イッテルビウムベース材料が量子信号を増幅し、長距離拡散可能に。 量子データを運ぶ光子を外部擾乱から保護し、同期可能に。 量子暗号は、従来暗号が保証するものより安全な技術でユーザー間通信を可能にする試みです。現在、数百マイルの光ファイバーを使用し、従来通信システムでは不可能と証明された多数の暗号タスク完了を可能にしています。 量子状態にエンコードされた信号をコピーすることは不可能です：誰かがエンコードデータを読もうとすると、状態が変化（消失）します。しかし、同じ事実が信号を増幅してより長距離に拡散することも妨げます。主要課題は、光で運ばれる量子データを保持できるメモリを構築することです。 現

科学者たちが光パラメトリック増幅器を使用し、波周期より短いパルス生成。 原子内電子の動き観察に使用可能。 過去数年間、高エネルギー・少サイクル・中赤外パルスは、2D赤外分光法、サブフェムト秒電子放出、化合物の時間分解イメージング、コヒーレント軟X線およびインコヒーレント硬X線生成など多数の応用により大きな関心を集めています。 最近、A*STAR（科学技術研究機関）シンガポール製造技術研究所の科学者たちが、波周期より短い赤外パルスを生成するレーザー合成装置を構築しました。 これにより研究者たちが原子内電子の動きを研究できるようになる可能性があります。これら超短パルスの波長は中赤外範囲に属する

EnPKF（Ensemble Poisson Kalman Filter）という新アルゴリズムが、今後1時間以内に犯罪が発生しそうなエリアを提案。 そのような犯罪に対処するために必要なリソースも提示。 警察と刑事部門はリソースに関する多くのプレッシャーと制約に直面しています。これは、警官がどこに力を注ぐべきかより良い意思決定を支援するスマートポリシングツールの成長を促しています。 Epidemic Type Aftershock Sequence（ETAS）は、犯罪データに適用して将来の犯罪現場を予測する人気モデルの一つです。これまで、このグリッドマップベース技術は単独の人間捜査官の2倍の

DARPAがSilent Falcon UAS Technologiesを電力ビーミング実証に選定。 プロジェクト目的は、高強度レーザービームで飛行中の電動無人航空機を再燃料/再充電。 ワイヤレス電力伝送の概念はほぼ2世紀前からありますが、技術開発がこのアイデアを追求し続ける中で、今でも同じようにエキサイティングです。光電技術と誘導放射による固体増幅の最近の進歩が、この概念の再訪問機会を提供しています。 高強度レーザー電力ビーミング技術の実装は、従来の伝導ワイヤーが禁止的に危険、高価、不適切、または不可能な場合に、継続的供給または瞬時エネルギーが必要なアプリケーションの能力を拡張します。

新深層学習モデルが、韻律とメートルで人間作詩を上回る詩を生成。 一部の人には区別困難だが、専門家によるとAIは感情と可読性で劣る。 深層学習手法を創造的タスクに活用できるか？答えはイエスです。音楽作曲、彫刻設計、自動振付けなど創造的応用でこれら機械学習技術を使用してきました。 現在、IBM、Toronto大学、Melbourne大学の研究者たちが創造的テキストタスク「自動詩作」に焦点を当てました。言語、韻律、ソネットのメートルを捉え詩を生成する「Deep-speare」という深層学習モデルを開発しました。 非常に興味深いことに、これらAI生成詩はイギリスの詩人William Shakesp

新車線変更アルゴリズムは、車のカメラとセンサーで収集したリアルタイムデータに依存。 その場で新しいバッファーゾーンを生成・計算。 攻撃的から保守的まで幅広い運転スタイルに対応しつつ安全性を確保。 無人運転車への第一歩が1980年代にあり、今も残っていることをご存知ですか？それはアンチロックブレーキシステムです。アイデアはセンサーを使って車輪ロックを防ぎ、車が制御不能なスライドに陥らないようにすることでした。10年後、メーカーはセンサーをトラクションとスタビリティコントロールに使用しました。 それ以来、長い道のりを歩んできました。今や自律走行車はセンサー、レーダー、カメラ、人工知能の組み合わ

科学者たちが既存加速器の1000分の1の空間で反物質を加速する新方法を発見。 この技術はより効率的、安価で、新物理の詳細研究に貢献。 Linac Coherent Light SourceやLarge Hadron Colliderのような施設の粒子加速器は、基本粒子（電子と陽子）を高速化します。これらは超対称理論で予測される新粒子の探索やヒッグス粒子の特性分析など、物理学の多くの理論を検証することを可能にします。 通常、これは加速粒子を衝突させてより多くの基本粒子を生成し、他のすべての粒子に質量を与えることで行われます。超高速プロセス（光合成など）を撮像するX線レーザー生成にも使用できま

