高価でかさばるハードウエアに依存しないコンピュータービジョン技術を提供する方法を開発したあるスタートアップが資金調達に成功した。

Seeing AIは、目の不自由な人が視覚データをオーディオに変換できるアプリだが、今回便利な機能がひとつ増えた。

コンピュータービジョンの技術で病原体を見つけるPathAIのサービスは、臨床現場での実用化まではまだ1年あまりと言われるが、同社は最近の資金調達ラウンドで6000万ドル（約67億円）を獲得した。

ロボットアームは一般市販品だが、グリッパーとソフトウェアは自社製で、同社のそのデバイスはもっぱらイチゴの収穫作業の介助が目的だ。

Facebookのいちばん新しい機械学習モデルの研究は、我々からすればなんとも平凡な仕事をさせるものだが、コンピューターにとっては今でもめちゃくちゃ難しい仕事だ。このプロジェクトの目的は、顔の匿名化と、手の動きを即興で作ること、そしておそらくもっとも難しいであろう、適切な服装のアドバイスだ。

今日この時代になっても、新しい服を探すための最善の方法が、いくつかのチェックボックスをクリックして、果てしなく続く写真をスクロールしていくやり方だというのには驚かされる。Glistenは、まさにこの課題を解決しようとしているスタートアップだ。そ

音声アシスタントがアホすぎてイラつくのは、誰もが経験すること。カーネギーメロン大学の研究者たちは、Appleの機械学習エンジニアGierad Laput氏と共同で、スマートフォンに内蔵されているAIに手を貸して、というか頭を貸して、賢くするソフトウェアを開発した。

ベラルーシを拠点とするスタートアップのVochiが、150万ドル（約1億6000万円）のシード資金の調達に成功した。同社は、スマートフォン向けにコンピュータービジョンベースのビデオ編集・エフェクトアプリを開発している。

Invisible AIは、高度に最適化されたコンピュータービジョンアルゴリズムを用いてカメラに映る人々の動きを追跡する、内蔵型のカメラコンピューターユニットを製造している。作業員の動きを模範的な動き（作業が正しく実行されている場合の様子）と比較することにより、システムがミスを監視したり、不足パーツや怪我などワークフローにおける問題を特定したりすることができる。

干ばつ、気候変動、森林破壊により世界中の森林がリスクにさらされている。これまで以上に森林のエコシステムについて研究することが重要だ。しかし、シエラネバダ山脈のエコシステムを研究するのに、すべての木に登って調査するのは骨が折れる。ドローンと先進の画像技術を使うことは、木を登るよりはるかに実用的な方法であるとカリフォルニア大学バークレー校のプロジェクトは示している。

企業向けバーコードスキャナーのScandit（スキャンディット）が8000万ドル（約86億円）のシリーズCラウンドをクローズした。本ラウンドはシリコンバレーのVCファームG2VPがリードし、Atomico、GV、Kreos、NGP Capital、Salesforce Ventures、Swisscom Venturesも参加。Scanditの累計調達額は1億2300万ドル（約132億円）と…

D-IDは「de-identification（匿名化）」という意味で、一見すると単純明快だが実はきわめて複雑高度な技術を使ってデジタル画像にぼかしを入れて、画像内の人物を特定できないようにする。現在、新型コロナウイルス（COVID-19）パンデミックにより世界中の政府や民間企業が監視技術の利用機会を増やしているため、このような対抗技術の出番が来たといえるだろう。

医療スタートアップのLyfebinは、患者の医用画像データを保護されていない誰にでもアクセス可能に保管していた。質問を繰り返すうちに、同社はTechCrunchを訴えると言い出した。

テルアビブ生まれのSeeTreeは、ドローンと人工知能を使って果樹園に精密農業を持ち込む。

ビデオと画像の認識技術会社のEyealikeが、同社製品「Eyealike Faces」を改良した。これでユーザーはデートサイトで理想の相手を見つけるのが楽になる。Eyealike Facesは、画像マッチング技術を使って顔写真を数100万枚の写真から成るデータベースと比較する。お気に入りの相手の写真をアップロードすれば、よくマッチした顔の一覧が得られるというわけだ。残念ながら自分でデモを試…

同社は機械学習のモデルを訓練して、ガラスや紙、段ボール、新聞、紙、プラスチックなどを見分ける。プラスチックはPET、HDPEなど、その素材も識別する。

患者から採取した細胞組織を顕微鏡で観察するなどして、「がん細胞や腫瘍はないか」といった疾患の有無を判断する病理診断。この診断を専門に行う病理医が今、国内外で不足傾向にあるという。 そんな現状を「AIによる病理画像診断ソフト」を通じて改善しようと試みているのが、福岡に拠点を構える九州大学発ベンチャーのメドメインだ。同社は8月17日、 DEEPCOREとドーガン・ベータを引受先とした第三者割当増…

