04_ニュース・トレンドtwitter10facebook0hatenabookmark54lineこんにちは。この度、ビッグデータマガジン副編集長に就任致しました谷内です。Network)と言われる衝撃的な技術が界隈を賑わしています。Mindによると、わずか数枚の画像から、画像には映っていない三次元表現をAIが推測できるようになったというのです。私たちが何か物を見るとき、通常私たちが思っているよりも、多くの情報を得ています。ここに、弊社の机を写した画像があります。この画像を見たとき、あなたはこの画像に写っていること以上の情報を得ています。あなたは上の写真を見ただけで、この机を後ろから見たとき、どのように見えるか想像できるはずです。これは先ほどの机を、斜め後ろから写した写真ですが、あなたはこの写真を見ても何も違和感はないですよね?人は前から見た写真だけで、机の大きさや距離感など、おおよその情報を感じ取ることができるためです。今までのAIの技術では、三次元空間を二次元の写真から理解することはできませんでした。上の写真を見ただけでは、AIは空間を三次元で捉えることができなかったのです。このような常識を打ち破りました。GQNという技術を使用することで、ほんの数枚の写真から三次元の情報が推測できるようになりました。network)と呼ばれる層で、二次元の画像から三次元の情報を把握します。network)と呼ばれる層でその特徴を元に、物体を三次元空間に出力します。具体的に解説した動画がこちらです。Mindのブログに掲載されていた動画なので、英語の解説しかないですが、流れはよくわかると思います。実際の写真で応用には至っておらず、仮想的な三次元空間の限られた利用に留まるとはいえ、GQNが非常に優れた技術であることは間違いありません。GQNは複数の視点の画像だけから、対象の三次元世界を符号化し異なる視点からの視界を復元する。空間モデルを潜在変数とする潜在モデルで最適化する。2018GQNすごすぎ。3次元空間を特徴ベクトルで表現できているのがヤバい。普通は表現に大量の情報量を必要とする3次元以上の空間を何らかの疎な表現に落としこめているとなると、学習の効率も汎化性能も適用可能な分野も格段に広くなる。2018すでに実装を始めている猛者もいます。musyokuさんのGQN実装だ。2018今、三次元のビッグデータを扱おうとすると、非常にラベル付けに手間とコストがかかります。(三次元になると物体までの距離のデータや各方向からの写真など、入力するデータが二次元に比べ遥かに多くなるためです)そのため、ラベル付けされたデータが足りないことがボトルネックになることも多いです。この技術が実用化されれば、そのデータセット作成のコストを大きく削減することができます。画像数枚からVR空間が生み出されると考えると、この技術がいかに大きな可能性を秘めているか想像できると思います!今後としては、VRやロボティクスの分野で利用が期待されるのではないでしょうか?当分先のことになりそうですが、自動運転や工業機械、VR、ARなど様々な分野での応用が今から楽しみですね。ビッグデータが世界を変えると確信し、チェンジに入社。弊社ではビッグデータを扱うデータサイエンティスト育成の研修も行なっております。コメントをキャンセルコメントName*Email*(公開されません)Website次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。Reserved.arrowuphome。