機械学習の進化が、「レンズ」というカメラの当たり前を覆す 次世代イメージセンシング・ソリューション開発を加速
要点 最先端機械学習モデル「Vision Transformer」に基づく、新たなレンズレスカメラの画像再構成手法を提案 提案した画像処理技術は高速に高品質な画像を生成できることを実証 小型・低コストかつ高機能であるため、IoT向け画像センシング等への活用に期待 概要 東京工業大学 工学院 情報通信系の潘秀曦（Pan Xiuxi）大学院生（博士後期課程3年）、陈啸（Chen Xiao）大学院生（博士後期課程2年）、武山彩織助教、山口雅浩教授らは、レンズレスカメラの画像処理を高速化し、高品質な画像を取得できる、Vision Transformer（ViT）[用語1]と呼ばれる最先端の機械学習技術を用いた新たな画像再構成手法を開発した。 カメラは通常、焦点の合った画像を撮影するためにレンズを必要とする。現在、IoT[用語2]の普及に伴い、場所を選ばず設置できるコンパクトで高機能な次世代カメラが
ぬか漬けたくあんを作る発酵微生物とおいしさのひみつ 地域の気候を反映した製法の違いが与える多様性
要点 秋田と愛知のたくあんの独自の製法が発酵微生物や成分に与える影響を解析 製法の違いが発酵微生物の種類や多様性に影響 塩を好む微生物が漬け込み中にグルタミン酸を生成している可能性 概要 東京工業大学 生命理工学院 生命理工学系の山田拓司准教授らは、株式会社ぐるなびとの共同研究において、寒冷な豪雪地域である秋田のたくあんと、温暖で日照時間の長い愛知のたくあんを比較し、製法や製造環境の違いが発酵微生物や成分にどのような影響を与えているかを明らかにした。 発酵漬物に含まれる発酵微生物は一般的に、数種類の微生物が全体の大部分を占めている。実際に愛知のたくあんでは3属の微生物が50%以上を占めていたが、秋田のたくあんでは微生物の多様性が高かった。これは秋田での製造環境や製法の特徴によって、漬け込み前の微生物の多様性が維持された結果だと考えられる。 一方、愛知のたくあんでは、高塩環境を好む微生物がう
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