フィックス(CG)、3D地図などで身近な存在です。最近は機械学習による人工知能(AI)を使い、応用範囲を品質検査や医療診断などへ広げつつある。活をどのように変えるのか。佐藤いまり教授に聞きました。Interview描きたい光景を説明する文章を入力すれば機械(コンピュータ)が絵を出力。画像に隠されている人間が判別しにくいカモフラージュ物体を機械が見つけ出す。杉本晃宏教授が取り組む研究はどれも楽しいものです。研究の動機は一貫しています。「ものを見るということはどういうことか。人は見たものが何かを判別できるのか?」。この疑問を解くために、人が認識する仕組みを推測し、数理モデルを設計、機械で動かし、検証を繰り返しています。急速な進化を遂げ、またAIの世界における機械学習や深層学習(ディープラーニング)という言葉が一般にも広く浸透してきたことを受け、コンピュータビジョン(機械の目)での情報センシング技術に対する関心が産業界からも高まっています。あるシリコンカメラの精度をソフトウエアによってさらに高めようと研究しているのがNIIの鄭銀強准教授です。現在の"機械の目"では何が見えるのか、そして今後どう発展していくのか。鄭准教授に聞きました。Interview人は網膜像から3次元の世界を脳内で構成し、奥行きを知覚します。それはどのような数学的モデルで表現できるのでしょうか。コンピュータビジョンの研究者であるNIIの池畑諭助教は、その点に興味を持ち、近年は陰影を用いて3次元復元を行う「フォトメトリックステレオ」と呼ばれる手法で3次元復元に挑んでいます。現在は深層学習(ディープラーニング)も用いていて、多様な分野での実用化もめざします。どんな可能性があるのかを聞きました。Todayは無料で冊子PDFをダウンロードしてご覧いただけます。kouhou(a)nii.ac.jp※(a)の部分を@に置き換えて送信してください。