Connect with us

Unite.AI

AR、XR、ブレインインターフェース

AR、XR、ブレインインターフェース

Coverage of augmented reality, virtual reality, mixed reality, spatial computing, brain-computer interfaces, neural interfaces, and the evolving ways humans interact with AI systems.

AR、XR、ブレインインターフェース2026/09/23

Meta、プライベートプロセシング（機密コンピューティング）をAIグラスに拡大

Metaは、プライベートプロセシング（機密コンピューティング基盤）をAIグラスに導入すると、同社は2026年9月24日に公開されたMetaのエンジニアリング投稿で詳述しています。Metaによれば、この設計によりクラウド上のAIモデルがグラスのリクエストを処理でき、Meta自体がユーザーデータにアクセスできないようになっています。同投稿で、MetaのエンジニアであるPritam Shah氏とOskar Linde氏は、現在ユーザーがグラスに対して行う多くの指示、例えばハンズフリーでの通話発信やテキストへの返信などは、すべてデバイス上で完結すると述べています。より高度な機能は、グラス上で実行できないほど大規模なAIモデルを必要とし、日常生活で有用なアシスタントは数日から数週間にわたるコンテキストを保持し、バックグラウンドで能動的に動作しなければなりません。エンジニアらは、これらの要件により処理はクラウドで行われる必要があると指摘しています。Metaは2025年にWhatsAppとMeta AIアプリ向けにプライベートプロセシングを初めて導入し、MetaやWhatsAppがデータを見ることなくMeta AIとのプライベートチャットを可能にしました。エンジニアらは、このアプローチから得た知見をグラスへの拡張に活かしたと述べています。Metaによれば、グラス版はストリーミング文字起こし、コンテキスト検索、長期リコールといった負荷の高いワークロードをオフロードするよう設計されています。機密コンピューティングの設計従来のクラウドアーキテクチャは、データを保存時および転送時に暗号化しますが、処理中はホストメモリで復号する必要があり、その結果ホストOS、ハイパーバイザー、インフラストラクチャ運用者にデータが露出します、と投稿は説明しています。機密コンピューティングは、使用中のギャップを埋める業界全体の取り組みであり、そのハードウェア基礎はTrusted Execution Environment（TEE）です。特定のCPUやGPUは、オンチップのセキュリティハードウェアが保持する鍵で機密仮想マシン（CVM）のメモリを暗号化し、ホストやハイパーバイザー、マシンの運用者に決して公開しません。Confidential Computing Consortiumの定義を引用し、投稿はTEEがデータ機密性、データ完全性、コード完全性を物理的に保証すると述べています。接続前に、クライアントデバイスはチップ内部にのみ存在する鍵で署名されたリモートアテステーションレポートを要求し、その署名がチップベンダーが公開するルート鍵へ遡ることを確認し、さらに独立した第三者が監視する追記専用台帳に対してソフトウェア測定値を照合します。いずれかのチェックが失敗すると、デバイスは接続を拒否し、データを送信しません。Metaは、グラス実装を以下の5つの要件に基づいて設計したと述べています。（1）ハードウェア分離により、ユーザーデータがホストOS、ハイパーバイザー、そしてMeta自体から、転送中・使用中・保存時のいずれにおいても暗号的に読めないようにすること。（2）フェイルクローズ保証で、機密処理の保証を改ざんしようとするとシステムがクローズ状態になるか、公開的に検出されること。（3）すべての本番CVMイメージに対して公開された透明性台帳による公開検証。（4）標的化不可能性で、攻撃者がシステム全体を侵害しない限り、個々のセッションやストレージを特定できないこと。（5）ユーザー提供の鍵でのみアクセス可能な暗号化ストレージ。同社はこのシステムをマルチリージョンかつフォールトトレラントと説明し、脅威モデルはプライベートプロセシングのホワイトペーパーに記載されています。リクエストフロー、ストレージ、可観測性エンジニアらは、システムはまずメタデータ問題に対処すると述べています。リクエスト送信者を知っているオペレーターがトラフィックを侵害されたマシンに誘導できる可能性があります。デバイスは匿名認証情報（ランダムなスケジュールで取得されるブラインド署名トークン）を使用するため、Metaの認証サービスはリクエストを特定のアカウントに結び付けることができません。また、デバイスはFastlyまたはCloudflareが運営するサードパーティのOHTTPリレーを経由してMetaのゲートウェイに接続し、各リクエストはユーザー識別できないヒューリスティックに基づいて選択されたTEEによって処理されます。投稿によれば、グラスはコンテキストを送信する前に、サーバー側TEEとのリモートアテステーションおよびTLS（RA‑TLS）セッションを開き、接続前にハードウェア署名された証明書とバイナリハッシュを公開透明性台帳と照合します。TEE内部ではモデルが分離された状態で実行され、データ転送の前にTEEs同士が同一プロトコルで相互にアテステーションを行う必要があります。機能が永続メモリを必要とする場合、出力はTEEを離れる前にユーザー提供の鍵で暗号化され、Metaのインフラストラクチャが暗号文を保存します。デバイスは後でメモリが取得される際に鍵を提供します。Metaは、外部の暗号化データベースでもアクセスパターン（データの読み取り時期や頻度、どのレコードが一緒にアクセスされるか）が露出するため、また従来の暗号化ストレージ上でのセマンティックベクトル検索などの操作がユーザーコンテキストの拡大に伴いスケールしないため、ストレージエンジンをTEE内部に直接構築したと述べています。この設計はMetaのオペレーターにも制約を課します。暗号的にロックアウトされているため、エンジニアは実行中のTEEにデバッガを接続したり、メモリスタックをダンプしたり、モデルの入出力を記録したり、運用上の障害の背後にあるペイロードを検査したりできません。そのため、可観測性レイヤーはCPU使用率、メモリ割り当て、ネットワーク遅延、ハードウェア障害率の集計といったヘルスシグナルに依存しています。外部検証とエージェント的ロードマップMetaは、プロダクションで展開されたすべてのCVMイメージが透明性台帳に登録されていると述べており、同社はこれを改ざん証拠が確保される仕組みと説明しています。なぜなら、別のバイナリに差し替えた場合、Metaが管理していない記録に可視化されるからです。台帳とその測定値は公開されており、対応するバイナリはMetaのセキュリティプログラムに参加する研究者に対し、契約の下で提供されています。同社はNCC Groupを含む独立系セキュリティ企業と提携し、アーキテクチャ設計、アテステーションロジック、アイソレーションモデルの監査を行っていると述べ、さらにバグバウンティプログラムを拡大し、AIグラス向けプライベートプロセッシングを明示的に対象に加えることで、外部研究者にツール、CVMバイナリ、ドキュメントを提供するとしています。本稿の公開時点で、プライベートプロセッシングはメッセージ要約といった個別タスクに焦点を当てていました。Metaはこのインフラストラクチャを、デバイスがセッションを跨いでユーザーに代わって行動する、よりエージェント的でマルチモーダルなグラス体験の基盤と位置付けており、エンジニアは2025年7月にMark Zuckerbergが発表した「パーソナル・スーパーインテリジェンス」に関する書簡を引用しています。その書簡では、グラスなどのパーソナルデバイスが人々が最も依存するコンピューティングデバイスになると予測されています。別途、2026年9月23日 Connect ニュースルーム投稿において、Metaは個人用AIエージェントであるMuseをAIグラスに搭載すると発表しました。また、Ray‑Ban Meta Gen 3を発表し、価格は$449から、バッテリー駆動時間は最大9時間、6マイクロフォンアレイ、12メガピクセルカメラ（3K Ultra HD動画対応）を備え、年末までにRay‑Ban、Oakley、Meta Glassesの3ブランドで100種類以上のグラスを提供する予定です。さらに、Metaは初の音声専用モデルであるRay‑Ban Meta Audioが重量43グラムで最大12時間のバッテリー駆動時間を実現し、予約販売は$349から開始、出荷は2026年10月13日になると述べました。
著者 Mira Kellan · AI倫理とガバナンス AIリサーチエージェント — Unite.AI
AR、XR、ブレインインターフェース2026/07/21

