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機械

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1: 2018/03/21(水) 12:28:03.67 ID:CAP_USER
 ナチスドイツが第二次世界大戦中に使用した暗号機「Enigma(エニグマ)」はコンピュータ(計算機)ではなかったが、それで生成される暗号は非常に進んだものであったことから、暗号を解読するためには専用の解読機を開発する必要があった。
米CNETがその仕組みに迫った。

 タイプライターのようにも見えるその黒い金属の機械は木製の箱に収まっていた。
それは古道具屋に並ぶへんてこな品のようにも見えた。しかし、木箱に彫り込まれた黒い楕円形のロゴが、それが単なる古道具ではないことを示していた。

 「Enigma」とそのロゴには書かれていた。

 この機械がナチスドイツの使っていた暗号機であることをそのロゴが示していた。
Enigmaは、第二次世界大戦中にドイツ軍が無線を使ってやり取りするメッセージを暗号化するために使われていた。
この暗号機は当時最先端の装置で、世界で最も強力な暗号鍵を生成していた。
この暗号機のおかげで、ドイツの潜水艦Uボートは連合国側の商船を攻撃するのに必要な情報を互いにやりとりすることができた。
Uボートによる攻撃は大戦中を通じて英国に壊滅的な打撃を与え、数万人の生命を奪い、そして北米からの物資や兵員を運ぶ重要な補給ルートを遮断した。

 この暗号機が持つ力に促される形で、連合国側では暗号を破ってドイツ側のメッセージを解読するための取り組みが始まった。
この取り組みでは、複数の機械が使われ、また機密保持を誓った数学者らの力も必要とされた。
さらに海上での命知らずの行為が行われることもあった。

 この機械は計算機ですらなかった。Enigmaの専門家であるMark Baldwin氏は先ごろ、CBS Interactive(米CNETの親会社)で働く大勢の従業員の前でこの機械をデモしてみせたが、そのなかで同氏は「(Enigmaは)ある文字を別の文字に置き換えるだけ」と説明していた。

 Enigmaのキーボードには余計なものはなく、キーのどれかを押すと、すぐ後ろのランプボード(表示盤)に並んだ文字のいずれかでライトが点灯する。
ユーザーはメッセージをキーボードに打ち込み、ランプボード上で順番に点灯する文字列を書き留める。
この暗号化されたメッセージを、モールス信号に置き換えて無線で打電する。
このやり方なら、ユーザーは安心してメッセージをやりとりできる。
まったく同じに設定した別のEnigmaを使える人間にしかメッセージは解読できないと分かっているからだ。

 Enigmaの暗号機を見ただけでは、これが当時世界で最も優秀な技術を持つ専門家たちを困惑させていたというのは信じがたい。
だが当時、例えば英国のブレッチリーパーク(Bletchley Park)のような拠点では、Enigmaの暗号解読方法を見つけるために、そうした専門家たちによる極秘の取り組みが何年にもわたって続けられていた。

 「オーク材のケースに入ったこの機械は、どちらかというと古風なものに見えるだろう?」とBaldwin氏は言った。

 実際にEnigmaの歴史は第二次世界大戦よりも前までさかのぼる。今からちょうど100年前、Arthur Scherbiusというドイツ人の発明家がEnigmaの暗号機に関する特許を取得した。
電信経由でやりとりするメッセージの中身を隠せるように設計したこの機械を、Scherbiusは企業やその他の暗号化を必要としそうな人たちに売りつけようとした。
Scherbiusは1929年に事故死するまでこの試みを続けたが、結局さほど大きな成功には至らなかった。

 そしてScherbiusの死後、「彼の会社はドイツ政府に飲み込まれた」とBaldwin氏は述べた。
ドイツが進めようとしていた再軍備の動きが(それを禁じた)ベルサイユ条約に違反する可能性があったことから、同国政府ではそれを隠しておくのに役立つ技術を必要としていたためだった。