研究者たちが市販LIDARシステムを使用し、火災で溶融する3D構造を撮像。 2メートル距離から30マイクロメートル精度で3Dオブジェクト測定に成功。 炎による高い信号偏向と歪みの存在下でも精密ディテール生成可能。 建物やその他構造物への火災影響を研究するには、熱い炎の影響を受けるパイプ、柱、梁などの変形オブジェクトを分析する必要があります。通常、サブミリメートル精度の測定が必要ですが、激しい火災条件下では極めて困難です。 構造火災による実用的問題に対処するために光学測距技術を使用できます。これは、建物に設置された従来の電気機械センサーでは分析できません。 現在、米国国立標準技術研究所（NI

研究者たちが、光信号を精密に拡散するシリコンチップを開発し、新しいニューラルネットワーク設計を実証しました。光は電荷による干渉を排除し、より高速かつ長距離の伝送が可能です。エネルギー効率に優れ、高度にコンパクトな相互接続の開発は、集積フォトニクスにおける重要な研究目標でした。これらは、効果的な通信やCMOSデバイスにおける高帯域幅チップ間通信など、幅広い用途を持ちます。世界中の多くの科学者が、人間の脳を模倣する人工ニューラルネットワーク回路の研究に取り組んでいます。しかし、従来の半導体回路の電気配線では、高度なニューラルネットワークに必要な極めて複雑なルーティングを処理できません。最近、米国国

現実的な水波シミュレーションと効率的計算のギャップを埋める新モデル。 異なる物理パラメータで波をエンコードし、大解像度で微細ディテールをシミュレート。 ゲーム、映画、VRプログラムの能力向上に活用可能。 既存の水・波シミュレーション手法は、現実的なエフェクトか高速計算のいずれかのみを提供でき、両方を同時に最適化できません。移動物体との相互作用や、環境相互作用を担う有限要素法が欠けています。 現在、オーストリア科学技術研究所とNVIDIAの研究者たちが、周囲との複雑な相互作用をリアルタイムで再現することでこのギャップを埋める新技術を開発しました。 障害物との波の相互作用をシミュレートしながら

MIT研究者たちが、Lincoln Lab LLMapReduce技術とWine Windows互換レイヤーを用いて、16,384個のWindowsアプリケーションをLinuxスーパーコンピュータ上で同時に実行するモデルを開発。 5分以内に起動完了（各アプリケーションは1コアで処理）。 Moores Lawのペースが低下しているため、アプリケーション性能向上のために並列処理の活用が必要になっています。ニューラルネットワーク、物理シミュレーション、データ分析アプリケーションは著しい速度で進化し、並列処理の力を利用して性能目標に到達しています。 このようなデータ集約型アプリケーションを実行する

銅酸化物と緑レーザー光を使用して電子回路基板を印刷する新しい薄層印刷技術。 従来手法より効率的で安価。 光焼結プロセスを利用して低抵抗率を実現。 プリント基板は、導電パッド、トラック、複数の銅シートを通じて電気部品を接続します。これらの部品は通常基板にはんだ付けされ、トラックは基板材料によって互いに絶縁された固定配線として機能します。 これらの基板の主目的は、回路で使用される部品の重量、サイズ、コストを減らすことです。過去10年間で多数の直接印刷戦略が採用されてきました。それぞれ独自の利点と欠点があります。その一つが金属ナノ粒子インク印刷で、シンプル、安価、高速なプロセスです。 安価な基板

新しい深層学習アルゴリズムで、エディターはシーン内の1フレームをカラー化するだけで動画全体を高速カラー化可能。 高精度、高効率、従来手法の最大50倍高速。 動画はフレーム間に大量の冗長データを含み、白黒フレームを手作業で1枚ずつカラー化するには膨大な時間がかかります。この種の冗長性は動画エンコーディングと圧縮で広く研究されてきましたが、動画カラー化のような高度な動画処理ではあまり探求されていません。 連続フレーム間の局所関係を処理してデータを伝播するアルゴリズム（bilateral CNNモデル、類似性ガイドフィルタリング、光学フロー基盤ワーピングなど）は多数存在します。これらは見かけの動

