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マイクロソフトが量子計算機プラットフォームを限定プレビュー

米国時間5月19日、Microsoft（マイクロソフト）はパートナー主体の量子コンピューティングプラットフォームであるAzure Quantumの限定プレビューを、量子コンピューティングの利用を開始したいと考えているデベロッパーに対して開始したと発表した。

画像クレジット：Xinhua / Sylvia Lederer via Getty Images / Getty Images

Azure Quantumは、当初Microsoft Ignite 2019で発表された。このAzure QuantumはIonQ、Honeywell、QCI、マイクロソフトのハードウェアと、1QBitなどのサービスを従来からあるAzureクラウドのコンピューティング機能に統合するものだ。今回の限定プレビューへの移行にともなって、マイクロソフトは選定された少数のパートナーと顧客にサービスの提供を開始した。

現段階では、ほとんどのビジネスにとって、まだ量子コンピューティングは文字通り不可欠な機能とはいえない。しかし物事が速く移り変わること、そして数年以内にこの技術が成熟したときにそれがどれほど強力なものになるかを考えると、着手すべき時は今だと多くの専門家が指摘している。特に量子コンピューティングと従来のコンピューティングとの違いを考慮し、デベロッパーが実際に開発するのにかかる時間を考えればなおさらだ。

Microsoft Igniteでは、マイクロソフトはQuantum Development Kit、コンパイラー、シミュレーターもオープンソース化した。

このようなマイクロソフトのアプローチは、他のどんな競合企業とも異なっている。また現状においては、マイクロソフトは他の量子ハードウェア企業と提携する必要がある。その理由は単に同社の量子ハードウェアへの取り組みが、まだ実用可能なレベルに達していないからだ。マイクロソフトは、マシンのコアにある異なる種類の量子ビットの開発に関して、IBMやRigettiなどとはまったく異なるアプローチを取っている。この数カ月で、いくつかのブレークスルーはあったものの、まだ動作可能な量子ビットは実現できていない。もしかすると、公表していないだけで、既に実現しているのかもしれないが。

関連記事：Honeywell says it will soon launch the world’s most powerful quantum computer

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（翻訳：Fumihiko Shibata）

D-Waveが新型コロナ対策用に量子コンピューターへのアクセスを無料提供

D-Waveは、カナダにある量子コンピューティング企業だ。米国時間3月31日、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）への対応に取り組んでいる人なら誰にでも、Leap 2と呼ばれる量子コンピューティングのクラウドサービスへのアクセスを無料で提供すると発表した。これは新薬の開発に取り組んでいる人たちだけのものではなく、現在の危機を解決するために働いている研究者、チームなら誰にでも提供される。例えばロジスティクス、ウイルス蔓延のモデル化、あるいは新しい診断方法の開発など、分野は問わない。

D-Waveのプログラムをユニークなものにしているのは、すでに同社と他のプロジェクトで仕事をしている多くのパートナーを巻き込んだことだ。そこにはVolkswagen（フォルクスワーゲン）、デンソー、Jülich Supercomputing Centre、MDR、Menten AI、Sigma-i/東北大学、Ludwig Maximilian大学、OTI Lumionicsが含まれている。こうしたパートナーは、Leap 2を使って新型コロナウイルス危機の解決策を開発しようというチームに、エンジニアリングの専門知識を提供する。

D-WaveのCEOであるAlan Baratz（アラン・バラッツ）氏が私に語ったところによれば、このプロジェクトは約1週間半前に具体化し始めたばかりだという。その会話で同氏は、Leap 2を使用するチームは商用ライセンスを取得することになるので、開発したソリューションをオープンソース化する必要はないという点を強調した。また、通常D-Waveクラウドサービスを利用する際に標準的な、1月あたり1分という制限も課されることがないという。

「Leap 2はハイブリッドのソルバーサービスによって2月26日から利用可能となっています。これはかなり大きな問題を解くことができる量子コンピューティング機能です。現実世界における生産上の問題を解決する規模で、大きな課題を解くことができます」とバラッツ氏は述べた。「そこで私たちは、他に方法がなければ、これはパンデミックへの対応策を考え出そうとしている人たちの役に立つツールとなる可能性があると考えました。そして、これを利用可能にすべきだと考えたのです」。

同氏も、このシステムにアクセスすることになったチームが、実行可能なソリューションを考え出せる保証はないことも承知している。「それでも私たちは、このツールを公開しないのは、怠慢にあたると判断したのです」と述べた。

