NTT，真の色をLiDARで推定する技術を開発
日本電信電話（NTT）は，撮影された画像から照明条件によらない「真の色」である物体固有の反射率（アルベド）を推定する固有画像分解タスクにおいて，LiDAR反射強度を用いた手法を確立し，従来の教師無し学習手法の中で最高精度を達成した（ニュースリリース）。 実世界において，画像・映像を撮影してデジタルデータとして取り込む際，撮影時の照明条件によってAI解析の精度やユーザ体験の品質に大きく影響するという課題がある。 例えば，物体認識や自己位置推定では，撮影時の照明条件が推定精度に影響を与えるため，様々な照明条件下で撮影した画像データを集めて検証する必要がある。また，メタバース空間の構築では，複数のデータを統合する際，さまざまな日照条件で計測したデータがツギハギになり，メタバース空間に撮影時の影が残ってしまう問題があった。 同社は今回，カメラ等で撮影された画像から影などの照明条件に依存した成分を取
パナ，100万画素のTOF画像センサーを開発
パナソニックは，近方から遠方250m先にある物体位置に合わせた高精度な三次元情報を取得する，アバランシェフォトダイオード（APD）画素を用いたTime-of-Flight（TOF）方式距離画像センサーを開発した（ニュースリリース）。 今回開発した新TOF方式距離画像センサーは，2018年6月に同社が発表したAPD画素を用いたTOF方式距離画像センサーの技術をもとに，電子増倍部と電子蓄積部とを縦積構成にすることでAPD画素の小面積化をはかり，世界最高となる100万画素の集積化を実現した。 また，これまで同社が開発してきた三次元距離画像の長距離計測と高解像度化に加え，一般のTOFセンサーやLiDARでは困難であった高測距精度化との両立にも成功した。これにより遠方での人・モノの重なりを精度よく検出することが可能となった。 一般的なTOFセンサーは微弱な光信号が検知できないため，近距離のみの検知に
キヤノン，4台をクラスター化した半導体製造用ナノインプリント装置を2016年にも量産へ
キヤノンは，4台の半導体製造用ナノインプリント装置をクラスター化したシステムを2016年にも量産することを，第62回応用物理学会春季学術講演会（講演番号12ｐ-C3-4）で明らかにした。 同社は，2004年から解像力10nm台の高度な微細加工を実現するナノインプリント技術の研究を続け，2014年4月には米国ナノインプリント装置メーカのモレキュラーインプリントを完全子会社化するなど，半導体製造用ナノインプリント装置の開発に注力してきた。 開発しているナノインプリント装置は，JET and Flash技術（J-FIL方式と呼んでいる）を採用したもので，マスクをウェハに塗布されたレジスト（UV硬化樹脂）に直接押し付けることで，マスクに掘り込まれた回路パターンを転写する。 装置は「FPA-1100NZ2」として製品化を進めており，「大型な光学系が不要なので，自社のi線ステッパよりも一回りサイズが小
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