歯でジェスチャー入力 機械学習で13パターンを区別 コーネル大など「TeethTap」開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」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。 サイボーグ009が加速装置を起動するようなジェスチャーも可能になるかもしれない（加速はできないが）。 米コーネル大学、米カーネギーメロン大学、中国科学院大学による研究チームが開発した「TeethTap」は、歯の噛み具合で多様なハンズフリージェスチャー入力が行える、機械学習を用いたシステムだ。耳下のセンサーで顎の動きと歯の音を検出し、13の個別のジャスチャーを区別する。 視線を追跡し入力する方法、顔の表情を読み取り入力する方法、口パク（音声発話）を認識する入力方法など、これまでにもウェアラブルデバイス向けのハンズフリー入力は、多数報告されてきた。今回は歯を使うハンズフリーの入力アプローチだ。
スタンフォード大学の研究者ら、人間の髪のような変形可能な複雑な物体を今までより現実的にシミュレートする提案を論文にて公開
スタンフォード大学の研究者ら、人間の髪のような変形可能な複雑な物体を今までより現実的にシミュレートする提案を論文にて公開 2017-05-14 カリフォルニア マーセッド大学、スタンフォード大学の研究者らは、織物や剛毛、人間の髪のような変形可能な物体を今までより現実的なモデルに動的シミュレートする提案を論文にて発表しました（PDF）。 論文タイトルは、「A Sti!ly Accurate Integrator for Elastodynamic Problems」。 執筆したのは、スタンフォード大学のDominik L. Michels氏と、カリフォルニア マーセッド大学のVu Thai Luan氏とMayya Tokman氏です。
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