Leapは現在、米国、カナダ、日本そしてヨーロッパの32カ国から利用可能となっている。それらの国々では、D-Waveのパートナーも活動しており、研究者は同システムを無料で利用できるようになる。

新型コロナウイルス　関連アップデート

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（翻訳：Fumihiko Shibata）

市販の材料を使い1分で完成する医療用フェイスシールドの作り方をニューヨーク大学が無料公開

ニューヨーク大学（NYU）は他の多くの学術、民間、公営機関と同様、世界中の医療従事者が必要としている個人防護具（PPE）の供給についてできることに取り組んでいる。同大学はいち早くオープンソースのフェイスシールドを開発し、量産してすこしでも需要に応えるべくその作り方を無料で公開した。

フェイスシールドは、新型コロナ患者と濃密な接触をする現場の医療従事者にとって不可欠な器具だ。具体的にはプラスチック製の透明なマスクで、顔全体を覆う。呼吸器防護具のN95マスクやサージカルマスクとともに使用され、患者が咳やくしゃみをした際に飛散するウイルスを含有する飛沫から医療従事者を保護する。

NYUのプロジェクトはフェイスマスクを量産するためのさまざまな試みの1つだが、他の多くは3Dプリントを使用している。3Dプリントは小規模な業者や個人でも製作に貢献できるという利点があるが、1枚作るのに30分から1時間もかかってしまう。NYUのデザインは一般的な材料だけを使う。透明で柔軟なプラスチックと伸縮性のあるバンドがあればよく、薄くて平らな製品をつくる設備（穴あけ器、レーザーカッターなど）のある製造施設であればどこででも1分以内で製造することができる。

マスクは臨床医と共同で設計され、すでに100個以上が緊急治療室に配布されている。NYUのチームは製造能力を上げ、材料が製造パートナーに揃えば最大30万個を作る計画だ。パートナーにはDaedalus Design and Production、PGR Scenic Technologies、Showman Fabricatorsらがいる。

チームはその作り方をダウンロード可能なツールキットとして一般公開しており、多くの人が同大学のやっていることを真似してより多くのマスクが配布されることを望んでいる。大量生産に協力してくれるメーカーからの連絡も待っている。

個人防護具不足のさまざまな側面に取り組んでいるプロジェクトでは人工呼吸器を作ったり、1台の人工呼吸器を4人同時に使える器具を作っている。これは、コミュニティーのために賢明な人々や組織が協力することで何ができるかを示すすばらしい例であり、新型コロナ危機が深まるにつれ、同様の事例がさらに出てくるに違いない。

画像クレジット：NYU / Getty Images

新型コロナウイルス　関連アップデート

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（翻訳：Nob Takahashi / facebook ）

Waymoも新型コロナの影響で全自動運転車サービスを停止

Waymo（ウェイモ）は自動運転車のパイロットサービスの一部停止期間を延長し、これには完全無人運転車のテストも含まれることを、米国時間2月20日の金曜日に認めた。Alphabet（アルファベット）傘下のWaymoはすでに、セーフティードライバーが同乗する自動運転車の運用を停止しているが、新型コロナウイルスの拡散の可能性を最小限に抑えつつ、完全自動運転車のテスト走行を続ける予定だった。

これらの完全自動運転車は、フェニックスにおける公共配車サービスの顧客と、地域配送サービスのパイロットプログラムとして利用されている。これらの事業も停止するという同社の決定は、Waymoが3月17日に最初の決定を下して以来、さまざまな州でますます厳格な移動と労働に関する制限をもたらしてきた、米国におけるCOVID-19こと新型コロナウイルス感染症の状況に対する一貫した危機感の高まりを反映していると思われる。

またWaymo以外にもCruise、Argo AI、Pony、ai、Uber（ウーバー）などが自動運転車のテストを一時停止している。

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（翻訳：塚本直樹Twitter）

気球ネットワーク開発のグーグル系Loonとの無人航空機開発のソフトバンク系HAPSMobileが空飛ぶ基地局を実現

Google（グーグル）の親会社であるAlphabet（アルファベット）傘下のLoonは、成層圏上の気球にアンテナを乗せて、僻地にインターネットを届けようとしている。同社はこのほど、パートナーのHAPSMobileのための新しいペイロードの開発を完了した。HAPSMobileはソフトバンクの子会社で、高高度を太陽エネルギーで飛ぶ無人航空機を開発している。両社が協力して互いに適応させた通信技術により、Loonの気球がインターネットの通信を地球に送受し、それをHAPSMobileのドローンが利用してモバイルの空飛ぶ基地局になる。