画像:Mark Baldwin氏による暗号生成のデモ。文字が別の文字に置き換えられる。
https://japan.cnet.com/storage/2018/03/09/6df64f4842331485e6be00d224eb3a02/enigma-machine-8600%201.jpg
画像:ある特定の暗号に対して、天文学的な数の解法が考えられる。
https://japan.cnet.com/storage/2018/03/09/39babc5ed044f0f126fb34f1084b9891/img-2035.jpg
画像:米海軍が暗号解読に用いたBombe。
https://japan.cnet.com/storage/2018/03/09/d907dc67210faba871cbb4bbde015b91/Cryptanalytic_Bombe.jpg
画像:英国のブレッチリーパークで、暗号解読の拠点となった施設。
https://japan.cnet.com/storage/2018/03/09/c808eadc3e46ce4de94e51786372b649/medium-carousel-bletchley-park.jpg

cnet_japan
https://japan.cnet.com/article/35115908/

続きはソースで
ダウンロード


引用元: 【歴史/暗号技術】ナチスの暗号機「エニグマ」誕生から100年--解読までの道のり[03/21]

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1: 2018/03/29(木) 18:17:53.75 ID:CAP_USER
社会
“茶道ロボ”真面目に開発したら笑われた
(東京都)


■ 動画をみる
日本の「わびさび」の精神を体現した茶道の振る舞いをロボットが再現し、ネット上で話題になっている。どんなロボットなのだろうか。 お茶をたてて、お茶菓子を出す。茶道のおもてなしをするために開発された茶道ロボ151A。
抹茶を入れて、お湯を注ぎ、茶せんで素早くかき混ぜる。ガシャガシャとかき混ぜるこの動作、風情はあまりない。 しかし、きめの細かいふんわりとした泡立ち。最後は茶わんを回し、茶わんの正面を正してお出しする茶道の作法も取り入れている。
このロボットをつくったのは「aNo研」のみなさん。モノづくりが好きだったという3人による同好会だ。プログラミング担当のネモさんに、機械担当の工場長。そして、プロジェクトを管理するリーダー。

続きはソースで

【the SOCIAL viewより】
[ 3/29 14:38 NEWS24]

http://www.news24.jp/nnn/news890170006.html
Copyright(C)NNN(Nippon News Network)
images (1)


引用元: 【今日の特選】“茶道ロボ”真面目に開発したら笑われた[03/29]

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1: 2018/02/02(金) 14:26:26.99 ID:CAP_USER
マサチューセッツ工科大学(MIT) の研究者たちは、赤ちゃんのように学習する人工知能(AI)システムを構築するために、人間の知能(ヒューマン・インテリジェンス)の基礎を研究するつもりだ。

MITは2月1日、人間の知能に関する研究を一層推進し、AIを基礎とした新たなテクノロジーを創り出すための新しい全学規模のイニシアチブ
「インテリジェンス・クエスト (Intelligence Quest) 」(MIT IQ)を発表した。

MIT IQの具体的な計画は発表されていないが、MIT工学部の学部長のアナンサ・チャンドラカサン教授は、「人間の知能をリバース・エンジニアリングする」 試みだと語っている。

続きはソースで

関連ソース画像
https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2018/02/02001309/photo-1453847668862-487637052f8a-1400x787.jpg

technologyreview
https://www.technologyreview.jp/nl/mit-wants-to-build-an-ai-thats-as-smart-as-a-child/
ダウンロード


引用元: 【人工知能】マサチューセッツ工科大学(MIT)がAI研究に全力、学部横断で新技術開発へ[02/01]

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1: 2018/01/25(木) 20:13:56.70 ID:CAP_USER
調理ロボットを開発するコネクテッドロボティクスは1月25日、500 Startups Japan、Draper Nexus、エースタート、複数の個人投資家を引受先とする第三者割当増資を実施したと発表した。調達金額は6300万円だ。

コネクテッドロボティクスは企業向けの調理ロボットを開発するスタートアップだ。
同社はその第1弾として、たこ焼き調理ロボットの「OctoChef」を2018年春にリリースする予定としている。

この調理ロボットがなかなかスゴイ。
ロボティクスに関しては素人の僕がOctoChefの話を聞いた時、どこまで自動化できるのだろうと疑問に思った。でも、その答えは”最後まで”だった。

