新技術

    1: 田杉山脈 ★ 2019/11/14(Thu) 17:42:48 ID:CAP_USER.net
    NTTは光信号で情報を処理し、消費電力が従来の100分の1に抑えられる光半導体の開発で、米マイクロソフトなど国内外の65社と連携する。2030年までに量産を目指す。次世代通信規格「5G」では中国など海外勢に主導権を握られている。5G後の「6G」を支える情報処理技術として、世界標準を狙った連合作りを進める。

    省電力の光半導体が実用化すれば、1回の充電で1年持つスマートフォンの実現も視野に入る。

    NTTは10月末、ソニーや米インテルと20年春にも光で動作する新しい原理の半導体開発などを研究する業界団体を設立すると発表。NTTの澤田純社長は13日、東京都武蔵野市で開いた「NTT R&Dフォーラム2019」で同団体にマイクロソフトなども参加を検討していることを明らかにした。

    参加を検討する65社のうち海外勢は約55社。米通信大手のベライゾン・コミュニケーションズや台湾の通信大手、中華電信なども加わる可能性がある。

    光半導体では電子で動く半導体に比べて電力消費を100分の1に抑えられるという。現在の半導体は光信号を電気信号に転換するなどして情報を処理しており、この切り替えの過程でエネルギーのロスが生じていた。

    光信号のまま情報をやりとりすることができれば情報処理の効率が高まる。澤田社長は「光半導体を使うことで、端末やネットワーク、アプリの能力をより広めていける」と意気込む。ソニーやインテルなどと研究を進め、数年で通信方式の規格や情報処理に使う半導体チップの仕様を決める方針だ。

    NTTは過去に何度も自社の次世代構想を示してきたが、海外に広がらなかった。1990年代に映像も送れる高機能な通信サービス提供を狙った「VI&P」構想、05年には次世代高速通信網「NGN」構想などを打ち出した。

    だがいずれも海外では普及せず、世界ではインターネットエコノミーが進展した結果、通信分野の主導権は米「GAFA」などの巨大IT(情報技術)企業に移った。

    研究開発への投資も見劣りする。NTTの18年度の研究開発費はグループ全体で約2200億円で、米アマゾン・ドット・コムの1割の水準にとどまる。一方、米中の主要企業は研究開発費を積み増しており、QUICK・ファクトセットのデータ(金融除く、ドルベース)では、米企業の研究開発費は18年までの5年間で51.7%増えた。

    ITを中心とする技術革新で、人工知能(AI)などの新技術が企業の競争力に直結するようになった。NTTが10年後の情報通信分野での主導権を狙うには、要となる技術を世界標準に据えるだけの力が求められる。
    https://www.nikkei.com/article/DGXMZO52123880T11C19A1TJ2000/

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    1: ムヒタ ★ 2019/07/18(木) 08:57:51.01 ID:CAP_USER.net
     人間の脳とコンピュータの直接接続を目指す、Elon Musk氏の新興企業Neuralinkは、数千個の電気プローブを脳につなげるシステムを開発し、2020年にこの技術の臨床試験を開始したいと考えている。最高経営責任者(CEO)のMusk氏が米国時間7月16日に明らかにした。動物実験では既に有効性を確認しているという。「サルは自分の脳でコンピュータを制御することができた」と、Musk氏は16日、サンフランシスコからYouTubeでライブ配信されたプレゼンテーションで述べ、同社の科学者が期待していた以上の研究成果を発表した。

     Neuralinkの最初の目標は、脳や脊髄の損傷または先天性障害を持つ人々を支援することだとMusk氏は述べた。この技術は、脊髄損傷が原因で運動機能や感覚機能を失った対まひ患者を支援できる可能性がある。この治療法は、「コンセンシュアル(共感性)テレパシー」のようなSFめいた極端な発想と比べれば、衝撃度はかなり低い。

     しかし長期的な目標は、人間と人工知能(AI)をつなぐ「デジタルスーパーインテリジェンス層」を構築することにある。同氏はAIを、人類に対する実存的脅威とみなしている。

     「最終的には、AIとの共生のような状態を達成できる、脳とマシンをつなぐ完全なインターフェースを構築できる」とMusk氏は述べた。そこに至るまでの1つの目標は、思い浮かべるだけで1分あたり40語を入力できるようにすることだ。

     Neuralinkは、コンピューティングと人類の両方を劇的に作り変える可能性を秘めている。ただし、同社や同じ志を持つ研究者らが、人間を直接マシンと接続するべきだと、規制当局と一般社会を納得させることができればの話だ。技術を開発し、実用化と低価格化を進めて、安全で望ましいものであることを人々に納得させるまでには、莫大な課題を乗り越えなければならない。
    2019年07月18日 08時00分
    https://japan.cnet.com/article/35140044/

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    1: 田杉山脈 ★ 2019/06/27(木) 22:23:11.25 ID:CAP_USER.net
    次世代の半導体の材料などとして期待され、合成するのが難しいことから夢の物質とも呼ばれる炭素素材の「グラフェンナノリボン」を自在に製造する技術を開発したと名古屋大学のグループが発表し、コンピューターの小型化などに応用できる可能性があるとして注目を集めています。

