特徴的なシルエットと、何より大変高いのでわかりやすいです。関東平野の広域にテレビ電波を発信できるように建造されているので、山などに遮られない限り非常に広範囲まで電波が届いていることがわかります。電波は基本的には直進します。テレビの電波が届くということは間に何もないということになります。(厳密には回折や反射といった現象や、中継局などがあるのでその限りではないですが・・・。)そのため、東京工科大学からは44Kmほど離れていますが、高い位置からであれば視認可能なんですね。いう意味ではあまり意外ではないのですが、そんなに遠いのに見えるんだという意味で意外なランドマークのお話でした。きょく)さんの学会誌論文が採録されました。旭,渡辺大地,柿本正憲,2019,昼間の都市俯瞰画像からの夜景画像の生成,画像電子学会誌,48(3),375-384都市の建物群を撮影した写真一枚から、同じアングルの夜景写真を自動計算で生成するという研究です。この分野は一般に画像のスタイル変換と呼ばれ、近年盛んに研究されています。AIによる画像認識はすっかり世の中に定着しています。画像のスタイル変換にもAI技術が使われます。夜景画像は特殊で、昼間には存在しなかった膨大な数の細かいけど明るい光が現れます。これは一般的なスタイル変換では扱いにくい対象です。今回の研究ではAIの手法は使わず、建物群の遠景画像を徹底的に分析し推定する方法を選びました。道路付近の街灯や店の灯りや車のヘッドライトなどが高層ビルを下から照らす効果も入れています。最終的に描画する細かい光は、色の種類が現実世界と同じような割合になるように工夫しています。1000枚近い既存の夜景写真を分析した結果です。現在、このような分析的な手法ではなく、日々進歩しているAIの技法をうまく使えるような手法を研究中です。メディア技術コースこんにちは。今回は趣向を変えて、食品サンプルを学内に置いてみつつVRとの関係を考察しました。スパゲッティのあるキャンパスの風景をお楽しみください。研究棟C前のスパゲッティ片研(片柳研究所)を臨むスパゲッティ庭園とスパゲッティ片研前の噴水とスパゲッティさて、食品サンプルですが世の中に役立つ研究にも使われています。ビュッフェ形式で食べ物を選び取る行動の研究で、本物の食品の代わりに使われています。1種類の野菜より複数種類の野菜から選べるような食事にしておくと、野菜を取る量が増えるということがわかったという研究があります[1]。すれば人が野菜をたくさん食べられるかを調べるのに活用されているのです。上記のような食事のときの行動を調べる実験で、VRの食品サンプルでもできるということを示した研究もあります[2]。VRの食品を選ぶ行動と現実の食品サンプルを選ぶ行動とを比較すると高い相関がみられたというものです。写真ではなく現実感のあるVRだからこそ実際の食べ物を取るときと同じ感覚になるのかなと思います。レンダリング技術(CG描画技術)がさらにリアルになればなるほど食欲を誘って現実の食品摂取の行動に近づきそうですね。店先でどういうメニューがあるか選ぶためだけでなく栄養学的な研究という意外なところで食品サンプルとVR食品サンプルが役立てられているというお話でした。メディア技術コースこんにちは。最近はスマートフォンやスマートスピーカーなどで話し声を作り出して再生する「音声合成」技術の利用が広がっていますね。今回は最近の音声合成技術について、連載形式でお話します。音声合成は、任意の文章(テキスト)を音声に変換することです。今日に実用化されている音声合成は、ゼロから音声の波形(音圧の時々刻々の変化)を作り出すのではなく、誰かの声の録音を材料として使って行います。a/の合成のようすでした。後者は、上図のように、ある確率でいろんな音ののパラメータを発生(出力)する「状態」(図のマルのところ)の系列を仮定して、出したい音に対応したパラメータを出力させていきます。近年は、いわいるAIの技術のひとつであるディープラーニング(深層学習)が活用されています。ここで、簡単にディープラーニングを用いたニューラルネットを説明します。ニューラルネットは、神経の活動を模した学習モデルです。神経細胞(ニューロン)同士が互いに結合して構成されています。基本的なモデルでは、ひとつひとつに何本かの入力(図では頭から延びる枝)と枝分かれしている出力(顔の下から延びる枝)の経路が付いています。入力からは何らかの数値が入ってきます。