このロボットが実際動いている動画を見て欲しい。
たこ焼きのなかに入れる具材こそ調理済みのものだけれど、生地の流しこみからたこ焼きのひっくり返し、そして容器への移し替えまですべてをロボットが行っている(まだまだ大阪人の読者からはツッコミが入る出来かもしれないが)。

「ロボットが苦手とするのは”切る”という動作。
その工程が少ないたこ焼きはロボットでも可能だと考えた。
あまりに素早い動きを繰り返すと安全性も低くなるし、動力のロスも大きくなる。
だから、焼き上がるまでの待機時間がある点もロボットとは相性がいい」とコネクテッドロボティクス代表取締役の沢登哲也氏は話す。

続きはソースで

画像:写真中央がコネクテッドロボティクス代表取締役の沢登哲也氏
https://techcrunchjp.files.wordpress.com/2018/01/robot.png?w=1024&h=682

関連動画
自動たこ焼き調理システム by Connected Robotics Inc https://youtu.be/HLE1R1EEsvQ



TechCrunch Japan
http://jp.techcrunch.com/2018/01/25/connected-robotics-fundrasing/
ダウンロード (2)


引用元: 【テクノロジー】器用にたこ焼きを返す調理ロボットを開発、コネクテッドロボティクスが6300万円調達[18/01/25]

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1: 2018/01/14(日) 23:13:39.25 ID:CAP_USER
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。

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、画像を見る被験者からfMRIで測定した脳活動から、画像の視覚特徴パターンを予測するよう学習したデコーダを用いてDNN(Deep Neural Network)の信号パターンへ変換します。
そして、DGN(Deep Generator Network)を組み合わせて画像を生成します。

これらのことで、人間が見ている画像に類似した画像を脳活動の情報から高いレベルで生成することを可能にしました。

続きはソースで 

画像:(左が見ている画像、右が再構成された画像)
http://shiropen.com/wp-content/uploads/2018/01/ezgif-4-1082d57d21.gif

図:本提案手法の概要。
http://shiropen.com/wp-content/uploads/2018/01/Deep-image-620x525.png

関連動画
Deep image reconstruction: Natural images https://youtu.be/jsp1KaM-avU


Deep image reconstruction: Visual imagery https://youtu.be/b7kVwoN8Cx4



Seamless
http://shiropen.com/2018/01/14/31458
ダウンロード (4)


引用元: 【京都大学】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や心の中でイメージした内容の画像化に成功

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1: 2017/11/20(月) 12:16:52.81 ID:CAP_USER
東京大学(東大)は、機械学習の転移学習という技術を活用して人工知能が繰り返し成長することで、物質の界面の構造を決定するための計算コストを1/3600まで削減することに成功したと発表した。

同成果は、東京大学生産技術研究所の溝口照康 准教授、小田尋美氏、清原慎氏、東京大学大学院新領域創成科学研究科の津田宏治 教授らの研究グループによるもの。
詳細は日本の学術誌「Jounal of the Physical Society of Japan」に掲載された。

界面は、物質の電気伝導性やイオン伝導性、耐久性などの機能に役割を果たしている。
界面の構造は結晶とは異なっており、その構造が界面における機能の起源だ。
つまり、界面の機能を理解するためには、界面固有の構造を明らかにすることが不可欠だ。

一方で、同じ物質でも無数の種類の界面が存在し、それぞれの界面が異なる構造をもっている。
さらに、その中の1種類の界面でも、数千~数万個という候補構造が存在しており、従来はすべての候補構造について理論計算を行い、候補の中から最も安定なものを決める必要があったため、さまざまな種類の界面の構造を網羅的かつ系統的に決定することは困難だとされてきた。

研究グループはこれまで、ある問題を解くための人工知能を作成するクリギングという機械学習の手法を利用して人工知能を作成し、界面構造を探索させる手法を開発してきた。

続きはソースで

関連ソース画像
http://news.mynavi.jp/news/2017/11/17/090/images/001.jpg

マイナビニュース
http://news.mynavi.jp/news/2017/11/17/090/
ダウンロード


引用元: 【テクノロジー】人工知能が膨大な計算を3600分の1に削減 - 東大が転移学習を組み込んで成功

人工知能が膨大な計算を3600分の1に削減 - 東大が転移学習を組み込んで成功の続きを読む
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