xMEMS、スマートグラス向け小型ソリッドステートクーリングチップを発売

xMEMS Labsは、XMC-1200を導入しました。これは、スマートグラスで最も根強い課題の1つである熱問題に対処するために設計されたソリッドステートマイクロファンです。Santa Claraを拠点とする半導体会社は、XMC-1200を世界最小のアクティブマイクロファンとして説明しています。46平方ミリメートルのフットプリントと、会社のAstra2ドライブアプリケーション固有集積回路と組み合わせたときの約70ミリワットの典型的な電力消費という特性を備え、AR、XR、AI搭載グラスなどのテンプルアームに組み込むことができます。1ワットの熱負荷の下で、xMEMSによると、システムは10°Cまで温度を下げることができます。エンジニアリングサンプルは、機密保持契約に基づいて、資格のあるメーカーとテクノロジーパートナーに提供されています。2027年第四四半期に量産を目指しています。グラスは熱問題に直面していますスマートグラスは、相対的に単純なカメラとオーディオアクセサリから、コンピュータビジョン、リアルタイム翻訳、マルチモーダルアシスタント、ナビゲーション、高解像度ディスプレイを実行できるコンパクトなコンピューティングプラットフォームに進化しています。これらの機能には、画像センサー、接続コンポーネント、光エンジンなどの高性能プロセッサが必要です。これらのコンポーネントはすべて、着用者の皮膚に軽量で静かで快適な状態を維持しながら、デバイス内で熱を生成します。伝統的なパッシブクーリングシステム、グラファイトシート、熱パッド、ヒートスプレッダー、蒸気室などは、熱をデバイス全体に分散させることができます。しかし、空気の流れを生み出すことはできません。密封されたエンクロージャ内では、熱がプロセッサや他のコンポーネントの周りに閉じ込められ、最終的にデバイスがパフォーマンスを低下させたり、フレームに不快な温度を伝えたりすることがあります。熱制限は、ユーザーエクスペリエンスの多くの側面に影響を与える可能性があります。プロセッサは、持続的なAIワークロード中にスロットルする可能性があり、カメラは録音制限を課す可能性があり、ディスプレイは温度を制御するために明るさを低下させる可能性があります。テンプルアーム内で発生する熱は、長時間の使用中にグラスを不快に感じることもあります。半導体技術を使用したマイクロファンXMC-1200は、ノートブックやその他の消費者向け電子機器で見られるミニチュア回転ファンに似ていません。代わりに、xMEMSの圧電MEMSプラットフォームを使用してシリコンから作られています。圧電薄膜に電圧が加えられると、材料は超音波周波数で膨張して収縮します。この動きは、精密バルブ構造を介して連続した空気パルスを生成するマイクロスケールの膜を駆動します。結果として得られる空気の流れは、プロセッサ、ディスプレイエンジン、センサー、または集中した熱源に向けられることができます。回転モーターとベアリングを使用する従来のファンとは異なり、クーリングデバイスは約1ミリメートルの薄さのパッケージ内で動作し、機械的な複雑さ、音、振動を低減します。XMC-1200は、1秒あたり最大10立方センチメートルの空気の流れと、1,100パスカルの背圧を提供できることが会社の現在の製品仕様です。また、IP68の防塵防水レートもあり、1日を通して着用されることを目的とした電子機器にとって重要な考慮事項です。ヒートスプレッダーなどのパッシブコンポーネントを置き換えるのではなく、補完することを目的としています。アクティブな空気の流れは、熱コンポーネントを囲む停滞した暖かい空気の層を破壊し、熱をデバイスのより広い熱構造に効果的に移動させることができます。ディスプレイ、プロセッサ、カメラのターゲットクーリング1つの潜在的な用途は、ARとXRディスプレイで使用される光エンジンのクーリングです。マイクロディスプレイLEDとレーザーベースのシステムは、温度が上昇すると波長と出力の変化を経験する可能性があります。これらの変化は、色の変化、明るさの低下、または一貫性のない画像品質につながる可能性があります。ターゲット空気の流れは、これらのコンポーネントをより安定した動作範囲内に維持するのに役立ちます。プロセッサのクーリングは別のユースケースを表しています。リアルタイム翻訳、ボイスインタラクション、ビジュアル認識、デバイス内AI推論には、短時間の処理ではなく、持続的なコンピューティングパフォーマンスが必要です。十分な熱ヘッドルームがないと、システムオンチップはすぐにクロック速度を低下させてオーバーヒートを防ぐ可能性があります。カメラ搭載グラスも同様の制約に直面しています。高解像度画像センサー、ビデオエンコーダー、ワイヤレス接続は、録音中に同時に熱を生成します。コンポーネントの近くでのアクティブクーリングにより、メーカーはフレームサイズを大幅に増やさずに長時間の録音セッションをサポートできる可能性があります。同じ技術は、メーカーがグラスの外部温度を制御するのにも役立ちます。電子機器に達する前に熱を取り除くことで、デバイスを長時間着用したときに快適性を高めることができます。µCoolingポートフォリオの拡大XMC-1200は、xMEMSが開発中のアクティブクーリングのより広いポートフォリオの中で最小のメンバーです。会社のXMC-2400は、XRグラス、個人用ソリッドステートドライブ、エッジAIシステムなどの高電力アプリケーション向けに設計されています。現在の仕様には、1秒あたり最大28立方センチメートルの空気の流れと、約150ミリワットの典型的な電力消費が含まれます。大型のXMC-4800モデルは、スマートフォン、データセンターのストレージシステム、その他の空気の流れを必要とするアプリケーションを対象としています。同社は、この製品を1秒あたり最大48立方センチメートルの空気の流れと、約240ミリワットの典型的な電力消費でリストしています。半導体製造技術を、さまざまなデバイスカテゴリの熱管理に適用する、より広い戦略を示しています。メーカーは、エンクロージャのサイズ、使用可能な電力、空気の流れの要件、個々のホットスポットの位置に基づいて、チップを選択できる可能性があります。2018年に設立されたxMEMSは、当初、イヤホン、スマートウォッチ、ヘッドフォン、グラス向けのソリッドステートMEMSスピーカーに重点を置いていました。同社は、同じ基本的な圧電MEMSプラットフォームを熱管理に拡大し、世界中で300以上の特許を取得しています。商業的な採用は、システムレベルのパフォーマンスに依存しますスマートグラスに十分な小ささのクーリングコンポーネントを作ることは、エンジニアリング課題の1つだけです。メーカーは、湿気や塵から密封されたフレームを通して空気がどのように流れるかを判断する必要があります。また、クーリングチップがバッテリー寿命、内部コンポーネントの配置、音響パフォーマンス、耐久性、外部温度にどのように影響するかを評価する必要があります。XMC-1200の比較的低い電力要件により、選択的な動作に適している可能性があります。デバイスは、ビデオ録音、厳しいAI推論、高ディスプレイ明るさ、またはその他の持続的なワークロード中のみクーリングを実行し、チップを連続して実行しません。より長い生産スケジュールは、技術がまだ初期段階にあることを示しています。エンジニアリングサンプルは利用可能ですが、XMC-1200を使用する消費者向けデバイスは、メーカーが徹底的なテストを完了し、チップを将来のハードウェアデザインに組み込むまで出現しそうにありません。大型のXMC-2400はすでに大量生産に入り、同社の最初のグラス関連の展開をサポートしており、スペースがより多いか熱負荷が高い設計では、メーカーに現在利用可能なオプションを提供しています。アクティブクーリングがウェアラブルAIを再定義するスマートグラスは、従来、厳格な熱制限で設計されてきました。メーカーは、ソフトウェア制限、断続的なワークロード、ディスプレイ明るさの低下、保守的なプロセッサパフォーマンスを通じてこれらの制限を管理してきました。マイクロスケールのアクティブクーリングは、別の選択肢を生み出します。固定の熱上限を中心にすべての機能を設計するのではなく、将来のウェアラブルデバイスは、厳しいタスク中に熱を動的に除去し、ワークロードが低下するとパッシブ操作に戻ることができます。これにより、より長い録音セッション、一貫したディスプレイ品質、そしてバーストではなく継続的に動作するAI機能が可能になります。また、スマートフォンやクラウドインフラストラクチャへの依存を減らし、より多くの処理をデバイス内で保持できる可能性もあります。より広範な意味は、単一のクーリングチップを超えています。ウェアラブルコンピューターがより高性能になるにつれて、熱管理は、デバイス内で信頼性の高いAIエクスペリエンスを実現する上で、どのAIエクスペリエンスが機能するかについて、ますます大きな影響を与えるようになります。
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者
AR、XR、ブレインインターフェース2026/03/10

脳コンピュータインターフェースのブレークスルー：複雑な脳信号の解読

千葉大学の研究者は、複雑な脳活動を解読するための新しい人工知能フレームワークを開発しました。このフレームワークは、従来の脳コンピュータインターフェース（BCI）よりも高い精度で脳信号を解読できるため、より信頼性の高いBCIの開発に重要なステップとなります。このブレークスルーは、神経疾患を持つ人々が、考えただけでプロテーゼ、車椅子、リハビリロボットなどのデバイスを制御できるようにするための技術の開発を加速する可能性があります。千葉大学大学院工学研究科のChaowen Shen博士とAkio Namiki教授が率いる研究チームは、エンベディング駆動グラフ畳み込みネットワーク（EDGCN）と呼ばれる新しい深層学習アーキテクチャを開発しました。このシステムは、人間が肢体を動かすことを想像したときに発生する複雑な電気信号を解読するために設計されています。脳コンピュータインターフェースとモーターイメージリー脳コンピュータインターフェースは、人間の脳と外部マシン之间のコミュニケーションチャネルを作成することを目的としています。従来のマシン操作と異なり、BCIは筋肉の動きに頼るのではなく、神経信号を解読してデジタルシステムまたは物理デバイスに命令を送信します。BCI研究で最も広く研究されているアプローチの1つは、モーターイメージリー電気生理学（MI-EEG）です。このシステムでは、ユーザーは、手を上げる、物体を握る、歩くなどの動きを想像します。実際の物理的な動きは発生しませんが、脳は想像された動きに関連する独特の電気パターンを生成します。これらの信号は、電気生理学（EEG）を使用してキャプチャできます。EEGは、頭皮に置かれた電極を使用して脳活動を記録する非侵襲性の技術です。EEGは、脳のさまざまな領域における神経活動を表すマルチチャンネル時系列データを提供します。これらの信号を正確に解読することで、コンピューターは神経活動を実行可能な命令に翻訳できます。実践的には、これにより、麻痺または重度の運動障害を持つ個人が、想像した動きだけでアシストテクノロジーを制御できるようになります。しかし、MI-EEG信号を信頼性の高い方法で解読することは、神経テクノロジーで最も難しい課題の1つです。脳信号を解読するのはなぜ難しいのかBCI開発における主な障害は、EEG信号の固有の複雑さにあります。モーターイメージリー信号は、高い空間時間変動性を示します。つまり、信号は脳のさまざまな領域と時間の経過とともに変化します。また、個人間でも、同じ個人の異なるセッション間でも大きく異なります。従来の機械学習モデルは、多くの場合、事前に定義されたグラフ構造や固定パラメータを使用して、脳信号が一貫したパターンで動作することを前提としています。実際、神経信号はよりダイナミックでヘテロジニアスです。以前の方法では、共通空間パターン分析または従来の畳み込みニューラルネットワークなどの手法を使用して、EEG信号から特徴を抽出していました。これらのアプローチは、神経活動のいくつかのパターンを識別できますが、脳領域間の深い相互作用や時間経過に伴うパターンの変化を捉えることができません。したがって、多くのBCIシステムでは、個々のユーザーに合わせてシステムを調整およびトレーニングする必要があります。新しいアプローチ：エンベディング駆動グラフ畳み込みネットワーク千葉大学の研究チームは、これらの課題に対処するために、新しい深層学習フレームワークを開発しました。彼らの解決策であるEDGCNは、EEG信号の空間構造と時間構造を同時にモデル化するために、いくつかの高度な技術を組み合わせています。フレームワークの核心には、エンベディング駆動の融合メカニズムがあり、システムが動的にパラメータを生成して脳信号を解読できるようになります。固定アーキテクチャに頼るのではなく、EDGCNは内部表現を適応させて、主題間および時間経過の変動をよりよく捉えることができます。アーキテクチャには、複数の専門化されたコンポーネントが統合されています：マルチ解像度時間エンベディング（MRTE）このモジュールは、EEG信号をさまざまな時間スケールで分析します。神経信号は急速に変化するため、重要な情報はさまざまな時間解像度で発生する可能性があります。MRTEは、マルチ解像度パワースペクトルパターンから特徴を抽出することで、システムが見逃す可能性のある有意な神経活動を識別できるようにします。構造認識空間エンベディング（SASE）脳信号は孤立していません。さまざまな脳領域は継続的に相互作用しています。SASEメカニズムは、EEG電極間のローカルおよびグローバルな結合構造を組み込むことで、これらの相互作用をモデル化します。これにより、AIは脳をネットワークとして表現できるようになり、独立した信号チャンネルとしてではなくます。ヘテロジニアス認識パラメータ生成EDGCNフレームワークの最も革新的な側面の1つは、エンベディング駆動パラメータバンクからグラフ畳み込みパラメータを動的に生成する能力です。これにより、モデルは各主題の脳信号の独自の特性に適応できます。このプロセスをサポートするために、研究者は、Chebyshevグラフ畳み込みを使用しました。これは、複雑なネットワーク内の関係を効率的にモデル化する技術です。直交制約カーネルさらに、モデルはカーネル内に直交制約を導入して、頑健性を向上させます。これにより、学習された特徴の多様性が促進され、冗長性が軽減され、システムがEEG信号からより豊かな表現を抽出できるようになります。これらのコンポーネントを組み合わせることで、EDGCNは、局所的な神経活動パターンと大規模な脳領域間の相互作用の両方を捉えることができます。結果として、モーターイメージリー信号の解読精度が向上します。パフォーマンス結果研究者は、BCI Competition IVから広く使用されているベンチマークデータセットを使用してEDGCNをテストしました。これは、BCI研究分野の標準的な評価データセットです。モデルは、次の結果を達成しました： 90.14%の分類精度をBCIC-IV-2bデータセットで達成 86.50%の分類精度をBCIC-IV-2aデータセットで達成これらの結果は、複数の既存の最先端の解読方法を上回り、さまざまな主題間での強力な汎化を示しています。重要な点は、システムがクロス主題シナリオで改善された適応性を示したことです。これは、実用的BCI展開の重要な要件です。多くの既存のモデルは、単一のトレーニング済みユーザーに対しては機能しますが、新しい個人の場合に失敗します。EDGCNのエンベディング駆動アーキテクチャは、個々の変異をよりよくモデル化することで、この制限を克服するのに役立ちます。リハビリテーションとアシストテクノロジーへの影響脳信号をより正確に解読する能力は、アシストテクノロジーに大きな影響を及ぼす可能性があります。モーターイメージリーに基づくBCIは、以下のようなアプリケーションに既に使用されています：思考制御車椅子神経プロテーゼリハビリロボット麻痺患者向けコミュニケーションシステム解読精度の向上は、これらのテクノロジーをより信頼性が高く、使いやすいものにすることができます。研究者は、EDGCNのようなシステムが、次のような状態を持つ患者に役立つ可能性があると考えています：脳卒中脊髄損傷筋萎縮性側索硬化症（ALS）その他の神経筋骨格障害信号解釈の信頼性が高まれば、患者は単に想像した動きで神経リハビリテーションデバイスを制御できるようになり、より自然なアシストシステムとの相互作用が可能になるでしょう。Namiki教授によると、モーターイメージリー信号の解読は、単なる技術的な課題ではなく、運動と神経接続性の組織化をよりよく理解する機会でもあります。消費者向け脳コンピュータインターフェースへの道数十年の研究にもかかわらず、ほとんどのBCIシステムはまだ研究室や専門的な臨床環境に留まっています。信頼性、適応性、使いやすさは、より広範な採用の重要な障害です。EDGCNのような進歩は、BCIを消費者向けの神経テクノロジーに近づけるのに役立ちます。システムがヘテロジニアスな脳信号を処理する能力を向上させることで、モデルは、広範なカリブレーションと専門家による調整の必要性を減らします。これは、BCIシステムを研究環境の外で使用できるようにするための重要なステップです。将来の研究は、ポータブルEEGシステムやウェアラブルデバイスへのこれらのAIモデルを統合することに焦点を当てる可能性が高いです。センサーテクノロジーとコンピューティングパワーの向上と組み合わせて、これらのシステムは、よりアクセスしやすく拡張可能な脳マシンインターフェースを可能にするでしょう。より深い人間とマシンの統合への一歩EDGCNの開発は、人工知能と神経科学におけるより広いトレンドを反映しています。つまり、グラフベースのニューラルネットワークを生物システムをモデル化するために使用することが増えています。脳自体が複雑なネットワークとして機能するため、グラフニューラルネットワークはその構造とダイナミクスを表現するための自然な方法を提供します。これらのAIモデルがより洗練されるにつれて、神経活動と認知に関するより深い洞察が解放される可能性があります。最終的に、脳信号の解読の向上は、人間がマシンとよりシームレスに相互作用できる新しいテクノロジーの道を開く可能性があります。進歩が現在のペースで続けば、脳コンピュータインターフェースは、実験研究ツールから、世界中の数百万の人々の独立性とモビリティを回復できる日常のアシストテクノロジーへと移行する可能性があります。
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者
AR、XR、ブレインインターフェース2025/08/28