そのための両社の戦略的パートナーシップは昨年4月に発表されたが、それはLoonの機能試験が初めて気球以外のプラットホーム上で行われるという意味でも重要だ。HAPSMobileが開発したHAWK30航空機は、成層圏を時速100kmあまりで飛ぶ。巡航高度は約2万mだ。しかしそれではLoonの気球よりも早すぎるので、ペイロードの方でそのスピードに適応することが必要だ。例えば、LTE接続を地上のデバイスへ送受するために使うアンテナの感度を高めて高速回転を可能にし、良質な接続を維持する。

LoonとHAPSMobileによると、両社の通信技術では700km離れていても1Gpbsの高速でデバイス間の接続を提供できる。HAWK30プロジェクトにおけるHAPSMobileの目的は、圏域を地上の基地局よりも大きくすることだ。なにしろ高高度だから、最も高い地上基地局と比べても、それがカバーする圏域は大きい。現在では全体をカバーするために何万本もの地上基地局が使われているが、この方法なら40機のソーラー航空機で足りると同社は説明する。それに地上基地局方式では避けられなかった、たくさんの細かい圏外域が減ることも期待できる。

Loonにとってこれは、運用形式の有意義な拡張であり、通信技術を互いに適応させることによって、今後いろんなタイプの航空機や送受信方式にも対応できれば売上の機会も増える。だからこれは、同社の商用パートナーシップの一例にすぎない。もちろん今の気球による展開そのものが、ユーザー企業との新たなパートナーシップを獲得することもありえるが。

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）

自動運転車を開発のWaymoが模倣学習のLatent Logicを買収、シミュレーション技術を深化

自動運転車を開発中のWaymo（ウェイモ）が、オックスフォード大学のコンピューターサイエンス学部からスピンアウトした英国の企業、模倣学習によるシミュレーション技術を開発しているLaten Logic（ラテン・ロジック）を買収した。Waymoはこれまでも、シミュレーションの技術を強化する方法を探していた。

この買収を契機にWaymoは、英国のオックスフォードにヨーロッパで初めてのエンジニアリングハブを立ち上げる。ただしこれでWaymoのヨーロッパと英国への進出と投資が一段落するわけではなく、元Googleの自動運転プロジェクトで今やAlphabet傘下の企業である同社は、英国とヨーロッパでチームを成長させる機会を今後も求めていくことを表明している。

今年の前半にWaymoは、ルノーおよび日産との独占的パートナーシップにより、フランスと日本における自動運転による商用の乗用車と貨物車の、あるべき仕様について研究していくことになった。10月にWaymoは、パリにおける自動運転用交通ルートの整備についてルノーと共同研究していると発表した。

Waymoはその自動運転車開発事業の柱の1つとしてかねてからシミュレーションを挙げていたが、Latent Logicは模倣学習と呼ばれる機械学習の方法により、Waymoが行うシミュレーションをより現実に近いものにするだろう。

模倣学習の模倣は主に人間を模倣するという意味なので、Waymoの場合は車を運転している人や自転車に乗ってる人、そして歩行者の行動をモデル化する。重要なのは、人間を模倣するとその間違いや不完全な運転操作なども模倣して、よりリアルなシミュレーションになるので、Waymoの行動予測や事前対応のシステムの改善が期待されることだ。

Waymoは買収の財務的詳細を公表しないが、Latent Logicの二人の創業者であるShimon Whiteson（シモン・ホワイトソン）氏とJoão Messia（ジョアン・メシア）氏、CEOのKirsty Lloyd-Jukes（カースティ・ロイド・ジュークス）氏、そして主な技術者たちはWaymoに行くようだ。Latent Logicのチームは、オックスフォードに留まる。

Latent Logicの共同創業者でチーフサイエンティストのホワイトソン氏は「Waymoへの参加により、安全な自動運転車という私たちの夢が実現に向けて大きく飛躍する。模倣学習を使って路上の本物の人間をシミュレートすることにより、わずか2年で私たちは有意義な進歩を遂げた。私たちのこの知見とWaymoの人材、リソース、そして自動運転技術においてすでに達成した進歩を組み合わせて達成できることに、私たちは今からとても興奮を覚えている」と述べている。

