を実行しました。 モバイルコンピューティングデバイスは、ユビキタスで日常生活の重要な部分になっていますが、麻痺のある人には使用が困難です。米国では、500万人以上がさまざまな種類の麻痺を患っており、日常の活動を行う能力が制限されています。 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

MITの研究者は、深い神経ネットワークを使用して、完全な暗闇の中で目に見えないオブジェクトを明らかにします。 有害な光線や強い光にさらされることなく、生体細胞や組織を画像化できます。 ほとんどのイメージングシステムは、イメージングされているオブジェクトに関する歪んだデータまたは部分的なデータのみを生成します。これは主に、位相情報の不足、空間周波数の損失、照明のノイズ、および光学トレインの未知の散乱体が原因で発生します。 ここ数年、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の分野で大きな注目を集めています。ゴーストイメージング、補償光学、適応照明顕微鏡、位相

ノートパソコンと携帯電話を月に2回だけ充電することを想像してみてください。 フッ素の負電荷イオンに基づくバッテリーは、これを可能にすることができます。 研究者は初めて、室温で適切に動作する充電式フッ化物ベースのバッテリーを製造しました。 最新のデバイスの要件を満たすために必要な高エネルギー密度を提供するバッテリーの検索は継続的に増加しています。エネルギー密度は、反応で送信される電子の数、アノードとカソードの電位差、セルの体積、ファラデー定数によって異なります。 これらすべての要因を念頭に置いて、カリフォルニア工科大学の研究者は、フッ化物（フッ素の負に帯電したイオン）に基づいて充電式電

新しいパッシブ冷却システムは、燃料で生成された電力を使用せずに、高温環境で効果的な冷却を提供します。 乾燥した環境では、周囲温度より最大40°C低い温度で冷却できます。 既存の冷却システムを補完して、ワクチンや食品を暑いオフグリッド地域に保管することができます。 既存の冷却メカニズムは、非常に複雑で高価な流体冷却および蒸気圧縮システムに依存しています。一方、パッシブ冷却システムは、大気放射冷却のように、中赤外線波長の地球の大気を使用して、温度を大幅に下げます。 何年もの間、世界中の研究者がパッシブ冷却システムの開発を試みてきましたが、これまでのところ、製造に費用がかかり、広く使用でき

ClimaCellという名前のスタートアップは、ワイヤレスネットワークを使用して天気を追跡および予測します。 地球の表面の500メートルのパッチごとに天気を追跡し、1分ごとにデータを更新できます。 レーダーや衛星の天気予報よりもはるかに正確です。 通常、気象条件は気象観測所で測定されます。気象観測所には、気象データを記録するためのさまざまな機器が含まれています。重要な機器には、比重計、気圧計、雨量計、風速計、温度計、サンシャインレコーダーなどがあります。 データは、気球、飛行機、船、衛星、気象観測所など、広範囲にわたって収集されます。次に、少なくとも6時間ごとに更新されるシノプティッ

安全を確保するには、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化キーを採用する必要があります。 研究者は人間のT細胞を使用して暗号化キーを作成します。 これらのキーは最大エントロピーを持ち、システムを破ることを不可能にします。 デジタル情報は、ヘルスケア、農業、自動化、通信、防衛など、現代社会のあらゆる分野で指数関数的に成長しています。世界のデジタルデータは、2020年までに35ゼタバイト（または350億テラバイト）に達すると予測されています。 このような膨大な量のデータを処理することは、情報技術業界で最も困難な作業の1つになっています。今日、私たちはデータ侵害、人質マルウェ

研究者は、1秒あたり1ペタビット（1000テラビット）の速度でデータを送信できる新しい光ケーブルを開発しています。 繊維は人間の髪の毛と同じくらい細く、損傷しにくいです。 光ファイバケーブルは、約40年前の創業以来、ネットワーク通信に革命をもたらしてきました。これらのケーブルは、ガラスの細いストランドを使用して、光にエンコードされたデータを送信します。全反射によりケーブルの側面から光が逃げるのを防ぐため、電気信号を使用する場合に比べて、伝送速度が大幅に向上します。 現在、光ファイバーはインターネット、ケーブルテレビ、コンピューターネットワーキング、電話、自動車産業、機械検査、歯科およ

研究者は、MaxSATと呼ばれる典型的な離散最適化問題を解決できる新しいシステムを構築します。 このアナログソルバーは、デジタルコンピューターよりも優れたパフォーマンスを発揮し、他の最適化問題にも拡張できます。 今日のデジタルコンピュータは、ほとんどのタスクを適切に実行します。これらは、特定の計算、ワードプロセッシング、Webサーフィン、およびグラフィックアートに最適です。ただし、0と1のバイナリコードに依存しているため、すべての問題を解決する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の可能性に達しています。そのため、一部の数学者はアナログコンピューティングの復活

過渡格子分光法に基づく新しいシステムは、放射線によって引き起こされる材料の変化をリアルタイムで検出します。 特定の素材を完全に特徴づけるのに半年かかる既存の手法と比較すると、1日しかかかりません。 原子力発電所のコアに見られるような高放射線環境には、非常に高品質の材料が必要です。原子力施設におけるこれらの材料の微細構造、ひいては性能は、何年にもわたって大幅に変化します。 ほとんどの材料は、降水量の増加、体積膨潤、弾道介在物の溶解、照射支援応力腐食割れ、および偏析の強化が原因で故障します。 このような過酷な環境に耐える材料の能力をテストするための既存の方法は、あまり効果的ではありません。