Yes Healthは機械学習とコンピュータービジョンを利用して写真から食事の内容を認識し、糖尿病や肥満などの原因となる生活習慣を改善して医療コストの削減につなげようとしている。

現代のAI技術は、昔の新聞の個々の単語や写真に至るまで索引化を可能にした。米国議会図書館では、最新鋭の機械学習を使って1何世紀も前からの新聞記事の写真やイラストをデジタル化し分類する取り組みを行っている。

Slackはアップロードされた写真のメタデータを削除するようになった。テックの巨人にとって取るに足りない変更にも思えるが、これで写真の出所を追跡することがずっと難しくなる。

ソニーが、興味深いハイブリッド技術を開発した。1つのICに画像センサーとAIによる処理システムを載せたハードウェアだ。画像とコードの融合がますます進んでいる現在では、その利点とアプリケーションの可能性はとても大きい。

Pixel 4のカメラ開発の指揮をとってきたMark Levoy氏が登壇して解説してくれたのでスーパー・ハイブリッド・ズーム、自動ホワイトバランス、HDRライブプレビューなどの新機能を紹介してみたい。

「夜警」の通称で知られる、17世紀のオランダの画家であるレンブラント・ファン・レインの代表作「フランス・バニング・コック隊長とウィレム・ファン・ライテンブルフ副隊長の市民隊」が、44.8ギガピクセルという史上最大かつ最も詳細な画像で公開されています。美術館でなければ味わうことができないレンブラントの筆致がインターネット上で、無料でじっくりと見ることが可能です。

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)対策のために、筆記問題の回答を撮影し画像ファイルで提出する方法で実施された試験で、主催者側がiPhoneの画像ファイルを受け取れず受験生が不合格になる問題が発生しました。この問題は、iPhoneで撮影した画像ファイルの形式が主催者側が求めたファイル形式とは異なったことが原因でしたが、これに納得できない受験者らは総額5億ドル(約537億円)規模の集団訴訟に踏み切りました。

「TwitterやFacebookに自分の顔写真を投稿すると、基本的に誰でもその画像にアクセスできるようになる」ということを頭では理解していても、実際にその画像が見知らぬ誰かに利用されていることを実感する機会は少ないもの。しかし、「自分の顔写真と詳細な個人情報が知らない間にプロファイリングされていた」との実例が報告されています。

自宅からリモートワークを行う際、ZoomやSkypeといったオンラインビデオ会議ツールを使用するケースがよくあります。オンラインビデオ会議ツールではウェブカメラを使って自分の顔を映しますが、アルゴリズムで別人になりきってオンラインビデオ会議に参加できるオープンソースのディープフェイクツール「Avatarify」が公開されています。

RGBに「奥行き(Depth)」情報を加えた「RGB-D」画像から、立体的な写真である「3D写真」を生成する方法を研究者チームが提案しています。たった1枚の写真から精巧かつ立体的な3D写真が手軽に生成可能ということで話題になっています。

笑顔を浮かべている人を見れば、その人が喜んでいるのだと分かるし、泣き顔であれば悲しいのだと分かります。こうした考えから、2015年にはMicrosoftから「画像から被写体の感情を読み取って数値化してくれるツール」が登場しており、AIや機械学習が表情から感情を読み取れるようになるまであと一歩のところまで来ているように思えます。しかし、コンピューターエンジニアリングの専門家からは、意外な結論が示されました。

2019年12月に中国の武漢で発生した新型コロナウイルス感染症は世界中に感染が拡大しており、中国当局は公共エリアでのマスク着用を強制しています。そんな中、中国の検索大手である百度(Baidu)が、マスクをつけずに外出している人を人工知能(AI)で識別して探し出すオープンソースツールを開発しました。

ライト兄弟が初めて開発した「ライトフライヤー号」や、リンドバーグが太平洋横断に成功した「スピリット・オブ・セントルイス」、アポロ11号の司令船や「月の石」などの実物展示で知られる国立航空宇宙博物館を含む19の施設で構成され、映画「ナイトミュージアム2」の舞台ともなったスミソニアン博物館を運営するスミソニアン協会が、280万点の高解像度写真をパブリックドメインとして、無料で閲覧・ダウンロードできるオープンアクセスプラットフォームで公開しました。