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視覚

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1: 2019/06/09(日) 04:44:02.22 ID:CAP_USER
MITのセンサー手袋、たった10ドルなのに握ったものを認識
https://www.gizmodo.jp/2019/06/mit-cheap-sensor-glove.html
2019.06.06 16:00
GIZMODO

Image: MIT News
 https://assets.media-platform.com/gizmodo/dist/images/2019/06/04/190605_mit-w1280.jpg
Video: The Robot Report/YouTube
 https://youtu.be/FFZIyRcIuQ8



 まるで人間の手の平のよう。

 カメラを使った視覚情報から、AIがその物体を認識するという技術はありますが……いまMITでは、センサーがたくさんついた手袋から、人間が握ったときの圧力を検知し、AIが物を認識・学習する技術を研究しているのだそうです。

 ・単純な手袋には複雑な構造が

 これは「Scalable Tactile Glove」を省略した「STAG」というもの。

 hackster.ioによりますと、手袋は圧力によって抵抗が変化する、導電性ポリマーでコーティングされているとあります。
 さらに手袋全体には導電性の糸が縫い込まれており、互いに重なり合うことで圧力センサーとして機能するよう設計されています。
 そしてセンサーのうち約550個は、ユーザーがさまざまな物体をいろんな方法で操作したときに、データ信号を捕捉してニューラル・ネットワークに送信。次いでニューラル・ネットワークは、
 検知した物体を予測された重量と感触によって分類する……というプロセスを経て握っている物を認識します。

 では開発途中の手袋が、どのように物体を検知しているかがわかる映像をどうぞ。滑り止め付きの軍手ではありませんからね?

続きはソースで
ダウンロード


引用元: 【AI/ロボット工学】MITのセンサー手袋、たった10ドルなのに握ったものを認識[06/06]

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1: 2019/02/21(木) 13:32:10.94 ID:CAP_USER
150年以上にわたって科学者を悩ませてきた「なぜシマウマはしま模様なのか?」という謎には、「捕食者を避けるため」「体温をうまく制御するため」「社会的機能のため」といったいくつかの仮説が立てられましたが、いまだ結論は出ていないまま。ブリストル大学とカリフォルニア大学デービス校の科学者たちもこの謎を調査しており、新たに「吸血動物を避けるため」という説の証拠を追加しました。
https://i.gzn.jp/img/2019/02/21/zebra-stripes/00.jpg

Benefits of zebra stripes: Behaviour of tabanid flies around zebras and horses
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0210831

Why Do Zebras Have Stripes? To Shoo Away Flies. - The Atlantic
https://www.theatlantic.com/science/archive/2019/02/why-do-zebras-have-stripes-flies/583114/

Research reveals why the zebra got its stripes
https://phys.org/news/2019-02-reveals-zebra-stripes.html
https://i.gzn.jp/img/2019/02/21/zebra-stripes/000.png


研究を行ったTim Caro教授とMartin How博士のチームはビデオ分析技術を駆使し、イギリスのサマーセットでアブ科の虫とシマウマ、そしてしま模様のない馬を使って実験を実施。Caro教授はシマウマや足にしま模様がある種の馬はアブが多い地域に生息していることを2014年に論文にしており、またこのようなアブはしま模様の皮膚に着地するのが難しいと主張する研究者もいましたが、実際にシマウマをかもうとするアブが観察された研究はなかったとのこと。

撮影された映像が分析された結果、アブはシマウマを問題なく発見できるものの、その後の着地に失敗することが示されました。アブはシマウマに近づくとそのまま通り過ぎたり体にぶつかったりすることが多く、しま模様のない馬に比べて吸血の成功率は4分の1だったといいます。この理由について研究者は、しま模様がアブの視覚系を妨害しているとみているとのこと。アブはシマウマに近づくことができますが、ごく近くまで寄った時に、しま模様がアブの低解像度の目をくらませるのだとみられています。

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2019/02/21/zebra-stripes/01_m.jpg

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20190221-zebra-stripes/
ダウンロード (1)


引用元: 【動物】シマウマがしま模様なのはなぜか?という理由がついに解明されつつある[02/21]

シマウマがしま模様なのはなぜか?という理由がついに解明されつつあるの続きを読む

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1: 2019/02/26(火) 15:32:10.71 ID:CAP_USER
■トライポフォビアとは