    「グラフェンナノリボン」という物質は、六角形の環状の炭素分子がつながった「ナノメートル」サイズの炭素素材で、大きさなどによって電気の通しやすさなどの性質が変化するため、次世代の半導体などへの応用が期待されていますが、効率よく合成する方法はなく、夢の物質とも呼ばれています。

    名古屋大学の伊丹健一郎教授のグループは、環状構造を持つ特定の炭素分子を独自の触媒で反応させたところ「グラフェンナノリボン」を効率的に合成でき、材料の量などを調整することで、形や大きさを制御することもできたということです。

    「グラフェンナノリボン」を使った半導体は、これまでより小さなサイズで同等以上の能力を発揮することができると考えられていて、コンピューターの小型化や高性能化などにも応用できる可能性があるとして注目を集めています。

    伊丹教授は「長年の課題を解決でき、企業と量産化のための技術開発を始めていて、できるだけ早く応用につなげたい」と話しています。
    https://www3.nhk.or.jp/news/html/20190627/k10011970331000.html

    【“夢の物質” 炭素素材の製造技術の開発に成功 名古屋大学】の続きを読む

    1: へっぽこ立て子@エリオット ★ 2019/05/15(水) 14:52:50.96 ID:CAP_USER.net
    AGCは、窓ガラスに透明ディスプレイを組込む技術を世界に先駆けて開発した。これにより、窓ガラスから見える風景に重ねて情報を表示できるようになる。

    https://www.watch.impress.co.jp/img/ipw/docs/1184/581/img1_o.jpg
    電源OFFの状態(左)と電源ONの状態(右)

    AGCは視認性に優れ、空間に浮かんだようなデザインが特徴のinfoverre(インフォベール)を2013年に開発。ガラスに映像を表示するサイネージとして、ビル・空港・ショッピングモールなど様々な場所に導入している。

    AGCの持つ複層ガラス製造技術をinfoverreと組み合わせることにより、窓ガラスへ透明ディスプレイを組込むことに成功。電源を切っているときは通常の窓ガラスで、電源を入れることで窓ガラスに映像が表示される。

    この技術により、窓が情報を表示するプラットフォームとなり、風景に合わせて周辺の観光情報等をリアルタイムに表示できるようになる。

    今後は映像を表示させるだけでなく、窓を通して様々な情報を入手できるよう、タッチ機能などインタラクティブな機能を追加。将来的にこの技術を、観光名所・博物館・列車・バスなど様々な窓へ適用できるよう、実用化に向けた研究開発を進めるとしている。

    https://www.watch.impress.co.jp/img/ipw/docs/1184/581/img2_o.jpg
    列車内の導入イメージ

    関連リンク
    AGC
    http://www.agc.com/index.html
    ニュースリリース
    http://www.agc.com/news/detail/1199209_2148.html

    2019年5月15日 13:24
    Impress Watch
    https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/1184581.html

    【窓ガラスに透明ディスプレイを組込む技術。AGC開発】の続きを読む

    1: 田杉山脈 ★ 2019/02/19(火) 15:57:58.52 ID:CAP_USER.net
    NECは、深層学習を使用して声認証の速度と精度を向上させ、5秒の発話で約95%の精度の認証が可能になったと発表した。

     東京工業大学 情報理工学院 篠田浩一教授と共同で研究開発が行なわれている技術で、特定のフレーズに依存せず自然会話によって認証する「テキスト独立方式」の声認証。深層学習と学習データの拡張により、認証に必要な発話時間が従来の半分となる5秒に短縮され、人でも聞き分けることが難しい環境下でも約95%の認識率を実現したという。

     今回開発された手法は、音声全体を検索し特徴量を抽出する「特徴抽出ネットワーク」と、話し方やイントネーションなどといった特有の音声パターンを抽出し重みづけする「注意ネットワーク」の2つから構成される「特徴抽出ロジック」を用いて認証を行なうもの。特徴抽出ロジックは、多重構造のニューラルネットワークに数千人規模の音声サンプルを与えて学習させることで形成され、情報量の少ない短時間の音声データからでも効率的な特徴抽出を可能にする。

     また、音声データにノイズや改変を加えることで別のデータを作り上げる独自の「データ拡張技術」を活用し、学習データを拡張。背景ノイズが目立つ音声や、複数の声が混じる音声、声を改変して別の人物をシミュレートした音声などを生成できるもので、より多くのサンプルデータを集めることが可能。話者数としては約5倍、学習データ量としては約20倍にまでデータを拡張し、学習の強化と誤認識率の低減を図っている。

    2020年の実用化を目指しており、コールセンターなどでの本人確認手続きの効率化や、ほかの生体認証との併用によるEコマースなどでの決済手続きの利便性向上、音声鑑定といった犯罪捜査支援などへの応用を見込んでいるという。
    https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1170/409/02_l.jpg
    https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1170409.html

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