この合計が小さいと出力がほとんど出ず(ここでは0)、ある値より大きいと「発火」して一気に大きな出力が(ここでは1)出ます。出力された値には、次のニューロンに届くまでに「重み」と呼ばれる係数が掛け算されます。1に重み2.1をかけると値は2.1になりますね。全ての枝で重みが掛け算された後で次のニューロンの入力に入り、そこでまた合計が大きい場合に次の発火が起こります。やってAIは「学習」されるのでしょうか。教師あり学習といわれる学習では、テキストから取り出した情報(発音やアクセントなど)と実際誰かが発声した音声(=正解の情報)を使います。このデータの組を使ってAIにテキスト情報を入力したときの仮の出力と、実際の音声のデータとの差を計算すると、誤差が求まります。この誤差が小さくなっていくようにニューロンの枝の「重み」を微調整していく作業がニューラルネットの「学習」です。次回は上記を使った音声合成技術の広がりについてお話しします。メディア技術コースメディア学部健康メディアデザイン研究室の千種です。皆さんは「散布図」というものを使ったことあるいは作ったことがあるでしょうか?メディア学部の「メディア」とは皆さんご存知のように情報を伝達する媒体のことです。散布図も相関という情報を読み手に伝達する立派なメディアです。うに説明されています。plot)は、縦軸、横軸に2項目の量や大きさ等を対応させ、データを点でプロットしたものである。各データは2項目の量や大きさ等を持ったものである。日本工業規格では、「二つの特性を横軸と縦軸とし,観測値を打点して作るグラフ表示」と定義している。散布図には、2項目の分布、相関関係を把握できる特長がある。データ群が右上がりに分布する傾向であれば正の相関があり、右下がりに分布する傾向であれば負の相関がある。』2021年から大学入学共通テストが始まります。これに先立って2017年と2018年に試行調査(プレテスト)が行われました。その傾向を見ると、多くの教科で長い文章を読み取ったり、図表・グラフ・写真・絵・資料から必要な情報を探して答えを導いたりと、情報を多面的・多角的な視点で解釈する力や、もっている知識を活用しながら仮説を立てて考える力が問われています。そこで今回のブログ記事ではグラフの中でも頻出されている散布図についてフォーカスしてみます。散布図は2つの異なる情報の特性あるいは関係を知るために様々な実験データを点として作るグラフです。実際に2017年のプレテストでは、散布図を用いた出題が、数学I・数学Aで1題、地理Bで2題、生物で1題、地学で1題、ありました。2018年のプレテストでは、地理Bで5題、物理で2題、地学で3題、あり、様々な実験データを見える化するのに広く使用されています。前述のように散布図は、一般に何かの原因となる測定データがあり、同時に、その結果となる測定データもあり、その2つの関係を見える化するのに使用されます。散布図の意味の解釈法あるいは読み取り方を説明したいと思います。下図のように散布図には典型的な3パターンがあります。1左図:原因xが増加すると結果yも増加するという正の相関を示します。体重と身長の関係がこれに属します。2中央図:原因xが増加すると結果yが減少するという負の相関を示します。テレビからの音量について、テレビからの距離と音量の関係がこれに属します。3右図:原因xを変化させても結果yの変化に関係が観測できないという無相関を示します。ルーレットの1回目と2回目の出目の関係がこれに属します。このように様々なデータの原因と結果の関係を分析するのにとても有益なグラフ表現法が散布図です。メディア学部の基礎演習Iでも千種が担当する演習テーマに使用して測定データの分析に使用し、照度の測定や電波強度の測定に使用して、測定結果を分析しています。メディア技術コース私は本が好きで、学会や旅行で行った先で本屋を見かけるとつい入ってしまいます。本が好きということについては、本の内容についての「好き」の他に、紙で綴じられた「本」という形態が好きであるという面もあるのではないかと思います。表紙のデザインや文字の印刷、挿絵などが魅力的で、外国語で書かれていて内容が読めなくてもモノとして素敵だと感じます。本はかさばるので電子書籍がいいという人も多いかもしれませんが、それは本の内容だけを対象とした考え方ですね。造形物としての本が好きな場合は、電子書籍では満足できないのです。いっても、格別の綺麗な本でなくて一般的な文庫本でも、新品のきれいな装丁の本で十分魅力的なものを感じてしまうことがあります。