新しい伝播ベース位相差イメージングが、古代遺骸の軟部組織を詳細に撮像可能。 3D高空間細胞・亜細胞解像度を生成。 古代の生活様式、疾患、死因の理解に貢献。 X線撮影とCT（コンピュート断層撮影）は、動物および人類のミイラの非破壊分析に最も使用される技術です。これらのX線手法は吸収コントラストに依存し、古病理学と考古学分野で極めて有用でした。 吸収コントラストは骨やその他の高密度物質の検査に優れていますが、軟部組織に関しては十分な詳細を提供できません。そのため、スウェーデンのKTH王立工科大学の研究者たちは、伝播ベース位相差イメージングを提案しました。 この新手法は、ミイラやその他の古代遺骸

新しい深層学習手法が、心房細動再発の可能性シグナルを90%精度で検知。 3D心臓MRI画像を分析・学習し、個人固有のランドマークベース解剖表現を生成。 CDC報告によると、米国で約610万人が心房細動（AFib）に苦しんでいます。これは不規則でしばしば速い心拍数を特徴とし、心不全、脳卒中、その他合併症のリスクを高めます。 高血圧と加齢がAFibケースの最大22%を占めます。通常、脳卒中リスクを5倍に高め、脳への血流が血管内膜の脂肪沈着（プラーク）によって妨げられる虚血性脳卒中の20%を引き起こします。 AFibは命に関わらないものの、多くの場合緊急治療を必要とする深刻な状態です。多くのケー

BrainNetという新ネットワークにより、2人以上が脳に直接情報を送受信可能に。 研究者は3人の参加者でTetris類似ゲームをプレイする実験を実施。 3人×5グループで81.25%の成功率を達成。 他人の頭の中に直接思考を送ることはSFでした。2013年、Washington大学の神経科学者たちが特定タイプの思考を他の脳に直接転送するシステムを開発し、脳間コミュニケーションを現実に変えたマイルストーン以降、多くのことが変わりました。 2年後、彼らはラットとサルの複数の脳を成功裏に接続し、「有機的」コンピュータを形成しました。今回、彼らは驚くべきことを成し遂げました。 彼らはBrainN

新しい高次計算流体力学手法が、スピンするゴルフボールの最も精密な物理をシミュレート。 すべての実世界パラメータを考慮し、流体物理問題を適切な時間で計算。 スイングメカニクスには、ゴルフボールに生成されるスピンに影響を与えるいくつかのパラメータがあります。プロゴルファーはボールを時速215kmで打つことができ、約3,000rpmのスピンレートを生み出します。このレートはボールが空中で取る飛行軌道に影響を与えます。 ゴルフボール設計の目的は、直線で飛ぶ距離を最大化し、抗力と横力の変動を減らし、バックスピンによって生成される揚力を最大化することです。 様々なシナリオでのゴルフボール性能を理解し、

エンジニアがどれほど入念なテストを行い、開発者が徹夜でコーディングを重ねても、単一のバグがシステム全体の障害を引き起こす可能性があります。数十億ドルの損失をもたらすソフトウェアグリッチから、致命的な事故につながるクリティカルなバグまで、ソフトウェア開発の不備がもたらす結果は壊滅的です。 ソフトウェア品質の悪さが米国企業に年間約2兆ドルのコストを与え、運用ソフトウェア障害がこれら損失の主な要因であることをご存知ですか？ ソフトウェア障害の最も一般的な理由には以下が含まれます： 不十分なアーキテクチャ定義と不適切な低レベル設計。 十分なデータと分析なしに設定された非現実的なスケジュールやマイルス

Redlockは、クラウドインフラストラクチャの潜在的な脆弱性、ポリシー違反、誤設定を監視することで、セキュリティリスクの特定と最小化に優れています。 2018年、Palo Alto Networksによって1億7,300万ドルで買収されました。買収後、RedlockのテクノロジーはPalo Alto Networksのクラウドセキュリティスイート「Prisma Cloud」に統合されました。以来、数千の大手クライアントを獲得し、クラウドセキュリティ分野で 상당한 市場シェアを確保しています。 現在、Prisma Cloudは毎日150万件以上の新しい攻撃を検知し、20以上のコンプライアンスフ

Pinterestは世界中で5億1,800万以上の月間アクティブユーザーを抱え、主要なビジュアルディスカバリープラットフォームの一つとなっています。グローバルソーシャルメディアトラフィックの8.9%を占め、Facebook（60.7%）、Instagram（10.9%）に次ぎ、Twitter（8.1%）を上回っています。 ユーザーの約76%が女性ですが、男性ユーザーも着実に増加しています。ミレニアル世代とZ世代がプラットフォームを支配し、ユーザーの50%以上が40歳未満です。最も目立つ層は25～34歳の女性で、全ユーザーの20%以上を占めます。 プラットフォームは強いエンゲージメントを示し、平