カエルの卵や蜂の巣、蓮の花托など、丸い物体が集まっていてぶつぶつしているものって気持ち悪いですよね。この気持ち悪さは、集合体恐怖(トライポフォビア)と呼ばれています。下にトライポフォビアを引き起こす代表例(ここでは、トライポフォビック対象と呼びます)の蓮の花托の写真を載せていますが、人によっては強烈な気持ち悪さを感じると思うのでモザイクをかけています。モザイク無しの写真に興味のある方は「蓮の花托」で検索してみてください。

トライポフォビアは、まずインターネットを中心に話題になりました。ご存じの方もいらっしゃるかもしれませんが、Facebookのページもあります。また、蓮の花托を人の肌にコラージュした「蓮コラ」も一時期流行し、そのような画像がこぞってネット上にアップロードされていました。このように、トライポフォビアについては、人々は気持ち悪さを感じつつも一種の娯楽的な楽しみ方もしています。さて、ぶつぶつしたものはどうしてこんなにも気持ち悪いのでしょうか。

■トライポフォビアに関係する視覚的な特徴

トライポフォビアが初めて学術的に取り上げられたのは、2013年のことでした。エセ◯クス大学の研究チームが、トライポフォビックな対象には独特な視覚的特徴があることを示しました。まずはこの研究について紹介します。

我々の視覚体験は、さまざまなきめの細かさに関する情報(空間周波数)が集まって成り立っています。低い帯域の空間周波数情報はぼんやりとしたきめの粗い特徴を含んでいて、高い帯域の空間周波数情報は輪郭線などのきめの細かい特徴を含んでいます。エセ◯クス大学の研究チームは、中程度の帯域の空間周波数情報がトライポフォビアを引き起こしやすいことを示しました。さらに彼らは、トライポフォビック対象の空間周波数情報が、毒ヘビなどの有害生物のそれと類似していることまで明らかにしました。

本当に中域の空間周波数情報だけがトライポフォビアに関わっているのでしょうか。我々はトライポフォビック対象から中域の空間周波数情報だけを取り除いた写真(中域除去画像)を作成し、その写真が引き起こす不快感を測定しました。しかしながら、この中域除去画像は元々のトライポフォビック対象の写真と同じくらい不快であることがわかりました。したがって、中域の空間周波数情報だけがトライポフォビアに関わっているわけではないことがわかりました。

さらに、我々はトライポフォビック対象の低域の空間周波数情報だけを残した写真(低域保存画像)、中域の空間周波数情報だけを残した写真(中域保存画像)、高域の空間周波数情報だけを残した写真(高域保存画像)を作成し、それぞれの写真が喚起する不快感を測定しました。その結果、低域保存画像と中域保存画像が、元々のトライポフォビック対象の写真と同じくらい不快であることがわかりました。

続きはソースで

トライポフォビック対象ときめの細かさ(空間周波数)の関係
https://academist-cf.com/journal/wp-content/uploads/2018/02/002.jpg
https://academist-cf.com/journal/wp-content/uploads/2018/02/003.jpg

https://academist-cf.com/journal/wp-content/uploads/2018/02/001.jpg

https://academist-cf.com/journal/?p=6966
ダウンロード (3)


引用元: 【集合体恐怖】ぶつぶつってなんでこんなにも気持ち悪いの!? – トライポフォビア研究のいま[02/07]

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1: 2018/11/23(金) 15:54:12.33 ID:CAP_USER
強化学習は、いわゆる「ビッグ・ベビー問題」に直面している。

強化学習は、設定した目標を達成するために報酬と罰を用いる機械学習の手法の1つだ。だが、強化学習アルゴリズムの効果を測るためのベンチマーク・タスクとなっているアタリのビデオゲームやシミュレーション環境は自然界の複雑性を反映していない。

その結果、強化学習のアルゴリズムは現実世界の問題と向き合うことなく洗練されていき、決定論的で狭義に定義された環境の外で活動するにはあまりに脆弱になってしまう(「ビッグ・ベビー」と呼ばれる意味がお分かりいただけるだろうか)。

これでは、変化し続ける物理環境に適応できるロボットを最終的に開発するという強化学習の目的を達成できない。たとえば、水を注ぐようにロボットを訓練するのであれば、どんな流し台でも水を注げるようにしたいはずだ。だがビデオゲームで強化学習アルゴリズムのベンチマークをすることは、「1つの流し台で訓練、試験、評価をする」ようなものだと、マギル大学の博士課程生であり、フェイスブックのAI研究チームでパートタイム研究者を務めるエイミー・チャンはいう。

