NVIDIA Research が、AI により 2D の写真を瞬時に 3D シーンに変換 | NVIDIA
高解像度の 3D シーンを数秒で学習し、そのシーンの画像を数ミリ秒でレンダリング可能なニューラル レンダリング モデル、Instant NeRFを開発 インスタント写真が初めて撮影されたのは 75 年前、ポラロイド カメラによるものでした。その当時、3D の世界をリアルな 2D 画像で素早くキャプチャするのは画期的なことでした。現在、AI の研究者が取り組んでいるのはその逆のこと、つまり、複数の静止画像を数秒でデジタル 3D シーンに変換することです。 インバース レンダリングというこのプロセスは、AI を使用して現実世界での光の動き方を推定するもので、研究者はこのプロセスを利用してさまざまなアングルで撮影された数枚の 2D 画像から 3D シーンを再構築できます。NVIDIA Research チームは、このタスクをほぼ瞬時に遂行する手法を開発しました。超高速ニューラルネットワーク トレ
人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは | NVIDIA
本稿は、長年のテクノロジ・ジャーナリストであるマイケル・コープランド（Michael Copeland）氏がディープラーニングの基本を説明する一連の記事の第一弾です。 「人工知能は未来のテクノロジだ」、「人工知能はサイエンス・フィクションだ」、「人工知能はすでに私たちの日常生活の一部だ」――これらの説明はすべて事実であり、単にAIのどの面を指して言っているかによります。 たとえば、今年、Google DeepMindが開発したプログラム「アルファ碁」（AlphaGo）が囲碁の対局で韓国のプロ棋士イ・セドル（Lee Se-dol）氏を破った際に、DeepMindが勝った経緯を説明するため、「AI」、「機械学習」、「ディープラーニング」という言葉がメディアでさかんに取り上げられました。この3つは、どれもアルファ碁がイ・セドル棋士を打ち負かした理由の一部ですが、同じものではありません。 その関係
あるNVIDIA社員によるディープラーニングの活用――ネコに庭でフンをさせない方法 | NVIDIA
皆さんネコがお好きですが、ネコのフンが好きな人はいませんよね。 そこで、NVIDIAのエンジニアであるロバート・ボンド (Robert Bond) は、ディープラーニングとNVIDIAのJetson TX1開発プラットフォームを利用し、ネコを認識すると家のスプリンクラー・システムのスイッチが入る仕組みで、敷地内のネコを優しく追い払っています。 システム・ソフトウェア・エンジニアとしてNVIDIAに8年以上勤め、65歳になるボンドは言います。「ガーデニング好きの妻が、庭をきれいに清潔にしておきたいんだ」 ボンドは、ネコに罠を仕掛けるというアイデアをすぐに却下しました。それでは隣人として友好的とはいえません。そこで、より技術的な解決策を利用しようと決めました。 ボンドは、ディープラーニングやJetsonの素人ではありません。昨年、台所の床を時折小走りするアリに、無害の5ミリワットのレーザ・ビー
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