送信側は基本となる写真と、表情変化に関するデータを送り、受信側はそれらを元にニューラルネットワークを用いて映像を表示させる。
ビデオ会議のためにNVIDIAが開発した、超低帯域幅でも驚くほどキレイな映像を表示させられるAI技術。
基本の写真を変更すれば、アバターを使ったビデオ会議も可能。
Vチューバーもこういう技術で大きく変化しそう。
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送信側は基本となる写真と、表情変化に関するデータを送り、受信側はそれらを元にニューラルネットワークを用いて映像を表示させる。
ビデオ会議のためにNVIDIAが開発した、超低帯域幅でも驚くほどキレイな映像を表示させられるAI技術。
基本の写真を変更すれば、アバターを使ったビデオ会議も可能。
Vチューバーもこういう技術で大きく変化しそう。
公立はこだて未来大学の学生が製作した、「リアルタイムで感情を伝えるアバター」。
マスクの内側に距離を測るセンサーが多数あり、表情ごとにセンサーと皮膚との距離を計測、ディスプレイのアバターに反映させる仕組み。
このマスクがあれば現実世界でもVチューバーができるし、Vチューバーがリアルイベントに参加する時にも使えそう。
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ジェットスーツを開発したグラビティ・インダストリー社と、イギリスの慈善団体、グレートノース・エア・アンビュランスが共同で行った、ジェットスーツを活用した山岳救助のテスト。
すべての救助要請でヘリコプターを使うのは現実的ではないため、空飛ぶ救急隊員がまず駆けつけ、負傷者の位置特定と応急処置を行う。
今回のケースでは、徒歩で25分かかるところを、わずか90秒で要救助者のもとへ到達。
救急隊員がジェットスーツの取り扱いを覚えるのも大変そうだけど、ジェットスーツがあったからこそ救われる命というのも多そう。
2:45以降は、救助テスト前日のフライトテストの様子。
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暗い場所でも僅かな明かりさえあれば見えるようになる暗視ゴーグルを、さらに高機能にできる装置。
ゴーグルのレンズ上部に装着し、赤外線センサーで得た情報を、暗視ゴーグルのレンズを通して表示。
対象が近い場合はそれほど差がないけれど、暗視ゴーグルでも見通せない暗がりや、離れた場所にいる人間に対しては違いが一目瞭然。
580メートル先の人物まで視認が可能になるとのこと。
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屋内に充満した引火性のガスなどが爆発的に発火する火災現象、フラッシュオーバーを、霧吹きを使って遅らせる方法をデモンストレーションする消防士。
燃え盛るポストの全面を塞いでも、すぐに開けると再び発火してしまう。
ところが、霧吹きで扉の周囲を濡らし、隙間から内部にも水を吹きかけると、扉を開けてもすぐには発火せず、フラッシュオーバーを遅らせることができる。
乾燥した状態と、湿度が高い状態では、発火しやすさが段違い。
ちょっとしか水が用意できなくても、使い方次第で火災を抑えることができるわけだね。
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おもりを利用してテコの原理でものを飛ばす通常のトレビュシェットとは異なり、回転する機構、フライホイールを利用したフライホイール・トレビュシェット。
手回しフライホイールによってテニスボールなどを回転させ、勢いの付いたところで解き放つ。
発射は4:36から。思ったよりは飛ばなかったけど、もう少し仕組みを改良すればかなりの威力、飛距離になりそう。
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東京大学の石川グループ研究室で開発された、特定の方向や動きで移動する観測者に対して、それぞれ異なる映像を知覚させるユーザー指向性多義ディスプレイ。
静止状態では意味をなさない映像が、観測者が動くことで残像が重なり、意味のある映像となる仕組み。
例のように車の進行方向によって別の標識を表示させるとか、特定の行動を取った者だけに近くできる映像を出すとか、応用範囲がものすごく多そう。
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毎日のルーティンとなっている縄跳びを、AIを利用してカウントする機能を実装したエンジニア。
静止画や動画から人間のポーズを解析してくれるオープンポーズというAI技術を元にしたもので、縄跳びの跳び方に応じて個別にカウントしてくれる。
判定に雑な部分はあるものの、これはとても便利そうだし、縄跳び以外でも大体のトレーニングに応用できるよね。
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