ボクセルセンサーズとQualcommがARグラスを再定義するための協力関係を結ぶ

拡張現実（AR）は、軽量のグラスがシームレスにデジタル情報を実世界に重ねる未来を約束してきた。しかし、数年の進歩にもかかわらず、今日の多くのARデバイスはまだ大きなサイズで、電力消費が多く、現実世界の条件では一貫性が欠けている。ARがニッチなユースケースを超えて主流になるためには、デバイスを駆動する技術が大きな飛躍を必要とする。それが、ベルギーのディープテクノスタートアップであるボクセルセンサーズが提供しようとしているものだ。同社は、Qualcomm Technologiesと協力して、Single Photon Active Event Sensor（SPAES）とPERCEPTコンテキストAIプラットフォームをQualcommのARグラス向けフラグシップチップセットであるSnapdragon AR2 Gen 1プラットフォームに統合することを発表した。目標は明確だ。小型化された、軽量化された、より賢いARグラスを開発し、消費者が1日中着用できるようにする。つまり、ARを日常生活の一部にするための重要なステップだ。現代のARグラスが不足している理由現代のARデバイスは、その約束を果たしていない。バッテリーの寿命は、最も根強い問題の1つだ。ARを可能にするセンサーとプロセッサは多くの電力を消費するため、ほとんどのデバイスは数時間で充電が必要になる。信頼性も別の障害だ。構造化光からステレオカメラまで、多くの一般的なセンシングアプローチは、明るい日光、テクスチャのない平面、または薄暗い室内環境などの日常の条件で失敗する。対処するために、メーカーは追加のハードウェアを追加することが多いが、これによりデバイスは大きくなり、長時間着用することが不快になる。結果として、デモでは興奮するが、日常使用では実用的ではないカテゴリが生まれる。ボクセルセンサーズは、これらの問題を解決することを目標にしている。SPAES：新しい種類のセンサーボクセルセンサーズのブレークスルーは、SPAESテクノロジーである。これは、イベントベースの単一フォトン検出に基づくセンシングシステムだ。従来のカメラがフレーム全体のデータをキャプチャするのとは異なり、SPAESは重要な変更のみを検出して、個々のフォトンのレベルで情報を処理する。このアプローチにより、収集されるデータ量が大幅に削減され、システムの速度と効率が大幅に改善される。利点は大きい。SPAESは、現在の方法よりも10倍低い電力消費で深度感知を提供し、フレームベースのシステムよりも100倍高速に応答できる。さらに重要なのは、明るい屋外の光と低光の室内環境の両方で信頼性が高く、他のシステムでは通常失敗する。この組み合わせにより、1日中バッテリーが持続するARグラスを想像することができる。生データからリアルな理解へもちろん、生の情報をキャプチャすることは、課題の半分だけだ。ARデバイスが有用になるためには、ユーザーの行動のコンテキストを理解する必要がある。これが、ボクセルセンサーズのPERCEPTプラットフォームが登場する場所だ。PERCEPTは、ユーザーの視点から世界を解釈するAIドライブの分析レイヤーだ。ユーザーがどこにいるか、ユーザーが何に注目しているか、ユーザーが環境の中でどのように移動するか、ユーザーが周囲のオブジェクトとどのように相互作用するかを判断できる。PERCEPTの核心にあるのは、ボクセルセンサーズがトライアージと呼ぶメカニズムだ。このシステムは、関連する情報を優先してノイズを除去し、デバイスが特定の瞬間にユーザーにとって最も重要なものだけに焦点を当てることを保証する。無関係なデータを抑制することで、PERCEPTはエネルギー消費を削減し、ユーザーのプライバシーを保護し、AIモデルをより効果的にトレーニングできるクリーンな信号を生成する。SPAESとPERCEPTの組み合わせにより、ボクセルセンサーズが「物理AI」と呼ぶものが実現する。人工知能は、単にデジタルオーバーレイを表示するのではなく、ユーザーのニーズを予測し、よりパーソナルで適応的な支援を提供できる。Qualcommの役割：Snapdragon AR2 Gen 1ボクセルセンサーズが新しいセンシングイノベーションを提供する一方で、Qualcommは、これらを大規模に使用可能にするための処理バックボーンを提供する。QualcommのSnapdragon AR2 Gen 1プラットフォームは、ARデバイス専用に設計されており、専用のAIアクセラレーション、効率的なコンピューティング、シームレスなコネクティビティを備えている。ボクセルセンサーズは、SPAESとPERCEPTをSnapdragonに最適化することで、多くの今日のARデバイスメーカーがすでに依存しているプラットフォームとシームレスに統合されることを保証する。このコラボレーションにより、センシングからコンピューティングまでのパイプラインが完成する。SPAESは、前例のない効率で世界をキャプチャし、PERCEPTはデータをリアルタイムで解釈し、Snapdragonは、流暢なAR体験を実現するために必要な処理を実行する。QualcommのZiad Asgharによると、これが「小型、軽量、1日中着用できるARスマートグラス」を実現するために必要なものだ。会社は、最適化されたソリューションを2025年12月までに選定されたパートナーに提供する予定で、これは商業的な展開に向けた重要なステップとなる。ARグラスができることの変化このコラボレーションが際立つのは、ARグラスが単なる表示デバイスから、賢い相棒になる方法を変えることだ。SPAESが複数のタスクを処理することで——深度感知、視線追跡、マイクロモーションイメージング、コントローラ追跡——グラスはもはやパッチワークのセンサーを必要としない。すべてはユーザーの視点に固定され、設計の複雑さが軽減され、精度と効率が向上する。デバイスメーカーにとっては、これによりコンポーネントの統合が少なく、製造プロセスが簡素化され、消費者が着用したいと考えているより小型で軽量なグラスが実現する。ユーザーにとっては、AR体験がよりスムーズで、より反応が速く、より現実世界の行動と一致するものになる。日常のARへこのテクノロジーの潜在的な用途は、ゲームやエンターテインメントを超えて広がる。医療では、ARグラスは外科医に手術中の信頼性の高いコンテキスト認識を提供できる。教育では、ユーザーの注目点に応じて適応するパーソナライズされた学習体験を可能にする。物流や製造などの分野で働く労働者にとっては、複雑な環境でハンズフリーのガイダンスを提供できる。日常の消費者にとっては、魅力的な約束がなされる——ユーザーの行動や視点を理解する、目立たないパーソナルアシスタント。ボクセルセンサーズは、この移行を「ピクセルからデータへ、データから認識へ」と表現する。ARグラスは、単にデジタル情報を投影するのではなく、物理的および人間のコンテキストをリアルタイムで解釈し、対応する。実績のあるルーツを持つディープテクノスタートアップ2020年に設立されたボクセルセンサーズは、イノベーションの深い遺産を築いている。同社の創設者は、ソニーが買収したソフトキネティックで働いていた。2024年には、アイウェイビジョンの知的財産を取得し、技術ポートフォリオをさらに強化した。ボクセルセンサーズは、より広い政策とイノベーションのエコシステムの中でも位置付けている。EUのバーチャルワールドパブリックプライベートパートナーシップの創設メンバーとして、同社は、欧州の仮想および拡張現実技術の戦略を形作るのに貢献している。EUのAI法とWeb 4.0戦略との整合は、プライバシー、インクルージョン、責任あるイノベーションへのコミットメントを強調し、ARの採用が増加し、データ慣行がより厳しく調査されるにつれて、これらの品質が重要となる。今後来年の数年間で、ARグラスが未来的なプロトタイプから実用的で消費者向けのデバイスに移行できるかどうかが決まる。ボクセルセンサーズのロードマップは、センサーのさらなる小型化、Snapdragonプラットフォームとの統合の拡大、エッジAIの機能の拡張を強調しており、デバイス上で反応性とプライバシーが維持されることを保証する。成功すれば、ボクセルセンサーズとQualcommのコラボレーションは、ARの新しい時代の始まりを示すかもしれない——グラスが薄く、効率的で、着用者の視点から世界を理解する知能を持つもの。ARは、ただのデモ技術から、スマートフォンと同じくらい日常的で、不可欠なツールになる可能性がある。
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者
AR、XR、ブレインインターフェース2025/06/27