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）

ヒュンダイとソウル市が共同事業で自動運転車の路上テストへ

BusinessKoreaの報道によると、Hyundai（ヒュンダイ）がソウル市と交わした覚書により、同社は来月からカンナム地区で6台の自動運転車の公道上のテストを行う。その取り決めによると、6台の車は12月に23の道路でテストを開始する。2021年には15台に増やし、水素燃料電池による電動車を公道上でテストする。

ソウル市はスマートインフラストラクチャを提供し、それらの車とコミュニケーションする。それにはインターネットに接続された交通信号なども含まれ、また交通情報などの情報を0.1秒間隔でヒュンダイの車に中継する。このようなリアルタイムの情報フローは、自動運転テスト車の安全な運転を最適化するために必要な、可視性の提供に大きく寄与するに違いない。またヒュンダイも情報を共有し、自動運転のテストに関するデータをこの技術に関心のある学校やそのほかの組織に提供して、市内における彼ら自身の自動運転技術のテストに貢献する。

ソウル市とヒュンダイともに、このパートナーシップによって世界のトップレベルの都心部における自動運転技術の展開を構築し、それを商用サービスに進化させ、同時に2024年までには自動運転車専門のメーカー企業を稼働させたいと望んでいる。

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）

自動運転車からは見えない歩行者を影で予見するシステムをMITが開発

どの点を見ても自動運転車の能力はまだ人間ドライバーを超えてはいない。でも、最終的には自動運転車に搭載された技術が、コーナーの向こう側を見るなど人間には推測すらできないことをやってのけるかもしれない。この件については、何年も前から研究開発が進められているが、MITの最新システムは既存技術を使って低コストで、まるで手品のようなワザをやり遂げる。

Toyota Research Institute（TRI）が支援しているMITの研究プロジェクトが、影の微小な変化からコーナーに何か動くものが入ってくることを予見するシステムを作った。それは自動運転車で使えるだけでなく、同じスペースで人間と一緒に仕事をするロボットにも役に立つ。例えば、病院のお手伝いロボットなどだ。

そのシステムは汎用の学式カメラを使い、コンピュータービジョンの一連のテクニックで光の強さや密度の変化をモニターして、影が動いているものの影か、静的なものの影かを判定する。そして動いているものなら、その道筋を予測する。

これまでのテストでは、この方法はカメラではなくLIDAR（ライダー、レーザーによるセンシング技術）を利用する既存のシステムよりも有能だった。もちろん、LIDARはコーナーの向こう側を予見できない。コーナーの向こう側から何か動くものがやってくることの検出では、このMITのシステムがLIDARを使ったシステムより0.5秒早かった。自動運転車の世界で0.5秒は十分に長い時間だ。事故を起こすと避けるの違いにも結びつくだろう。

目下、この実験は屋内で行われていて、コーナーの向こうからやってくるものの速度はそんなに速くないし、光は都市の本物の屋外のように激しい変化がない。だから実用化までには、研究者たちの課題がまだ山のようにたくさんある。でもうまくいけば未来の自動運転車は、路上の歩行者や自転車やほかの車に、十分敏速に対応できるようになるだろう。

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）

ヒュンダイが自動運転車によるロボタクシーサービスをカリフォルニアで試験運用

韓国・ヒュンダイの電動自動運転機能を搭載するクロスオーバーSUV車であるKonaの一群が、中国の自動運転企業であるPony.aiの自動運転システムを搭載し、米国ニューヨーク拠点のライドシェアプラットホームであるViaを利用して、来週から公道上で乗客の送迎を開始する。

そのロボタクシーサービスはBotRideと呼ばれ、11月4日からカリフォルニア州アーバインの公道で営業する。完全な自動運転車ではなく、人間のセーフティードライバーが常時運転席に座る。しかしカリフォルニア州でのライドシェアのパイロット事業は例が少ない。これまで自律車を用いたライドシェアサービスの営業が許可されたのは、AutoX、Pony.ai、Waymo、Zooxのわずか4社だ。