本が沢山並んでいるところを見ること自体も楽しく感じます。左:台湾(台中)の書店、右:スペイン(バルセロナ)の書店さて、色々な書店や図書館に行って共通することは、本の配置でしょう。普通、本はジャンル別に分けられ、さらに細かい分類や、小説などであれば著者別になって置かれています。することで希望の本を見つけやすくなっているわけです。これは、本をその内容によって選ぶということを前提とした方法ですね。当たり前のように思いますが、世の中には少し異なったアプローチをしている例があります。近畿大学の学生用の施設の工夫として、本が置かれている場所を迷路のようにしているというものがあります。道筋が斜めに入り組んでいてあえて迷うように作られているとのことです。本自体はジャンル別に配置しているようですが、あえて目的の場所にスムースに進めないようにすることで、興味あること以外の本との出会いがあるようにしているのです。大学という場であるため、学生により広い教養を持つようになってほしいということからこのような設計をしているのです。別のアプローチは、どこの国だったか忘れてしまったのですが(スペイン?)、市場の中で本を売っている店があって、なんとそこでは肉のように本が量り売りされています!そうした値段付けが可能なのは中古本を扱う店だと思いますが、内容や元の定価などによらず、グラム当たりいくらというように値段付けがされています。普通、本の値段を重さで決めるなんてことはしませんね。本の価値を内容に依って決めているのではないことが明らかです。これは本の内容を無価値なものと考えた結果ではありません。店主によると、自分で選んで店に置いてある本はどれも価値のあるもので内容によって差別できるものではないため、内容でなく単純に物体としての違いとして重さによる値段付けをしているのだそうです。これは配置とは関係無いことでしたが、この考え方を適用して、重さ別に本を並べて置くということができそうですね。することで、本の選び方が変わってきそうな気がします。外出のときに持ち歩く用に軽い本が欲しいと思って選ぶのであれば軽い重量の棚から本を探し、部屋に飾る重厚な本が欲しいという場合には最重量級の棚を探す、なんて選び方がでてくるかもしれません。私達は、様々な事柄や方法について、現在のものを当たり前のものとして疑いもなく受け入れてしまっていることが多いと思いますが、そこに従来とは違う対象との関わり方を導入してみることによって、全く新しい価値が提示されることがあるのです。これは、人とモノとのインタラクションをデザインするということです。したインタラクションのデザインという考え方で物事を見直すことによって従来のアプローチを便利にしたり楽しくしたりする可能性が多々あります。した人との関わりという視点を全く考えられていないなと不満に思うことが世の中には多々あります。私の研究室では、既存のものをデザインしなおす新しい視点、面白い視点を見つけるようなことをテーマとして取り上げたいと考えています。メディア技術コース今は学会シーズンです。連続して3つの学会に行ったので、それぞれの特色を比較しつつ、学会ってどんな雰囲気なのかについて紹介します。(1)国際会議IEVC2019画像がテーマインドネシアバリ島で行われたサウンドの研究が専門の私はこの画像の学会で、画像と音を両方使った研究の発表を行いました。VRなどを目指した360度映像・画像で臨場感の高いバイノーラル録音を活用する研究プロジェクトです。学会発表には大きく分けて、口頭発表とポスター発表の二種類があります。私は今回ポスター発表を行いました。口頭発表は通常の座学形式の発表で、プレゼンテーション+会場からの質疑応答で構成されます、それに対し、ポスター発表とは、研究内容を印刷したA0サイズ程度の大きなポスターを壁に貼ってその前に立ち、見に来た学会参加者に対して直接説明するという形式です。一対多の口頭発表に比べてよりインタラクティブでありたくさんの意見を聞くことができます。今回は、画像やゲームなどに関わる研究者とそのコンテンツに付与する高臨場感がある音とはどういうものかについて活発に議論する機会を得ることができました。ところで、IEVCは画像を扱う学会であることもあり、ポスター発表の発表者にも、全員の前で自分の発表の概要を1分で述べる時間(ファスト・フォワード)があります。