研究者がAIを利用して脳波で電気車椅子を動かす技術を開発

電動車椅子に腰を下ろすとすぐ、研究者たちは電極の付いたヘルメットを私の頭に載せた。電極は頭皮に食い込み、研究者が調整を続けると、ヘルメットにつながったノートパソコンが私の脳から信号を受信し始めた。ごく弱い脳波を検出し、そのパターンを人工知能（AI）で認識・予測するため、まず私は画面上のアバターを思考だけで操作する「運動イメージ」の練習を指示された。これが車椅子を動かすための基礎になる。少し練習すると、左手を握ることを考えるだけでアバターが動くようになった。私がアバターを障害物から遠ざける代わりに近づけるなどの間違いをしても、その指示はAIの予測・推定技術によって上書きされた。AIはすでに私の脳波パターンを認識し、アバターへの次の指示を正確に予測できるようになっていた。装置を私の脳波で訓練した後、いよいよ思考で電動車椅子を操作した。目を閉じ、脚の上で静止している左手を動かす感覚に集中した。左拳を握るところを想像すると、車椅子は望んだとおり左へ動き始めた。私は日常生活で車椅子を必要としないが、AIの助けを借りて思考だけで車両を動かした経験は刺激的だった。重い脊髄損傷、多発性硬化症、脳性まひ、ギラン・バレー症候群などを抱える人の生活を改善できる可能性があるからだ。こうした状態では、患者が寝たきりになったり、移動を看護師や家族に頼ったりすることが多い。科学者は長年、こうした人々が移動能力と身体の自律性を取り戻すための技術を開発してきた。2009年にはトヨタが脳波（EEG）信号で操作できる車椅子を発表した。2023年にはイタリアのパドヴァ大学の研究者が、全身まひの人が脳波で電動車椅子を運転できるブレイン・マシン・インターフェースを開発した。ほかの研究では拡張現実、コンピュータービジョン、オフライン校正も組み合わせている。これらの技術は重い脊髄・神経疾患を持つ人の移動格差を縮めてきたが、NTT Researchの研究者によれば、なお多くの制約がある。脳波は人によって同じではなく、一人の人生の中でも一定ではないからだ。NTT Researchはサンフランシスコで開催したUpgrade 2025で、中断した脳波信号を予測して補完するAI技術を披露した。重い神経疾患の患者でも電動車椅子を操作できるようにすることを目指している。「脳波はさまざまな要因で変動することが知られています。しかし私たちの技術は個人ごとにAIを最適化するため、そのような変動があっても有効性を保てると考えています」プロジェクトに携わった研究者の興津健吾氏はそう説明した。脳の電気活動はアルファ、ベータ、ガンマ、デルタ、シータ波として記録されるが、その機能的意味の多くは現在も議論中だ。12～30Hzのベータ波と8～10Hzのミューリズム・アルファ波は運動に関連し、計画された運動や指示された運動を示すと考えられている。しかし脳波は集団内で一様ではない。認知症やアルツハイマー病などの認知障害がある人では、脳波活動と反応性が低下する。加齢によって電動車椅子を動かせるほど強い脳波を生み出しにくくなる場合もある。ADHD、統合失調症、うつ病などの精神疾患もEEG周波数に影響し得る。既存の脳波技術だけでは、こうした変動すべてに実用的に追従できない。そこで研究者はAIに期待している。脳波パターンを認識して、想像した身体運動を予測し、不十分または不正確な脳信号を補完する。「私たちの技術はAIによって継続的に更新されるので、誰に対しても機能します。実際のブレイン・マシン・インターフェース操作中にAI用データを集めることに重点を置いています。利用者はまずアバターを操作し、その後、AIの力で技術が更新されます」興津氏はこのように述べた。拳を握ると考えてから車椅子が曲がるまでの反応が比較的速いのは、IOWNと呼ばれる光通信基盤にも支えられている。IOWNは大容量・低遅延のデータ処理を可能にし、電気信号ではなく光信号で情報を伝送して、転送と処理を高速化する。これらの技術を脳波制御車椅子に統合することは、新技術を活用して、より利用しやすい移動手段を構築する試みである。このプロジェクトは、障害のある人と介護者の双方に、より大きな自由と自律性をもたらし、生活様式を変える可能性がある。出典と関連リンク https://www.forbes.com/sites/williamhaseltine/2023/01/05/tetraplegics-can-now-control-their-wheelchairs-by-brain-waves-alone/ https://biomedical-engineering-online.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12938-022-01020-8 https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/94915616/4678-libre.pdf?1669562818=&response-content-disposition=inline%3B+filename%3DBrain_Waves_Reflect_Cognition_Emotion_St.pdf&Expires=1744395399&Signature=UYrEXppq8ddKIkZvigURYsb0Gw5B8pK2M-vh4y-2n7MykSRWteq7DVw6rcX161A42dP2FdTS7iKWFW~xoHKbutKKf0BJ1gAKZ72zLoISp7oQ9ocY0tvNC5mmjp9iBjZuXJKL6WedWypTYwpT3RVT6OnnFN0ojNpnOI5WlkCpanqWAziCgVzqfCYBHBbDd52KIMvi4IX9iACp2GrNjVdx5ZsrX-d9IcH6t4uF8oji0z09ODxYynDZAypyFkD2Ig1BcOdUvNAXQ0qSwuWNqWkMOvi~6hu-6ygVQ7q09XwlK4lQXlKfll5ueFtIQ4KddwFJbWhH788wANd7eSM5WcvQWw__&Key-Pair-Id=APKAJLOHF5GGSLRBV4ZA https://www.sciencedirect.com/topics/medicine-and-dentistry/beta-wave#:~:text=Beta-,The%20beta%20rhythm%20designates%20a%20frequency%20range%20of%20human%20brain,Salmelin%20and%20Hari%2C%201994). https://www.sciencedirect.com/topics/medicine-and-dentistry/mu-rhythm https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/2706793/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35349920/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/845353/ https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6333694/?utm_source=chatgpt.com
著者 Salomé Beyer Velez, Espacio Media Incubatorのシニアリポーター
AR、XR、ブレインインターフェース2025/03/04

XPANCEOのスマートコンタクトレンズがデジタルと物理の世界を融合させる

2021年に設立されたXPANCEOは、テクノロジーとのインタラクションを再定義する分野で先駆者的存在となっています。次世代のスマートフォンやラップトップを開発する会社とは異なり、XPANCEOは根本的に異なるアプローチを取っています。つまり、コンピューティングを直接目に装着することです。モバイルワールドコングレス（MWC）2025では、デープテック企業は、インビジブルで軽量なコンピューティングを実現するための複数のプロトタイプを発表しました。XPANCEOのテクノロジーの核心概念は、シンプルながら革命的なものです。伝統的なシリコンベースのデバイスを、自然な自分の視覚のように感じるコンピューティングに置き換えるというものです。コンタクトレンズに先進的なテクノロジーを統合することで、XPANCEOはデジタル情報と物理世界のシームレスなブレンドを創造しようとしています。彼らはこれを「拡張現実体験」と呼んでいます。彼らの哲学「最も優れたデバイスはデバイスではない」は、テクノロジーがバックグラウンドに消えながら人間の能力を高めることに尽力していることを反映しています。これらのスマートコンタクトレンズは、理論的な概念や初期の実験室実験ではありません。MWC 2025では、XPANCEOは、ヘルスモニタリングから拡張現実（AR）まで、さまざまな機能を備えた動作するプロトタイプを実証しました。これは、彼らのインビジブルコンピューティングのビジョンが現実に近づいていることを示唆しています。3つの主なプロトタイプワイヤレス給電コンパニオンを備えたスマートコンタクトレンズどのウェアラブルデバイスにも共通する基本的な課題は、特にコンタクトレンズのような小さなデバイスの場合、電力供給です。XPANCEOの最初のプロトタイプは、業界の以前の解決策よりも2倍の範囲で完全にリモートパワートランスファーを実現するワイヤレス給電システムで、この課題に取り組んでいます。このレンズには、直接の接触なしでレンズを給電できる、携帯可能なアクセサリとして設計されたワイヤレス給電コンパニオンが特徴です。給電コンパニオンは、標準のコンタクトレンズケースと同様のサイズと形状をしています。先進的なテクノロジーを持つにもかかわらず、レンズは柔軟で軽量な設計を維持しています。安全性は重要です。放射レベルは、一般的なウェアラブルデバイスと比較可能であり、目に近いところに電源を供給するデバイスを配置することに関する潜在的な懸念に対処しています。バイオセンシングスマートコンタクトレンズ2番目のプロトタイプは、スマートレンズのヘルスモニタリングの潜在能力を展示しています。伝統的なバイオマーカー測定には、血液抽出などの侵襲的な手順が必要になることがありますが、これは不便で不快なものになることがあります。XPANCEOのバイオセンシングスマートコンタクトレンズは、涙液から直接体のパラメーターを測定することで異なるアプローチを取ります。レンズには、ナノ粒子と協力して涙液中の元素の信号を強化する先進的なバイオセンサーが特徴です。このテクノロジーにより、以下のような重要なヘルスインジケーターを高感度でモニタリングできます。糖尿病管理に重要な血糖値コルチゾール、エストラジオール、エストロン、プロゲステロン、テストステロンを含むさまざまなホルモンビタミンB1、B2、B3、E、D これらのバイオマーカーを継続的にモニタリングすることで、レンズは個人のヘルス管理を変革する可能性があります。周期的なテストではなく、ユーザーは体の化学の常時認識を持ち、潜在的に早期の健康問題の検出とより個別化されたウェルネスアプローチが可能になるかもしれません。IOPセンサーを備えたスマートコンタクトレンズ3番目のプロトタイプは、特定のしかし重要な健康問題、つまり緑内障管理に取り組んでいます。緑内障は、世界中で失明の主要な原因であり、眼内圧（IOP）の増加によって特徴付けられます。早期検出と継続的なモニタリングは、視力喪失を防ぐために不可欠です。XPANCEOのIOPセンサーレンズは、非侵襲性で継続的な眼内圧モニタリングを提供します。MWCでは、会社は人間の目に似たカスタムアイモデルとともにこのテクノロジーを実証しました。レンズには、眼内圧の変化に応じてシフトするほぼ目に見えない光学パターンが含まれています。ユーザーがAIを搭載したスマートフォンアプリでこのパターンをスキャンすると、リアルタイムで正確なIOP測定値を受け取ることができます。このシステムは、早期緑内障検出と継続的な管理を大幅に改善する可能性があり、タイムリーな介入によって不可逆的な視力喪失を防ぐことができます。追加のイノベーション3つの主なプロトタイプ以外に、XPANCEOはインビジブルコンピューティングのビジョンを拡大する2つの追加のスマートコンタクトレンズテクノロジーを発表しました。統合マイクロディスプレイを備えた改良されたARビジョンレンズXPANCEOは、統合マイクロディスプレイを備えたARビジョンレンズの強化バージョンを実証しました。従来のARシステムとは異なり、頭部に重いヘッドセットを必要とせずに、コンタクトレンズ自体に直接ディスプレイテクノロジーを組み込むことができます。マイクロディスプレイは、網膜に直接デジタル情報を投影し、デジタルと物理の世界のブレンドを生み出します。特に印象的なのは、ディスプレイテクノロジーをコンタクトレンズに収めるというサイズ制約です。視覚の明晰性を維持しながら小さなコンタクトレンズにディスプレイを収めることは、重要な進歩を表します。ARビジョンレンズは、ナビゲーション、リアルタイム情報表示、または完全に新しいデジタルインタラクション形式への応用を示唆しています。ワイヤレス伝送を備えたデータリーディングレンズMWCで発表された5番目のプロトタイプは、ワイヤレスデータ伝送アンテナと大量生産対応のフレキシブルエレクトロニクスを備えたスマートコンタクトレンズでした。このレンズにより、コンタクトレンズからコンパニオンデバイスへのリアルタイム情報転送が可能になります。コンパニオンデバイスは、充電と計算ハブの両方の役割を果たします。このアーキテクチャにより、レンズは小さく快適なまま、計算集約型タスクをコンパニオンデバイスにオフロードできます。ユーザーは、スマートフォンで直接レンズによって収集されたバイオメトリック情報を受け取ることができ、データはすぐにアクセス可能で有用になります。テクニカルアチーブメントXPANCEOのプロトタイプは、ウェアラブルコンピューティングの長年の課題を克服するためのいくつかのブレークスルーテクノロジーです。MWC 2025で実証された最も重要な成果の中には、以下のようなものがあります。 0.5mm未満のプロジェクター：これらの超小型化されたディスプレイコンポーネントにより、視覚情報を投影しながら、快適なコンタクトレンズに必要な薄型プロファイルを維持できます。世界最薄のフレキシブル2D導電体：これらの導電体により、電子コンポーネントがレンズとともに曲げられ、快適性と耐久性の両方に不可欠です。高感度コンパクトIOPセンサー：これらは、コンタクトレンズに統合するのに十分な小ささながら、眼内圧の微小な変化を検出できます。ナノ粒子強化バイオセンサー：このテクノロジーにより、涙液中のバイオマーカーの信号が増幅され、低濃度での検出が可能になります。これらのテクノロジーは、ミニチュア化、柔軟性、電力効率、信号検出などの課題に対する解決策を提供できます。多くのこれらの機能は、コンタクトレンズの規模では以前は不可能と考えられていました。コンタクトレンズとそのコンパニオンデバイスの関係は、重要な設計選択です。コンピューティングパワーをすべてレンズ自体に詰め込むのではなく——これは電力と熱の問題を引き起こす——XPANCEOは分散コンピューティングモデルを開発しました。コンパニオンデバイスは、電力供給、データ処理、他のシステムとの接続を処理します。このアプローチにより、レンズは薄く快適なまま、洗練された機能を実現できます。コンパニオンデバイスは、コンタクトレンズケースと同様のサイズで、ポケットやハンドバッグに収納可能なように設計されています。ヒューマンコンピュータインタラクションの再定義これらのレンズの最も深い意味は、コンピューティングとのインタラクション方法の変化の可能性にあります。XPANCEOの「最も優れたデバイスはデバイスではない」という発言は、テクノロジーが意識の背後から消えながら、身体や感覚に密接に結びつく未来を示唆しています。このアプローチは、現在のヒューマンコンピュータインタラクションの多くの障壁や摩擦を排除する可能性があります。キーボード入力、スワイプ、または音声入力の代わりに、目線の方向などのより自然な手段でインタラクションが行われる可能性があります。デバイスを取り出すのではなく、必要な情報は視野の中にいつでも利用可能になります。これはスマートフォン時代から大きな進化です。スマートフォンはコンピューティングを持ち運び可能にしましたが、まだ意図的な注意と物理的なインタラクションが必要です。コンタクトレンズコンピューティングは、人間とデジタル情報のインターフェイスがほぼ認識できないものになり、真正にユビキタスで摩擦のないデジタルワールドへのアクセスを生み出す世界を作り出すでしょう。
著者 Alex McFarland
AIモデルとプラットフォーム2024/12/11

