このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。通常は新規性の高い、AI領域の科学論文を解説しているが、ここでは番外編として“ちょっと昔”に発表された個性的な科学論文を取り上げる。 X： ＠shiropen2 夢を見る目的は何なのか。従来の理論では、夢は記憶の固定化や情報の整理に役立つと考えられているが、夢を見る理由やメカニズムについてはいまだ十分に解明されていない。一方、夢と最も関連の深い睡眠段階を抑制すると、哺乳類の学習能力が低下することは以前から知られている。 研究者らは機械学習の概念を用いてこの問題にアプローチし、夢の役割について新しい視点を提示した。具体的には、夢が現実の経験を少し変形させたバージョンを提供することで、脳が特定のパターンに過度に適応するのを防いでいるというも

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 シンガポール国立大学と中国の浙江大学に所属する研究者らが発表した論文「EasySpider: A No-Code Visual System for Crawling the Web」は、Excelを使用するように視覚的にWebスクレイピングタスクを設計し、実行できるカスタマイズ可能なWebクローラーシステムを提案した研究報告である。公式ページはこちら。 このシステムは、マウス操作のGUI（Graphical User Interface）を使用して提供されており、コーディングの経験がなくても使えるため、ノンプログラマーでも簡単にタスクを設

AIでのイラスト生成時、キャラクターに自由なポーズを取らせることができる──そんな新技術が話題だ。その名は「ControlNet」。2月10日に論文が投稿されると、数日後にはStable Diffusion用WebUI向けの拡張機能がGitHubに登場。15日には、AIイラストに注目するTwitterユーザーの間で「革新的な変化」と話題になっている。 論文によれば、ControlNetはStable Diffusionなどの拡散モデルでテキストから画像を生成するときに、追加の入力条件を加えて生成結果を制御するニューラルネットワークという。Stable DiffusionとControlNetを併用することで、より容易に生成結果を制御できるとしている。

いつものようにヘロヘロと仕事をしていると、突如担当編集の松尾氏からMessengerで「これに対するちゃんとした回答を書けるのは大原さんだなということで、また歴史物をお願いしたく」という依頼が飛び込んできた。 いやちゃんとした回答も何も、上のTreeで出題されたSEライダー氏が正解を出されているわけですが、歴史的経緯というか、ここに至るまでの話というのが長い訳で、その辺りを少し説明してみたいと思う。 ちなみに出題に少しだけ違和感がある（なぜ10bitがキリがいいと思うのか？）のは、筆者もこっち側の人間だからかもしれない。 回答の前に、その根底にある2進数採用の経緯 そもそも非コンピュータ業界の方からすれば、2進数がベースという辺りから違和感を覚えるのではないかと思う。実際、世界最初の計算機（≠電子計算機）とされる「バベッジの階差機関」（写真1）にしても、世界最初の電子計算機（※1）であるE

追加で1万5000円相当を還元！　「マイナポイント第2弾」で準備すべきこと：スマホ決済のお得な活用術（1/2 ページ） ポイントやお得なことが大好物。そんな筆者が今、注目しているのが「マイナポイント第2弾」だ。「マイナポイント」とは、総務省が実施するマイナンバーカード取得者を対象としたポイント還元事業。 「第1弾」は2020年9月から実施され、対象となる決済サービスで2万円分の買い物やチャージをすると、上限5000円相当のポイントが付与された。 「マイナポイント第2弾」が2022年1月1日にスタート 「第2弾」には3つの施策が用意されている。1つ目は第1弾と同じ内容。マイナンバーカードは取得したものの、第1弾に申し込んでいない人、まだマイナンバーカードを取得していない人、第1弾に申し込んだもののポイントを上限の5000円相当まで受け取っていない人を対象に、買い物やチャージ金額の25％分のポ

4万円の自作キーボード1000台が1分で即完売　世界的に注目浴びる日本の開発者：ハロー、自作キーボードワールド　第11回（1/5 ページ） いろいろなパーツを組み合わせて自分好みの1台を作る「自作キーボード」について紹介する本連載。今回からは自作キーボードの設計・販売者へのインタビューや最先端トレンドを紹介するコラムなど、より一層ディープな自作キーボードの世界への誘いをお届けしていく。 今回紹介するのは、日本発のキーボード設計者であり、今やキーボードの予約ページを立ち上げるたびに世界中から数千台の予約が殺到する、売れっ子デザイナーai03さんだ。