続きはソースで

https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2018/11/21184504/animated-gif-source-3.gif

https://www.technologyreview.jp/nl/ai-cant-just-play-video-games-all-day-if-its-ever-going-to-grow-up/
ダウンロード (1)


引用元: 【IT】強化学習の壁「ビッグ・ベビー問題」に挑む新ベンチマーク[11/22]

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1: 2018/10/25(木) 22:25:03.64 ID:CAP_USER
スカパーJSATは10月24日、視覚障害「ロービジョン」の人向けに放送視聴サービスを提供するための取り組みを始めたと発表した。超小型レーザープロジェクターを使い、映像を網膜に直接投影する技術を活用。一般の人も視力によらず映像を見られるという。

 同技術を使ってスカパー!放送サービスを視聴できる一定の実証が完了したため、デモシステムを、視覚障害者向けイベント「Sight World」(11月1~3日、すみだ産業会館サンライズホール)に出展する。

 超小型プロジェクターからの微弱なレーザ光を網膜に投影する技術と、目に映っている風景の上に、デジタル映像を直接上書きする技術を組み合わせた、QDレーザーが研究開発する技術「VISIRIUM Technology」を活用する。

続きはソースで

■網膜投影の原理模式図
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1810/25/yx_mou.jpg
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1810/25/yx_mou_02.jpg

ITmedia NEWS
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1810/25/news060.html
images


引用元: レーザーで網膜に映像投影 視力によらず見られる放送、スカパーJSATが提供へ[10/25]

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1: 2018/09/27(木) 12:08:15.05 ID:CAP_USER
■薄闇の中、水中にいるグッピーを見事に捕らえた

 カマキリは、トゲのある鎌(前肢)でハチドリほどの大きな動物を捕まえることがあるが、どうやら魚もその例外ではないらしいことが明らかになった。

 9月20日付けの学術誌「Journal of Orthoptera Research」に発表された論文によると、野生のカマキリが人工池にいるグッピーを捕まえて食べる様子が観察されたという。自然の状態にいるカマキリでは初めての報告だ。

 カマキリは、カエルやネズミ、トカゲといった大きな獲物を食べることもあるので、魚を襲うのは意外でないと思われるかもしれない。しかし、カマキリの視覚で水中の魚を捕まえられたことに、科学者たちは驚いた。今回の発見はさらに、カマキリが複雑な学習能力をもつ可能性も示唆している。

 エサ用の魚を食べるカマキリの動画はYouTubeにあるが、これは自然な姿ではないと、今回の論文を執筆したロベルト・バティストン氏は語る。イタリア、ブレンタ運河博物館の昆虫学者である同氏によると、こうした姿は、魚をカマキリに近づけることで捕食者としての反応を故意に引き出したものであって、カマキリとタランチュラやサソリを小さな囲いの中に入れて「対決」させるのに似ているという。

■現場をおさえる

 バティストン氏が今回のカマキリを知ったきっかけは、友人の自然保護活動家ニヤク・マンジュナス氏が、現場写真を送ってきたことだった。別の自然保護活動家ラジェッシュ・プッタスワマイアー氏が、インドにある自宅屋上の庭で、ハラビロカマキリの仲間Hierodula tenuidentataのオスがグッピーを捕らえる瞬間を撮影したものだ。

 マンジュナス氏とプッタスワマイアー氏は、カマキリが再び魚を捕りにやって来るか、池の観察を続けた。すると驚いたことに、カマキリは何度も同じ場所に戻って来て、繰り返し魚を捕った。

「カマキリは1回戻ってきただけではありません。5日間にわたって繰り返しやって来たのです。まるで養鶏場のニワトリを何度も襲うキツネのようでした」とバティストン氏。

 このカマキリは、スイレンやボタンウキクサなどの水に浮かぶ葉を足場にして、池の中まで進んで行くと、グッピーが水面近くにやってくるのをじっと待った。そうして決定的瞬間が訪れると、恐ろしい鎌を水に突っ込み、獲物を捕らえた。

 カマキリはこの方法で、1日当たりおよそ2匹、全部で9匹の魚を捕まえて食べた。

続きはソースで

https://cdn-natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/b/092200232/ph_thumb.jpg

ナショナルジオグラフィック日本版サイト
https://natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/b/092200232/
ダウンロード (1)


引用元: 【生物】魚を捕らえて食べるカマキリを発見、科学者も驚く視覚[09/26]

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