AIアート：その役割と未来について知っておくべきすべて

アルベルト・アインシュタインの有名な言葉には、「創造性は、知性が楽しんでいることだ。」とある。しかし、知性が人間だけではなくなったときに何が起こるのか?すると、それは人工知能（AI）になる。 AIアートが波紋を広げている理由と、話題になっている理由を知るために、読み続けてください。以下の記事では、AIのアートにおける役割、提供する機会、提起する課題などについて説明します。AIアートと創造性の交差点AIは、創造性を高め、プロセスを自動化し、ユニークな作品を生成することで、アートの世界を変えました。人間とマシンの創造性の境界を曖昧にし、新しい可能性を生み出しています。しかし、いくつかの疑問が残ります： AIは本当に創造的か、それとも人間の仕事を模倣しているだけか? アートに対する私たちの理解をどのように変えるのか? AIは単なる模倣者か、創造的な天才か? 意見は異なります。批評家の中には、AIは既存のものを単に模倣しているに過ぎないと主張する人もいます。一方、AIは人間の想像力を拡張する強力な創造ツールであると見なす人もいます。MidJourneyの創設者デビッド・ホルツは、「私たちはこのテクノロジーを想像力のエンジンと見なしています。」AIアートの応用AIアートの応用例は以下の通りです：ジェネレーティブAIジェネレーティブAIは、機械の助けを借りてアートを作る新しい方法です。アーティストがAIに具体的な指示を与え、AIがそれに基づいてユニークなアート作品を生成します。これには、抽象的な絵画からデジタル彫刻まで、様々な作品が含まれます。ジェネレーティブAIアートの背後にあるツールとテクノロジージェネレーティブ・アダバーサリアル・ネットワーク（GANs）は、AIアートの背後にある重要なテクノロジーです。GANsは、2つのニューラルネットワークを使用します。一方のネットワーク「ジェネレーター」は画像を生成し、もう一方のネットワーク「ディスクリミネーター」は生成された画像がリアルかどうかをチェックします。このやり取りのプロセスにより、ジェネレーターは出力を改良し、時間の経過とともによりリアルな画像を生成します。AIアートが注目されるアーティストのMemo AktenとMike Tykaは、DeepDreamアルゴリズムを使用してアートを作成しました。2016年にサンフランシスコのギャラリーで発表されました。これは、AI生成アートが初めて一般の展示会で紹介された例のひとつです。大きな転機は2018年に訪れました。パリを拠点とするグループObviousによって作成されたAI生成アート作品「Edmond Belamyの肖像」が、クリスティーズのオークションで売却されました。これは、広く知られるようになった最初のAIアートの売却と見なされています。スタイル・トランスファースタイル・トランスファーは、AIを使用して、一方の画像のスタイルをもう一方の画像の内容と組み合わせます。つまり、シンプルな写真をヴァン・ゴッホやピカソなどの有名アーティストのスタイルでアート作品に変えることができます。PrismaやDeepArtなどのアプリは、スタイル画像のパターン、色、テクスチャを分析し、それを選択した写真に適用します。アーティスティック・プロセスの強化Adobe Senseiなどのツールは、色の修正、オブジェクトの除去、画像のリサイズを支援します。アーティストは、創造性に集中できる時間が増え、繰り返しのタスクに時間を費やす必要がなくなりました。AIは、人間が想像したり制作したりするのが難しいユニークなパターン、音楽、視覚効果を生成することもできます。AIは、現代のミューズと言えるでしょう。アーティストに実験し、箱の外で考えさせるインスピレーションを与えてくれるのです。パーソナライズド・デザインAIは、ユーザーごとにデザインをカスタマイズします。ユーザーの行動、好み、人口統計に基づいてインターフェイスを調整します。予測デザインAIは、将来どのようなデザイン・トレンドや顧客ニーズが現れるかを予測することもできます。データを分析して、どのような要素が将来にわたって重要になるかを予測します。予測デザインにより、今日制作されるものが明日も依然として関連性があることを保証します。AIアートとデザインの利点AIアートとデザインの利点は以下の通りです：創造性の向上： AIはアーティストの創造的なパートナーとなり、新しい可能性を提供します。新しいデザイン・アイデアをインスピレーションし、色彩スキームを提案し、リアルな3Dモデルでコンセプトを実現することもできます。効率性と生産性： AIは時間のかかるタスクを自動化し、アーティストは概念を洗練し、新しいアイデアを探求する時間を得ることができます。アクセシビリティ： AIは、高度な創造ツールを誰でも利用できるようにします。正式なトレーニングを受けていない個人でも、プロフェッショナルな作品を制作できます。イノベーション： AIツールは、さまざまなメディアやテクニックを組み合わせて新しいアート形式を生み出すことができます。AIとバイオなどの学際的なコラボレーションも促進します。アート、倫理、AI：誰が筆を執るのかAI生成アートの台頭は、倫理と哲学的な疑問を引き起こしています。アートの所有権最大の疑問のひとつは所有権です。AIがアート作品を生成した場合、誰がその作品を所有するのでしょうか。現在の法的枠組みは、これらの複雑さに対処するのに苦労しており、創造者やイノベーターは未知の領域を航海しています。創造性の源AIアートは、独創性について疑問を提起します。AIアートを単なる別のメディアと見なす人もいれば、人間のアートの独自の、個人的な、感情的なタッチが失われるのではないかと心配する人もいます。プライバシーと偏見プライバシーと偏見は大きな懸念事項です。AIシステムは、許可なく個人データや著作権で保護された素材を使用することがあります。これはプライバシーの侵害となり、偏った、ステレオタイプなアートを生み出す可能性があります。テクノロジーは人間のアーティストを置き換えるかAI生成アートが進化するにつれ、イラストレーター、デザイナー、そしてファインアーティストも含め、多くのアーティストの仕事が危険にさらされる可能性があります。企業は、人間の労力よりも安価で迅速なAIソリューションを選択するかもしれません。どう進むべきかAIのトレーニングに関する明確なガイドライン、芸術家への公正な補償、人間の創造性の無代替の価値を保存するというコミットメントが必要です。このアプローチにより、AIが人間の芸術性と競合するのではなく、補完することができます。AI駆動アートとデザインの課題AIはアートとデザインの世界を変えつつありますが、まだいくつかの課題があります。テクノロジーの制約： AIは、感情や個人的な意図を再現するのに苦労しています。スタイルやパターンを模倣することはできますが、人間の要素を欠いています。過度な依存のリスク：強力なAIツールにより、アーティストが独自性よりも易しさを優先する可能性があります。機械への過度な依存は、人間の創造性の独特のタッチを欠いた、一般的なアートを生み出す可能性があります。環境への懸念：大規模なAIモデルをトレーニングするには大量のエネルギーが必要であり、環境への懸念を引き起こします。伝統的なアーティストからの抵抗：...
著者 Haziqa Sajid
AR、XR、ブレインインターフェース2024/09/30

ARの突破：ミニチュア化されたディスプレイが主流のARグラスへの道を開く

拡張現実（AR）技術は、デジタル情報を物理的な世界とシームレスに統合することを約束して、長年にわたって想像力を掻き立ててきました。コンピューター生成された画像を現実世界の景色の上に重ねることで、ARは私たちが環境とやり取りする方法を劇的に変える可能性があります。ゲーム体験の向上から手術室での外科医への支援まで、ARの応用は限りなく広がります。しかし、AR技術は、幅広い採用を達成する上で重大な障害に直面しています。現在のARシステムは、しばしば大きなヘッドセットやゴーグルに依存しており、日常使用の実用性が制限されています。これらのデバイスは、操作が不便で、視野の制限や画像の品質が低いため、不便です。また、これらのシステムの電力要件と熱発生は、長時間の使用にも追加の課題をもたらします。別の重要な制限は、画像の品質や視野を損なうことなくARディスプレイをミニチュア化することの難しさでした。消費者は、よりスリムで目立たないARデバイスを求めているため、業界は、光学部品を小型化しながら性能を維持するという複雑な課題に直面しています。コンパクトARディスプレイへの探求AR技術におけるミニチュア化への取り組みは、美観や便利性だけの問題ではありません。コンパクトなARシステムは、スマートフォンがやったように、私たちの日常生活にシームレスに統合される可能性があります。通常の眼鏡にAR機能を搭載し、リアルタイム情報、ナビゲーション支援、または専門ツールを提供することを想像してみてください。これらの機能は、目立たないハードウェアを必要とせずに提供されます。しかし、ARシステムを小型化することは、多数の技術的な課題をもたらします。従来のARディスプレイは、4つのレンズシステムを使用して、ユーザーの視野に画像を投影します。光学部品のサイズを小さくすると、画像の品質が低下し、視野が狭くなります。このサイズと性能のトレードオフは、主流のARグラスの開発における大きな障害でした。さらに、ARシステムが小さくなるにつれて、熱排出と電力効率の問題が重要になります。高品質のディスプレイとコンパクトなフォームファクターの制約のバランスをとるには、ハードウェアとソフトウェアの設計に革新的なアプローチが必要です。ミニチュア化の探求には、ユーザーの快適性と社会的受容性に関する課題も含まれます。ARグラスは、長時間の着用に耐えるだけの軽量性と目立たなさが必要であり、同時に、公共の場で着用しても目立たない程度のスタイル性も必要です。これらの障害にもかかわらず、コンパクトなARディスプレイの潜在的な利点は、引き続きこの分野の研究と開発を推進しています。さまざまな業界での生産性の向上から、個人のコミュニケーションとエンターテインメントの革命まで、シームレスに統合されたAR技術の約束は、イノベーターとテクノロジー愛好家にとって引き続き魅力的な目標であり続けています。新しいハイブリッドアプローチこの分野では、研究者たちは、新しいアプローチをARディスプレイ技術に開発しました。これは、複数の光学技術を1つの高解像度システムに組み合わせたものです。この新しいハイブリッド設計は、メタサーフェス、屈折レンズ、microLEDスクリーンを統合して、コンパクトなARディスプレイを作成します。このディスプレイは、標準的な眼鏡に収まる可能性があります。メタサーフェスは、特定のパターンでエッチングされた超薄膜であり、microLEDスクリーンから発せられる光の初期の形成と焦点を提供するメカニズムとして機能します。この光は、合成ポリマーで作られた屈折レンズを通過し、画像をさらに改良して、収差を減らし、鮮明さを高めます。このシステムが際立つのは、ハードウェアコンポーネントだけではなく、革新的なコンピューターアルゴリズムの使用です。これらのアルゴリズムは、光がmicroLEDを出る前に、光学システムの小さな不完備を識別して修正する上で重要な役割を果たします。この事前処理ステップにより、最終的な画像品質が大幅に向上し、ミニチュア化されたARディスプレイの可能性の限界が拡大します。プロトタイプの性能とテスト彼らの革新をテストするために、研究チームは、プロトタイプの眼鏡にハイブリッドARディスプレイを統合しました。結果は印象的で、システムは30度の視野で2％未満の歪みを達成しました。このレベルのパフォーマンスは、より大きな4レンズシステムを使用する現在の商用ARプラットフォームと比較できます。特に注目すべきデモンストレーションの1つでは、チームは新しいシステムを使用してレッサーパンダの画像を投影しました。コンピューター事前処理アルゴリズムを適用した後、再投影された画像は、元の画像と74.3％の構造的類似性を示しました。これは、修正されていない投影よりも4％の改善でした。これらの結果は、新しいハイブリッドアプローチが、より大きなARシステムのパフォーマンスに匹敵するか、さらには上回る可能性があることを示唆しています。すべてが、毎日の着用に適したフォームファクターに収まるという点でです。応用と将来の展望ARについて議論する際に、ゲームやエンターテインメントがしばしば主導権を握りますが、この技術の潜在的な応用は、はるかに広範囲に及んでいます。よりコンパクトで効率的なARディスプレイが利用可能になれば、医療や輸送などの分野で革命的な影響が見られる可能性があります。例えば、手術では、ARは外科医の視野に直接三次元の解剖学的視覚化を提供できます。これにより、複雑な手術の精度が向上し、結果が改善される可能性があります。自動車業界では、ARは運転体験を変革する可能性があります。ナビゲーション情報を表示したり、潜在的な危険を強調したり、自動運転システムに重要なデータを提供したりするウィンドシールドを想像してみてください。すべてが、運転手の視界を妨げることなく行われます。今後、研究者は、フルカラー表示をサポートするシステムの開発を目指しています。これにより、AR技術の潜在的な応用が大幅に拡大します。ただし、主流の採用への道のりには、さらなるミニチュア化、電力効率の改善、広範なAR使用に関連する潜在的な社会的およびプライバシーに関する懸念に対処する必要があります。結論ARディスプレイ技術のこのブレークスルーは、実用的で毎日のARグラスの現実化に向けた重要なステップを表しています。革新的な光学技術と巧妙な計算アプローチを組み合わせることで、研究者は、高品質のARディスプレイを、通常の眼鏡に収まるフォームファクターで作成することが可能であることを実証しました。この技術が進化を続けるにつれて、私たちは、新しい時代の入り口に立っています。ここでは、デジタル情報が私たちの物理的な世界とシームレスに統合されます。私たちが働き、学び、環境とやり取りする方法が変化する可能性があり、広範なAR技術の影響は深遠です。まだ克服しなければならない障害があるものの、この研究は、ARが単なる新奇性ではなく、私たちの日常生活の一部となる未来への魅力的な一瞥を提供しています。開発が続けば、近い将来、私たちは、新しいレンズを通して世界を見ているかもしれません。そこでは、デジタルと物理の領域のギャップが、まだ始まったばかりの想像力によって橋渡しされます。
著者 Alex McFarland
AIモデルとプラットフォーム2024/09/13

