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立方体

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1: 2018/06/08(金) 04:58:50.65 ID:CAP_USER
 狙った気体を無数のすき間に取り込んで形を変え、さらに元の形へ戻すこともできる新たな結晶の合成に成功したと、京都大高等研究院の北川進特別教授らの研究チームが米科学誌「サイエンス・アドバンシズ」に発表した。
地球温暖化の原因となる二酸化炭素(CO2)を封入する技術などに役立つ新素材開発につながる可能性があるという。

 新たな結晶はジャングルジムのような格子状で、格子1辺の長さは1ナノメートル(ナノは10億分の1)。
格子に囲まれた空間に、CO2や一酸化炭素などの狙った気体分子だけを取り込むことができる。

 気体を吸収する前の結晶は平たい形をしているが、気体を吸収すると立体的になる。

続きはソースで

https://cdn.mainichi.jp/vol1/2018/06/07/20180607ddm001010018000p/8.jpg

毎日新聞
https://mainichi.jp/articles/20180607/ddm/016/040/022000c
images (2)


引用元: 【化学】気体取り込み変形自在 京大、新結晶合成に成功[06/07]

気体取り込み変形自在 京大、新結晶合成に成功の続きを読む

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1: 2018/01/18(木) 02:58:09.92 ID:CAP_USER
東京大学の原田達也教授らは人工知能(AI)を使って2次元の画像から3次元の物の形を高精度で認識する技術を開発した。
深層学習(ディープラーニング)で多くの画像を学ばせると、1枚の画像から物の形を推測できるようになり、実物との表面の一致率が6割と世界最高水準になった。空間を認識できるロボットなどに応用し、
作業の精度を高める用途を想定する。

 原田教授らは様々な角度から表示した飛行機やイスなど13種類の被写体の画像約3万枚を学習データに使った。
画像が推測した形と本当の形との差が小さくなるように、人の脳をまねたニューラルネットワーク(神経回路網)の計算モデルを構築した。

 2次元画像から3次元に落とし込む際は、これまで「ボクセル」と呼ばれる多くの立方体を積み重ねる手法が多く使われていた。
深層学習を使うのは比較的簡単にできるが、立方体にでこぼこがある分、精度を上げるのが難しい。

続きはソースで

画像:絵画の画風をティーポットの3Dの物体に加えた
https://www.nikkei.com/content/pic/20180117/96958A9F889DE0E7E5E7E7E5E3E2E3E4E2E3E0E2E3EA8AE3E3E2E2E2-DSXMZO2575569016012018X11001-PB1-2.jpg

日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO25755710W8A110C1X11000/
ダウンロード


引用元: 【テクノロジー】東大、2次元画像から3次元の形を認識 AIで高精度に

東大、2次元画像から3次元の形を認識 AIで高精度にの続きを読む
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