CGについての研究であれば、画像を載せたスライドを出して、聴衆の興味を引いてたくさんの人に聞きに来てもらうことができます。一人1分しかないため、発表者が列になって次々と入れ替わって話すという光景が見られます。余談ですが、お昼休憩には地元のインドネシア料理の食堂に行きました。写真のようなスープを注文しました。あっさり味でのスープと、ご飯と、激辛唐辛子ソース(左上)の組み合わせがとてもおいしかったです。料理にライムが添えてあったり、レモングラスというハーブがふんだんに使われていて、辛さの中にも爽やかな清涼感を感じることができます。この学会参加を通じてインドネシアの食文化の奥深さとすばらしさを体験することができました。次は、がらっと変わって、国内の医療系学会です。筆者が助成金を受けて行っている研究プロジェクトに関わるテーマであり、特定の疾患を扱っている珍しい学会です。当事者と家族が参加しているという意味でも特色があり、患者にとっては自分たちの疾患の会に自分たちが参加せずに専門家だけで話し合われる、という従来の形の学会にはない画期的な交流が行われます。お昼にマイメッセージというプログラムがあり、経験談が語られて生の声が患者と専門家の間で共有されました。音を扱った学会についてです。音の響きなどを扱う話、騒音の話、超音波の話など、なんでも含まれています。聞きたい音、消したい音、聞こえない音、色々な話題があるのです。たくさんの部屋に分かれて口頭発表やポスター発表が行われていて、色々聞いて回ることができます。質疑応答では、結構厳しく鋭い質問が飛んだりします。音を流す発表が多いので、いざ発表時に音が出ないということがないよう、発表者は入念に確認して発表に臨みます。学生の皆さん、このように学会には様々な独自の特色があります。発表の時はドキドキ緊張すると思いますが、是非チャレンジして学外の人と意見交換して自分の研究に磨きをかけてください。メディア技術コース渡辺です。7/5の記事で「ゲーム理論」に関する解説を掲載したのですが、そこから随分間が空いてしまいました。当初は二週間くらいで投稿するつもりだったのですが、学生の研究発表やら採点やら学会やらが続いてしまい、ズルズルとこの時期まで延びてしまいました...さて、この記事は前回の続きとなりますので、まずは前回記事をご覧下さい。そちらでは、「ゲーム理論」という学問領域の紹介を簡単に行っています。オスカー・モルゲンシュタイン(1902-1977)により創始された「ゲーム理論」は、当初は社会や経済の世界の事象を数学的に記述していくことに重点が置かれました。これにより、これまで論述的にしか分析がなされなかったことを数学的に分析することが可能となったことは確かなのですが、それはあくまで「問題を数式として記述できた」ことを意味するだけで、具体的にどのように最適な解を求めることは困難と言えました。これに対し、1950年にジョン・ナッシュ(1928-2015)が今では「ナッシュ均衡」と呼ばれる画期的な手法を発表しました。このナッシュ均衡を説明する前に、ゲーム理論における用語を先に説明しておきます。ゲーム理論とは「複数のプレイヤーが様々な行動を行いながら自身の利益を追求する様子を記述する」というものです。ここでいうプレイヤーは、通常のゲームのように各プレイヤーを指すときもありますし、企業同士の競争の場合は各企業、国同士の争いのときには各国が「プレイヤー」となります。プレイヤーは利益を得るために様々な行動を行っていきますが、この行動を「戦略」と呼びます。いう用語を用いると、「どのプレイヤーも、現在選択している戦略と別の戦略を選択しても利益が上昇しない」という状態のことを言います。これが画期的だったかというと、多くの場面でこの「ナッシュ均衡」こそ全プレイヤーが合理的に判断した様子を表すからです。「シミュレーション」を行うことができるというわけですね。この考え方が提案されて以降、ゲーム理論ではまず最初にこの「ナッシュ均衡」を求めることがセオリーとなりました。ゲーム中のキャラクターAIを実現する上でも重要な考え方となっています。プレイヤーはこの「ナッシュ均衡」に基づいた行動を取っていれば、常に最大の利益を得られると言えるのでしょうか?それについて、1950年にアルバート・タッカー(1905-1995)が「囚人のジレンマ」という強烈な事例を提示しました。CGでは三角形も円も同じです。立体視で間違いさがしを簡単に。ゲームやアニメ、音楽を極めるためにはビジネスもぜひ。