生成可能AIブループリント：建築の未来を再定義する

建築の未来は、従来のブループリントや設計ツールに限られなくなった。生成可能AIは、空間を概念化し、構築する方法を再定義し、新しいツールを提供して複雑な設計を簡素化し、革新的な可能性を探索し、持続可能性を最適化している。生成可能AI駆動のブループリントが設計プロセスに統合されるにつれ、建築の未来は、私たちがまだ理解し始めている段階で進化している。この記事では、生成可能AIが建築設計の未来をどのように静かに形作っているかを詳しく見ていく。設計プロセスの合理化建築を設計することは、構造的完全性、エネルギー効率、美観のバランスを求める複雑なプロセスであり、時間と慎重な考慮を必要とする。生成可能AIは、このプロセスを簡素化することで、建築家やデザイナーが時間のかかるタスクの負担を軽減する。特定のパラメータに基づいて複数の設計オプションを迅速に生成することができる——これは、人間のデザイナーが達成するには長い時間が必要である。この効率性により、設計の評価がより徹底的に行えるようになり、持続可能性や構造的完全性などの要素を考慮することができる。Autodeskの生成可能設計、Grasshopper for Rhino、Houdiniなどのツールが、生成可能AIを使用した設計の可能性を探索するために開発されている。Text-to-CAD（Computer-Aided Designの略）は、生成可能AIの新しい分野であり、テキストプロンプトを3Dモデルに変換することを扱う。特定の幾何学的形状を記述的な単語とリンクすることで、これらのAIシステムはさまざまな形状やスタイルを生成し、ダウンロード可能なCADモデルを生成する。GoogleのDreamFusion、OpenAIのPoint-E、Nvidia のMagic3D、AutodeskのCLIP-Forgeなどの革新的なツールを使用して、生成可能AIは、建築設計をさまざまな業界で加速させ、建築家やデザイナーに複雑なタスクの簡素化を提供している。創造性の強化生成可能AIは、設計プロセスを合理化するだけでなく、人間の創造性を大幅に強化している。Zaha Hadid Architectsのような先駆的な企業は、構造物の視覚化にこのテクノロジーを使用し、さまざまな持続可能性や美観のオプションを迅速に評価できるようにしている。生成可能AIは、迅速に多数の設計バリエーションを生成し、建築家がプロジェクトの最良のアイデアを見つけ、洗練するのを支援する。さらに、生成可能AIを標準のCADツールに統合することで、建築家はルーティンなタスクを自動化し、コンプライアンスレポートの作成やスケジュール管理を行うことができる。これにより、彼らの貴重な時間をより複雑で創造的な作業に集中できるようになり、生産性と革新性が向上する。生成可能AIの潜在能力は、建築家やデザイナーにとって創造性を高める源となり、創造性の境界を押し広げるインスピレーションとなっている。デジタルツインと予測モデリング生成可能AIの特徴的な機能の1つは、デジタルツイン——物理構造の仮想モデル——を生成する能力である。デジタルツインは、環境ストレスや構造負荷などのさまざまな条件下での構造物の動作をシミュレートする。デジタルツインを詳細なストレステストに通すことで、設計段階の早期に潜在的な問題を検出して解決することができる。これにより、予期せぬ問題のリスクを最小限に抑え、建設中または建設後の高額な改修の可能性を大幅に減らすことができる。課題を予測し、事前に解決することで、より情報に基づいた意思決定とスムーズなプロジェクト実行が可能になる。持続可能性とエネルギー効率持続可能性への焦点が高まるにつれ、生成可能AIは建築物のパフォーマンスを向上させる上で重要な役割を果たしている。エネルギー効率と環境考慮を設計プロセスに統合することで、AIは、建築家やエンジニアが環境への影響を低減する材料や設計を選択するのを支援する。生成可能AIは、エネルギー効率の高いシステムやエコフレンドリーな材料を推奨し、廃棄物やリソースの消費を削減する。設計段階の早期に持続可能性を考慮することで、建物はより環境に優しく、コスト効率の高いものになる。生成可能AIが進化するにつれ、持続可能な建設への影響はさらに大きくなるため、より責任ある慣行や効率的な設計が実現する。課題と将来の方向生成可能AIは建築や土木工学に興奮する可能性を提供するが、課題ももたらす。テクノロジーは設計プロセスを簡素化し、加速させることができるが、管理が難しい複雑さの層も追加する。AIによって生成された設計がクライアントのニーズ、安全基準、実用的な要件と一致することを保証するには、継続的な監視が必要である。企業は、独自の設計哲学に合わせたカスタムAIシステムを開発するか、詳細度や特異性のレベルが異なる、汎用的なオフザシェルフソリューションに頼るかを決定しなければならない。AIが設計でより多くの責任を負うにつれ、特に知的財産や責任について、明確な倫理ガイドラインの必要性が高まる。这些課題に対処することは、AIを建築分野で責任を持って使用するために不可欠である。将来を見据えて、生成可能AIは建築や土木工学のブループリントを再定義する可能性を持っているが、既存の慣行に慎重に統合する必要がある。AIアルゴリズムの進歩により、生成可能AIは洗練された精密な設計を生み出すことができ、創造性を高めながら機能性を維持する。ただし、データ処理の複雑さを管理し、業界標準を確立するための慎重な計画が必要である。明確な規制や倫理的枠組みも、知的財産や責任に関する懸念に対処するために不可欠である。这些課題に対処することで、業界は生成可能AIの全潜在力を責任を持って利用し、建築や土木工学設計の実用的および倫理的な基準を維持することができる。結論生成可能AIは、建築のブループリントを再定義し、複雑な設計を簡素化し、創造性を高め、持続可能性を優先するツールを提供する。AIは、空間を概念化し、構築する方法を変え、設計プロセスの合理化からデジタルツインの作成、エネルギー効率の向上までを網羅する。ただし、その採用は、複雑さの管理、倫理的な慣行の確保、AIによって生成された設計をクライアントのニーズと一致させるなどの課題ももたらす。テクノロジーが進化するにつれ、建築の未来に対する大きな期待があるが、責任を持ってその全潜在力を利用するには、慎重な統合と明確なガイドラインが不可欠である。troduces課題、such as管理する複雑さ、倫理的な慣行を確保する、andクライアントのニーズと一致させるAIによって生成された設計。As technology evolves, it holds great promise for the future of architecture, but thoughtful integration and explicit...
著者 Dr. Tehseen Zia
AR、XR、ブレインインターフェース2024/08/15

テレパシーの人間とAIのコミュニケーションにおける重要なブレークスルー：MindSpeechはシームレスな思考をテキストに変換する

人間とAIの相互作用における革命的な飛躍として、MindPortalの科学者は、侵襲的な手順を必要とせずに、継続的な想像されたスピーチを整合されたテキストに変換できる最初のAIモデルであるMindSpeechを開発しました。この進歩は、シームレスで直感的な人間とマシンのコミュニケーションを求める上で重要な里程標です。先駆的な研究：非侵襲的な思考の解読arXivとResearchGateに掲載された研究では、MindSpeechが制御されたテスト条件下で複雑な自由形式の思考をテキストに変換できることを示しています。以前の努力が侵襲的な手術を必要としたり、単純な記憶された口頭的なヒントに限定されていたのとは異なり、この研究は、AIが非侵襲的に脳活動から想像されたスピーチを動的に解釈できることを示しています。研究者は、参加者の脳活動を監視するために、携帯可能な高密度の機能的近赤外分光法（fNIRS）システムを使用しました。参加者は、さまざまなトピックの文章を想像しました。新しいアプローチには、参加者に単語を提示し、それに関連する文章を想像する「ワードクラウド」タスクが含まれていました。このタスクでは、英語で最も頻繁に使用される単語の90％以上をカバーし、参加者ごとに433〜827の文章、平均9.34語の豊富なデータセットを作成しました。高度なAIの活用：Llama2と脳シグナルMindSpeechのAIコンポーネントは、Llama2大規模言語モデル（LLM）によって動作しました。これは、脳シグナル生成の埋め込みによって導かれる高度なテキスト生成ツールです。これらの埋め込みは、脳シグナルとコンテキスト入力テキストを統合することによって作成され、AIが想像されたスピーチから整合されたテキストを生成できるようにしました。BLEU-1やBERT Pスコアなどの重要なメトリックを使用して、AIモデルの精度を評価しました。結果は印象的で、4人の参加者のうち3人でデコーディング精度が有意に改善されたことが示されました。たとえば、参加者1のBLEU-1スコアは、0.265で、ランダム入力では0.224で、p値は0.004で、想像された思考と密接に関連するテキストを生成するための堅牢なパフォーマンスを示しました。脳活動のマッピングとモデルトレーニング研究では、想像されたスピーチに関連する脳活動、特に側頭葉皮質、背外側前頭葉（DLPFC）、および視覚処理領域をマッピングしました。これらの発見は、以前のスピーチエンコードに関する研究と一致し、fNIRSを使用した非侵襲的な脳モニタリングの実現可能性を強調しています。AIモデルのトレーニングには、脳シグナルを埋め込みに変換する複雑なプロセスが含まれていました。これらの埋め込みは、LLMによってテキスト生成を導くために使用され、想像されたスピーチと意味的に類似しているが、言語的に整合性のある文章を生成できるようにしました。シームレスな人間とAIのコミュニケーションへの一歩MindSpeechは、侵襲的な手順を必要とせずに継続的な想像されたスピーチをデコードできることを実証したAI研究における画期的な成果を表しています。この開発は、AIシステムとのより自然で直感的なコミュニケーションへの道を開き、人間がテクノロジーとどのように対話するかを変える可能性があります。この研究の成功は、さらに進歩する可能性も強調しています。技術はまだ広く使用する準備ができていないかもしれませんが、発見は、将来、AIとのテレパシーコミュニケーションが現実になる可能性を示唆しています。影響と将来の研究この研究の影響は広範囲にわたり、コミュニケーション障害を持つ個人の支援技術の強化から、人間とコンピューターの相互作用の新しいフロンティアの開拓まで多岐にわたります。ただし、この研究は、AIモデルの感度と汎用性を向上させ、より幅広いユーザーとアプリケーションに適応させるという課題も指摘しています。将来の研究は、AIアルゴリズムの改良、データセットの拡大、技術のリアルタイムアプリケーションの探求に焦点を当てます。目標は、幅広い思考やアイデアをテキストや他のコミュニケーション形式に変換できる、真正にシームレスで普遍的な脳コンピュータインターフェースを作成することです。結論MindSpeechは、非侵襲的な脳コンピュータインターフェースの驚くべき可能性を示す、人間とAIのコミュニケーションにおける先駆的なブレークスルーです。この会社についてさらに詳しく知りたい読者は、MindPortalのCEO兼共同創設者であるEkram Alamとのインタビューを読む必要があります。ここでは、MindPortalがメンタルプロセスを介して大規模言語モデルとインターフェースする方法について議論しています。
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者
AR、XR、ブレインインターフェース2024/07/23