米ハーバード大が無償公開しているプログラミング入門講座を日本語に訳したWebサイト「CS50.jp」が公開された。プログラミング教育ベンチャーのLABOTが、「コロナ禍などで大学のキャンパスの環境が不安定になる中、多くの学ぶ意欲がある学生に、良質な教材に母語でアクセスしてほしい」と翻訳作業を進めてきたという。 公開したのは、ハーバード大コンピューターサイエンス学部のデビッド・J・マラン教授が、無料オンライン教育サービス「edX」で公開している人気講座「CS50」のうち、コンピュータサイエンス入門と、Python・JavaScriptを使ったプログラミング講座を日本語訳したもの。YouTubeの英語教材とあわせ、日本語のテキストで学べる。 CS50は、非営利で再配布・改変可能なクリエイティブ・コモンズライセンス（CC BY-NC-SA 4.0）で公開されており、非営利なら改編や再配布が可能だ

さくらインターネットは3月10日、プログラミング言語Pythonの基礎が学べるというオンライン講座「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」を無料で提供すると発表した。新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、外出を控えている人向けに開講する。同日から申し込みを受け付け、16日から提供する。定員は100人（応募多数の場合は抽選）。 講座では、機械学習に必要なPythonの文法に加え、行列計算を行うライブラリ「NumPy」、グラフを描画できるライブラリ「Matplotlib」、データ解析を行えるライブラリ「Pandas」、画像ファイルを読み込むためのライブラリ「Pillow」、機械学習のフレームワーク「scikit-learn」の使い方を学べる。 さくらインターネットが構築・運用している、人工衛星が取得したデータを分析できるプラットフォーム「Tellus」も活用

「VR（仮想現実）でけん玉を練習すると、現実でもけん玉ができるようになる」──そんなVRゲーム「けん玉できた！VR」が話題を呼んでいる。けん玉初心者が実際にゲームをプレイしたところ、87人中82人が現実でもけん玉がうまくなったという。ゲームを開発した、けん玉4段（日本けん玉協会）のVRけん玉師Jin（@VRkendama）さんに、開発のきっかけを聞いた。 VRでの体験は、現実にも有効だった けん玉できた！VRは、けん玉のコツを習得できる6つのミッションに従いながらVR上で再現されたけん玉で遊ぶと、現実世界でもけん玉ができるようになるゲーム。VRで練習を続けると、現実のけん玉もうまく扱えるようになるという。 ゲーム中で与えられるミッションでは、けん玉の玉が重力に反してゆっくり落ちるような動きをするものから始まり、ゲームが進むにつれて、本来のけん玉に近い動きになっていく。段階を踏んでプレイヤー

既報の通り、Appleが発表している「iPhoneのバッテリー交換プログラム」では、iPhone 6以降なら希望するユーザー全てを対象にバッテリーを交換してくれる。 対象は、iPhone SE、iPhone 6、iPhone 6 Plus、iPhone 6s、iPhone 6s Plus、iPhone 7、iPhone 7 Plus、iPhone 8、iPhone 8 Plus、iPhone X。 iPhone本体保証およびAppleCare+による延長保証期間内であれば無償交換で、そうでない場合も3200円（本来は8800円）と割安で交換できるため、一時期は在庫切れで予約が取りづらい状況も続いていた（関連記事）。 交換方法はiPhoneをサポートに送って交換してもらう「配送」と「店舗持ち込み」の2つがある。店舗に行く場合は、Apple Store店舗内のサポート窓口「Genius Bar

アダルト画像が含まれているか判定できるAPIを使って、家族の入浴写真を分析してみた：はじめてのAI AIについて学びたくて、この春から勉強を始めた筆者。日本マイクロソフト テクニカルエバンジェリスト大田昌幸（おおたまさゆき）先生に教えてもらい、Microsoftが公開しているAPIを使って、AIを学んでいます。 これまで、画像から年齢や性別を認識する「Face API」と感情を認識する「Emotion API」を勉強してきましたが、いよいよ今回は画像から多くの情報を得ることができる「Computer Vision API」を使ってみます。 Computer Vision APIは、画像内のテキストの読み取りや手書き文字の読み取り、著名人の認識、サムネールの生成、画像の種類や写真内の配色の特定、アダルトコンテンツの自動制御などができるAPI。取得できる情報が多く、なんだか楽しそうです。 AP

早稲田大学の研究グループはこのほど、ディープラーニングを応用し、白黒写真を自然な色に自動彩色する手法を確立したと発表した。プログラムのソースコードをGitHubで公開している。 新技術は、大量の白黒・カラー画像の組から、色づけの手がかりとなる特徴をディープラーニングにより学習し、その特徴を使って白黒画像をカラーに変換する技術。従来、白黒写真の色づけには人手が必要だったが、新技術なら全自動で彩色できる。 画像全体から抽出する「大域特徴」と、小さな領域から算出する「局所特徴」を結びつけて利用することで、画像全体を考慮した自然な色づけができるという。 大域特徴からは、屋内か屋外か、昼か夜かなど画像全体の情報を得、局所特徴からは、水か砂か葉かなど物体の質感を判断し、その領域をどう色づけするかが最も適当か推測。この組み合わせにより、夕暮れの空や人の肌など、状況に合った自然な色づけが可能になったという