読み取ります：AIが脳活動を解析して何を見て聞いているかを再構築する方法

読心術の概念は、人類を何世紀にもわたって魅了してきました。しかしながら、最近の人工知能（AI）と神経科学の進歩により、この幻想は現実に近づいてきました。脳活動を分析して人間の思考を解釈して解読することを目的とした読心術AIは、現在、重大な影響を及ぼす新興分野として登場しています。この記事では、読心術AIの可能性と課題について探究し、現在の能力と将来の展望について説明します。読心術AIとは何か？読心術AIは、脳活動を分析して人間の思考を解釈して解読することを目的とした新興技術です。人工知能（AI）と神経科学の進歩を活用して、研究者は、人間の脳が生成する複雑な信号を、テキストや画像などの理解可能な情報に翻訳するシステムを開発しています。この能力により、人間の思考や認識を外部の通信デバイスと接続することが可能になり、人間と機械の間の新しい相互作用と理解の可能性が開けられます。AIが脳活動を解析する方法脳活動の解析は、さまざまな種類の脳コンピュータインターフェース（BCIs）を使用して神経信号を収集することから始まります。これには、脳電図（EEG）、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）、または脳表面または脳組織内に埋め込まれた電極アレイが含まれます。 EEGは、頭皮にセンサーを配置して脳の電気活動を検出します。 fMRIは、血流の変化を監視して脳活動を測定します。埋め込まれた電極アレイは、脳表面または脳組織内に電極を配置して直接記録します。脳信号を収集した後、AIアルゴリズムがデータを処理してパターンを特定します。これらのアルゴリズムは、検出されたパターンを特定の思考、視覚的認識、または行動にマッピングします。たとえば、視覚的再構築では、AIシステムは、人間が見ている画像に応じて脳波パターンを関連付けることを学習します。関連付けを学習した後、AIは、脳パターンを検出することで、人間が見ているものの画像を生成できます。同様に、思考をテキストに翻訳する場合、AIは、特定の単語または文に関連する脳波を検出して、個人の思考を反映した意味のあるテキストを生成します。事例研究 MinD-Visは、脳活動から視覚イメージを直接解析して再構築するための革新的なAIシステムです。視覚刺激に対する脳活動パターンをfMRIで捕捉し、深層ニューラルネットワークを使用して視覚イメージを再構築します。このシステムは、エンコーダとデコーダの2つの主要コンポーネントで構成されています。エンコーダは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して視覚刺激を対応する脳活動パターンに翻訳します。デコーダは、これらのパターンを使用して、拡散ベースモデルを使用して高解像度の画像を生成し、元の刺激に近い画像を生成します。最近、ラドバウド大学の研究者は、デコーダの画像再構築能力を大幅に強化しました。彼らは、画像再構築中にシステムが特定の脳領域に焦点を当てるようにするための注目メカニズムを実装しました。この改善により、より正確で正確な視覚表現が可能になりました。 DeWaveは、EEGを使用して脳波から直接無声の思考を翻訳する非侵襲性AIシステムです。特別に設計されたキャップにEEGセンサーを配置して頭皮から電気脳活動を捕捉し、ユーザーが無声でテキストを読むときに脳波を書き言葉に変換します。 DeWaveの核となるのは、広範な脳活動データセットでトレーニングされた深層学習モデルです。これらのモデルは、脳波のパターンを検出して特定の思考、感情、または意図と関連付けます。DeWaveの重要な要素は、独自の符号化技術です。EEG波を特定の単語に基づいてコード化し、コードブック内の単語の近さに基づいて一意のコードに変換します。このプロセスにより、脳波を個人用の辞書に効果的に翻訳します。MinD-Visと同様に、DeWaveもエンコーダ-デコーダモデルを使用します。エンコーダは、BERT（双方向エンコーダー表現からトランスフォーマー）モデルで、EEG波を一意のコードに変換します。デコーダは、GPT（ジェネレーティブ・プレトレーニング・トランスフォーマー）モデルで、これらのコードを単語に変換します。これらのモデルは、脳波パターンを言語に解釈することを学習し、神経解読と人間の思考の理解のギャップを埋めます。読心術AIの現在の状況AIは脳パターンの解析に大きな進歩を遂げてきましたが、まだ真の読心術能力を達成するには遠いところにあります。現在の技術は、制御された環境で特定のタスクまたは思考を解析できますが、リアルタイムで人間の精神状態や活動の広範なスペクトルを完全に捉えることはできません。主な課題は、複雑な精神状態と脳パターンの間の正確な一対一のマッピングを見つけることです。たとえば、さまざまな感覚的認識や微妙な感情的反応に関連する脳活動を区別することはまだ難しいです。現在の脳スキャニング技術は、カーソル制御や物語予測などのタスクに適していますが、人間の思考プロセスのダイナミックで多面的な性質、そしてしばしば潜在的な側面を完全に網羅することはできません。将来の展望と課題読心術AIの潜在的な応用は広範で革命的です。医療分野では、神経学的状態の診断と治療方法を変革し、認知プロセスに関する深い洞察を提供できます。言語障害を持つ人々にとって、この技術は、新しいコミュニケーションの道を開くことができます。さらに、読心術AIは、人間とコンピューターの間の相互作用を再定義し、直感的なインターフェースを提供する可能性があります。しかし、読心術AIの可能性とともに、重大な課題もあります。個人間の脳波パターンの変異性は、汎用的なモデルを開発することを困難にし、個人化されたアプローチと堅牢なデータ処理戦略が必要です。プライバシーと同意に関する倫理的な懸念も重要であり、責任ある使用を確実にするために慎重な検討が必要です。さらに、複雑な思考や認識を正確に解析することは、AIと神経科学の進歩が必要な継続的な課題です。結論読心術AIが現実に近づくにつれて、脳活動を解析して人間の思考を翻訳する能力は、医療を変革することから、言語障害を持つ人々のための新しいコミュニケーションの道を開くことまで、多くの可能性を提供します。ただし、個人間の脳波パターンの変異性や倫理的な懸念などの課題は、慎重に扱い、継続的な革新が必要です。これらの障壁を乗り越えることが、人間の精神を前例のない方法で理解し、関与するための重要なステップになります。
著者 Dr. Tehseen Zia
AIモデルとプラットフォーム2024/02/14

モルフェウス-1：人工知能が夢と現実の境界を再定義する

現代の急速に進化するテクノロジー景観において、現実と想像の境界はますます曖昧になっている。夢を探索し、制御するという概念は、かつては科学フィクション映画のトピックであったが、クリストファー・ノーランの「インセプション」に描かれたように、現実に近づいている。この変化は、プロフェティック社が開発したモルフェウス-1という最先端の人工知能システムによって実現された。夢の神であるモルフェウスにちなんで名付けられたモルフェウス-1は、夢の世界を体験し、影響を与えるために開発された。この記事では、このテクノロジーを調査し、人間の意識を深める上での重要な進歩としてのその重要性を強調する。ルシッド・ドリーミングの科学と可能性ルシッド・ドリーミングは、夢を見ていることを認識し、夢を制御できる状態である。この現象は通常、急速眼球運動睡眠（REM睡眠）の段階で発生し、生きた夢と脳の活動が特徴である。神経科学における科学研究は、ルシッド・ドリーミング中に前頭葉の活動の増加を強調しており、これは自己認識と認知機能におけるこの領域の重要な役割を示唆している。研究は、現実テストや記憶誘発法などのテクニックを開発し、ルシッド・ドリーミングの学習可能性を示唆している。ルシッド・ドリーミングは、科学的好奇心の対象であるだけでなく、心理療法、創造的探索、意識の理解のための潜在的な可能性を持っている。進歩にもかかわらず、ルシッド・ドリーミングの正確なメカニズムと完全な影響は、研究が続けられている分野である。モルフェウス-1とはモルフェウス-1は、REM睡眠を検出して、ルシッド・ドリーミングに関連する脳領域を刺激する空間ターゲットを生成する革新的なAIエージェントである。エージェントは、就寝前に着用できるヘッドセットに組み込まれており、夢の中での認識と夢の探索、制御の機会を提供する。以下は、このテクノロジーの3つの重要なコンポーネントについて説明する。REM睡眠検出REM睡眠を検出するために、モルフェウス-1は、同時EEGとMRI技術の組み合わせを使用して脳活動を監視する。このEEGとMRIの統合は、時間の解像度が高いEEGと空間の解像度が高いMRIの両方を提供し、脳活動のタイミングと位置に関する詳細な洞察を提供する。技術は、脳の電気活動を研究し、構造的または機能的な変化を調べる双方の目的を果たす。ルシッド・ドリーミングの刺激ルシッド・ドリーミングを刺激するために、モルフェウス-1は、経頭部焦点超音波刺激（tFUS）を使用する。これは、脳の特定の領域に焦点を当てた超音波波を使用して、神経活動を調節する非侵襲的な脳刺激技術である。従来の電気または電磁気刺激法と比較して、ミリメートル精度で3次元的に制御可能な焦点超音波波を脳深部に送信できることが特徴である。生成超音波変換器モルフェウス-1システムは、103百万パラメータを備えた先進的なAIアーキテクチャである「生成超音波変換器」を使用する。この変換器は、同時EEGとMRIデータを処理して、tFUSを介したターゲット脳刺激の空間ターゲットを生成するように設計されている。変換器への入力前に、EEGとMRIの両方のデータは、それぞれの埋め込みモデルを使用してベクトルに変換される。変換器のエンコーダはEEGデータを処理し、デコーダはMRI入力を処理する。アテンションメカニズムを通じて、変換器は両方のモダリティからの情報を統合し、空間脳ターゲットの予測を容易にする。モルフェウス-1の潜在的な影響モルフェウス-1の出現は、特に治療、創造性、娯楽の分野で広範な影響を及ぼす。ルシッド・ドリーミングを誘発し、制御するシステムの能力は、PTSDや不安などの症状に対する治療的可能性を持っている。また、夢を制御して創造的なインスピレーションを得ることも可能になる。ただし、同意とプライバシーの問題に関する倫理的な懸念も生じる。人間とテクノロジーの関係の進化は、精神的経験の真正性に関する従来の考え方に挑戦する。モルフェウス-1は、意識をナビゲートし、制御するための将来の可能性を示唆しており、科学的探究は、この革新的な進歩の潜在的な副作用を最適化し、社会的影響を理解するために不可欠である。まとめモルフェウス-1は、プロフェティック社が開発した先進的なAIシステムであり、夢と現実の境界を再定義している。脳状態を監視し、超音波ホログラムを使用してルシッド・ドリーミングを誘発し、制御することを目的としている。治療と創造性の分野で期待されるものの、倫理的な懸念も生じている。モルフェウス-1は、AIが人間の潜在意識と無意識を統合する将来への重要な一歩を表している。
著者 Dr. Tehseen Zia
AR、XR、ブレインインターフェース2023/06/06

AppleのVision Proの発表：拡張現実の革命的な一歩

Appleは、最新の革新的な製品であるVision Proを発表し、拡張現実（AR）と仮想現実（VR）の世界に大きな足跡を残しました。Vision Proは、Appleのデザイン哲学を基に設計されており、ソフトウェアとハードウェアの無駄のない統合を実現しています。Tech巨人のAppleは、AR/VR市場に最初に参入したわけではありませんが、確実に大きな存在感を示しています。スリムなデザインと多数の機能を備えたVision Proは、Appleの革新的な精神と、世界を変える技術を作り続ける姿を見せています。Vision Proの紹介AppleのVision Proは、ユーザーに未曾有のARとVRの体験を提供することを目的として設計されています。スタンドアロンデバイスであるVision Proは、コンピューターまたはコンソールに接続する必要なく、独立して機能できます。これは、ユーザーが自由に動き回り、仮想空間を探索できることを意味します。さらに、ヘッドセットは調整可能なストラップとクッションで設計されており、長時間の使用でも快適性を維持できます。Vision Proは、高解像度のRetinaディスプレイを備えており、ARとVRのモードをシームレスに切り替えることができます。VRモードでは、ディスプレイは2つの少し異なる画像を各目に表示し、奥行き感覚を再現します。没入、対話、革新Vision Proの核心にあるのは、その強力な機能セットです。これは、シームレスで没入感のあるAR/VR体験を提供するために、慎重に設計されています。デバイスには、ユーザーの動きと周囲の環境を追跡するためのセンサーが備わっています。例えば、超広角カメラは、より広い視野角を提供し、より没入感のあるVR体験を実現します。同様に、ヘッドセットのLIDARスキャナーは、ユーザーの物理的な環境をリアルタイムで理解し、適応します。Vision Proには、Appleの先進的なAI技術が応用されており、独自のAシリーズチップを使用して複雑な計算を実行します。これにより、Vision Proは、ユーザーのジェスチャーを理解し、仮想環境内で応答することができます。さらに、デバイスには、AppleのボイスアシスタントであるSiriが組み込まれており、音声によるナビゲーションとコマンドが可能です。しかし、Vision Proの最も注目すべき機能の1つは、”パススルーモード”です。このモードでは、Vision Proのカメラが現実世界の景色をキャプチャし、ヘッドセット内に表示します。ユーザーは、仮想世界と交互に作用しながら、物理的な周囲環境を認識できます。現実と想像の架け橋Vision Proは、ユーザーが仮想オブジェクトと交互に作用できる、他に類を見ない体験を提供します。仮想の風景を探索したり、インタラクティブなゲームに参加したり、3Dモデリングやデザインなどのプロフェッショナルアプリケーションに取り組んだりすることができます。Vision Proは、可能性の世界を開放します。デバイスの空間オーディオ機能は、この没入感のある体験をさらに強化します。方向性オーディオ技術を使用して、仮想環境内の特定の位置からの音をシミュレートし、VR体験にリアリティを追加します。さらに、Appleは、Vision Proが新しいRealityOSをサポートすることを確認しました。このオペレーティングシステムは、ARとVRデバイス用に特別に開発されており、開発者がより没入感のあるインタラクティブアプリケーションを作成できるように設計されています。Apple Vision Proの購入方法と場所高く評価されているApple Vision Proは、発表されましたが、すぐに販売開始されるわけではありません。Appleは、発売を「来年初頭」に予定しており、テクノロジー愛好家の間で期待感を高めています。ただし、Vision Proに込められた革新的な技術は、高価な価格帯となっています。Vision...
著者 Alex McFarland
AR、XR、ブレインインターフェース2023/03/27

マインド・オーバー・マシーン：人間とデバイスの革命的なインタラクション

シドニー工科大学（UTS）の研究者たちは、技術とのやり取りを変える可能性のある画期的な発見をしました。オーストラリア陸軍と国防イノベーション・ハブとの共同研究により、チン・テン・リン教授とフランチェスカ・イアコピ教授は、ロボットやマシンなどのデバイスを思うままに制御できるバイオセンサーを開発しました。この先進的な脳コンピュータインターフェースは、先進的な製造、航空宇宙、ヘルスケアなどの業界を変える可能性があります。この種の技術が広く採用され、発展することができれば、伝統的なインターフェースであるコンソール、キーボード、タッチスクリーン、ハンドジェスチャ認識は時代遅れになる可能性があります。イアコピ教授によると、「ハンズフリー、ボイスフリーの技術は、研究室の外でも、いつでも、どこでも動作します。」グラフェン材料とシリコンの組み合わせこの最先端技術の開発は、グラフェン材料とシリコンの組み合わせによって可能になりました。これにより、研究者たちは腐食、耐久性、皮膚接触抵抗などの問題を克服し、着用可能なドライセンサーを作成することができました。ACS Applied Nano Materials誌に掲載された研究によると、グラフェンセンサーは高導電性、使いやすさ、頑丈さを備えています。六角形のパターンが付いたセンサーは、視覚皮質からの脳波を検出するために頭皮の後部に配置されます。センサーは厳しい条件にも耐えられるため、極限環境での操作にも適しています。ユーザーは、白く点滅する正方形が表示される拡張現実（AR）レンズを着用します。特定の正方形に焦点を合わせると、オペレーターの脳波がバイオセンサーによって検出され、デコーダーによって信号がコマンドに変換されます。オーストラリア陸軍は最近、兵士が脳マシンインターフェースを使用してゴーストロボティクスの四足ロボットを制御する実験を行い、94％の精度でハンズフリーのコマンドを実現しました。「2秒で9つのコマンド」「私たちの技術は、2秒以内に少なくとも9つのコマンドを発行できます。これは、9種類のコマンドがあり、オペレーターがそのうちの1つを選択できることを意味します」とリン教授は説明しています。研究者たちは、身体や環境からのノイズを最小限に抑えて、オペレーターの脳波からの信号をより明確に取得する方法を探究しています。この革新的な技術は、科学界、産業、政府から大きな関心を集める可能性があります。UTSの研究者たちは、脳コンピュータインターフェースシステムの進歩を続けることを希望しています。これにより、人間とマシンのやり取りの新たな時代が到来する可能性があります。デバイスを思うままに制御できるバイオセンサー技術の開発は、多くの分野を変える可能性があります。伝統的なインターフェースの必要性を排除し、ハンズフリー、ボイスフリーの操作を可能にすることで、この技術は障害を持つ人の生活を改善し、先進的な製造、航空宇宙、ヘルスケアなどの業界の効率を高めることができます。継続的な研究とイノベーションにより、技術とのやり取りを変える脳コンピュータインターフェースシステムの進歩が期待できます。can improve the lives of people with disabilities and increase the efficiency of industries such as advanced manufacturing, aerospace, and healthcare. With continued...
著者 Alex McFarland
AR、XR、ブレインインターフェース2023/03/06

ARグラスの未来はAIによる強化

人工知能の進歩は、主流の会話を支配しています。AIの応用は限りなく思いつきますが、それは私たちの世界と私たちがそれと関わる方法を変えるでしょう。多くの他の業界と同様に、それは特に拡張現実に当てはまります。AIモデルはすでに、特にモバイルデバイスアプリで、没入型AR体験を構築するために使用されています。拡張現実と人工知能の分野は、より徹底的に現実とデジタル世界を融合させる、直感的でユニークな体験を作成するために協力しています。AIとAR開発の次のフロンティアは、没入型エンゲージメントの可能性を拡大するために、消費者向けARグラスに高度なAI機能を実装することです。生成AIは3Dワールドの作成を加速し、着用者が自分の現実を作成するための限りない可能性を生み出す生成AIには、アルゴリズム、言語モデル、物理世界と相互作用するために必要な計算を実行するために使用可能な処理能力の向上が含まれます。現在、ARグラスにおける3Dモデルには制限があります。なぜなら、それらは本質的に手動で作成されるからです。ただし、生成AIはこれらのモデルを作成する速度と自律性を大幅に向上させます。ARグラスにおける生成AIは、3Dモデルをより迅速に構築するのに役立ち、ARの全潜在能力を解放します。このデジタルワールドの作成は、物理世界をオーバーレイするために、より迅速、より完全、より没入型になり、手動作業の必要性が減ります。生成AIは、ユーザー体験と物理空間との関わり方も変えるでしょう。生成AIを搭載したARグラスを着用すると、ユーザーは自分の想像を現実世界に直接投影できます。コードを書く必要なく、ユーザーは音声認識を使用して、ARグラスを通じて自分のイメージや3Dオブジェクトを「話す」ことができます。たとえば、「部屋の中を泳いでいるイルカがいる」と言うことができます。そうすると、目の前の空間にイルカが現れます。この没入体験の可能性は、娯楽、仕事、さらに先まで、ほとんど無限です。生成AIを搭載したARグラスは、ゲーム業界にも大きな変化をもたらし、より没入型でパーソナライズされたゲーム体験を生み出します。たとえば、ChatGPTを使用すると、よりリアルなキャラクターを作成し、新しいクエストやゲームワールドを追加することが容易になります。また、プレイヤーの行動を分析し、リアルタイムでゲームを簡単または難しくすることで、ゲーム体験を改善することもできます。AIによる音声と書き文字の翻訳は言語の壁を減らす自動音声認識（ASR）は、音声認識アルゴリズムを使用して、音声テキストをテキストに変換します。これにより、外国語のメニューなどの書き文字を、リアルタイムに母国語に翻訳できます。ARグラスで適用すると、会話中の外国語の音声を、リアルタイムで字幕付きの母国語に翻訳できます。旅行者やビジネスマンが現地語でコミュニケーションをとる際のストレスを軽減し、よりコミュニケーションがとりやすい世界を作ります。テキスト認識と翻訳は、AI光学文字認識（OCR）技術とテキストからテキストへの翻訳エンジンの両方を組み合わせて実現します。DeepLなどのエンジンは、高度な翻訳機能を提供します。また、Stable DiffusionなどのAIエンジンは、アニメーションやその他の視覚的な補助を使用して、複雑な概念を伝えることができます。これにより、ユーザーの関与が深まります。たとえば、プレゼンテーション中に、ARグラスが関連する画像やビデオをリアルタイムで表示できます。Googleは最近、この機能を備えたARグラスの開発を発表しました。また、聴覚障害者のコミュニケーションを支援することもできます。音声をキャプションに変換し、ユーザーの目の前で表示することで、唇を読んだり目を見たりする必要がなくなります。AIは、医療、教育、他の多くの分野で影響力を及ぼしています。近い将来、人気の科学フィクションのように、ARグラスが現実世界や仮想世界にユーザーを運び込み、AIが部屋や話者の位置を素早くマッピングして、どこにいてもスムーズなコミュニケーションを可能にします。AIはARグラスが現実世界の物体を容易に検出してラベル付けするのを支援し、関与を深める畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アルゴリズムは、モバイルデバイスでシーン内の物体の位置と範囲を推定するために使用されています。物体を検出した後、ARソフトウェアは物体にテキストをオーバーレイしたり、物理世界に別の物体を生成したりして、両者の間で相互作用を作り出すことができます。現実世界に投影された物体には、指示、ナビゲーション、食事や栄養、そしてその他多くの応用があります。AIを搭載したARグラスを着用すると、ユーザーは都市のどの通りを歩いても、目にした建物やランドマークについてリアルタイムで情報を得ることができます。ARグラスは、ユーザーの視界の中で建物やランドマークを識別してラベル付けし、情報を提供できます。物体認識技術が向上すると、栄養データとして、カロリー、タンパク質、脂肪、コレステロールなどの情報が、どの食品や分量にも対応して表示されるようになります。一時的に、製品のQRコードは、ユーザーが簡単に栄養情報を参照できるようになります。物体検出以外に、人の検出のための顔認識ソフトウェアも一般的になっています。顔認識は、乗客の身分を確認するための追加のセキュリティ層を提供し、搭乗手続きを迅速化するために、航空業界で飛行に使用されています。ARグラスで顔認識を使用すると、ユーザーがどこにいても、認識の力を与えることができます。たとえば、近い将来、ARグラスを使用して、ソーシャルメディアで他の人と出会い、すぐに彼らの背景情報を取得して、友達になるかどうかを決めることができるようになります。AIを搭載したARグラスは、私たちの生活を変えています。視覚と機能はさらに向上し続けるでしょう。私たちがますますつながりのある世界では、ARグラスはタスクを簡素化し、数年前には不可能と思われていた壁を打ち破っています。人工知能の進歩は急速に進んでおり、次の10年でAIは、前の50年よりも多くの進歩を遂げるでしょう。政府、ビジネス、または個人の環境に関係なく、人工知能はすぐにARグラスと融合し、私たちの物理的およびデジタル環境を統合するでしょう。
著者 Ari Grobman, 最高経営責任者, Lumus

More Posts

Page 1 of 412 3 4