乗客がスマートフォンのアプリから乗車をリクエストすると、近くの場所を指示されるので、そこで待っていると拾ってくれて、またそこで降ろしてくれる。このようなライドシェアの仕組みはViaのシステムが動かし、そしてこのプラットホームは、同じ乗客による同じルートの複数回の乗車を狙っている。そのための予約や乗客と車の割り当て、QRコードによる車の特定などはViaのプラットホームが扱う。Viaの事業には二つの面があり、シカゴやワシントンD.C.、そしてニューヨークでは一般消費者対象のシャトルサービスを運用している。そして今度のロボタクシーサービスでは、クライアントが自分のプラットホームで自社のシャトルを展開する。

ヒュンダイによるとBotRideは、今後の完全な自動運転に備えてユーザー体験を検証することが目的だ。その「今後」がいつのことなのか、それは未定のようだ。しかしいつであれ、今回のパイロット事業はそれに向けての重要な足がかりだ。

Coverage area of Hyundai robotaxi pilot

現代自動車（Hyundai Motor Company）の事業開発部長であるChristopher Chang（クリストファー・チャン）氏は「同社はBotRideを利用して自動運転のライドシェア環境における消費者行動を研究する」とコメントしている。

「BotRideのパイロット事業は、今成長途上にある新しいモビリティー事業の展開と最終的な商用化のための重要なステップだ」と同社の高度製品戦略担当マネージャーであるDaniel Han（ダニエル・ハン）氏は語っている。

BotRideはヒュンダイというよく知られた名前が頭に付く。しかしPony.aiとViaの技術的貢献度も極めて大きい。Pony.aiは自動運転車の世界では新人だが、すでに17億ドル（約1847億円）の評価額で3億ドル（約326億円）を調達しており、トヨタやヒュンダイと提携している。

中国とカリフォルニアで操業しているPony.aiは従業員が全世界で約500名、2016年の後半にSequoia Capital ChinaとIDG Capital、およびLegend Capitalの投資で創業された。

同社はまた、カリフォルニア州自動車局から公道上の自動運転車のテストを許可され、カリフォルニア州公共事業委員会（CPUC）からこれらの車のライドシェアサービスでの利用を許可された数少ない自動車企業グループのひとつだ。CPUCの規則により現在のところPony.aiは乗車に対して課金できない。

画像クレジット: Hyundai/Pony.ai

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）

ボルボが輸送車に特化した自動運転車の事業部を立ち上げ

Volvo Group（ボルボグループ）が、鉱業や港湾業など、あらゆる種類のロジスティクスのハブ間で物を移動する、業務用専用の自動運転輸送にフォーカスした専門的な事業部を設立した。同社はこれまで、すでに個々のプロジェクトで採石や鉱山、スウェーデンのイェーテボリにある取扱量の多い港などで自動運転技術を導入してきた。

同社は自動運転技術のこの種の利用への需要が増えているのを見て、それに特化した事業部門を作ろうと決めたようだ。新たに作ったグループはVolvo Autonomous Solutionsと名付けられ、その公式ミッションを「自動運転による輸送の開発、商用化、および売り上げを加速すること」とした。そのフォーカスする輸送形式は「大量の品物や素材を一定のルートで一定の受け入れ先へ移動するニーズに対応すること」だ。

「このセクターに期待される成長は顧客からの直接的なフィードバックにも由来している」と同社は言う。Volvo Groupの社長でCEOのMartin Lundstedt（マーティン・ルンシュテット）氏は声明中で、「顧客からの問い合わせが非常に増えている」と述べている。

公式には、Volvo Autonomous Solutionsは2020年の1月まで親会社の傘下というかたちになる。しかし、その後の新しいトップはすでに探しており、同社がこの新興市場のポテンシャルを大きいと見ていることは明らかだ。

消費者向け自動車の自動運転とは違って一定ルートで製品や商品を運ぶ自動運転輸送は、現代のテクノロジーの能力の大きさや多様さによくマッチしている。自動運転をこのように業務用に利用すれば、例えば人間が運転する車の多い都市部における運転の混沌と複雑さを解消でき、また一定のルートを維持することによる輸送効率の向上も期待できる。

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）

自動運転車の視界に入っていない歩行者を検出できるRF探知技術

イスラエルのViziblezoneは、自動運転車が歩行者をもっと確実に見つけられるようにしたいと考えている。それには、歩行者が車のセンサーの視界にいなくてもという高い目標もある。歩行者検出専門のスタートアップはこれまで聞いたことがないが、どんなことにも最初がある。Viziblezoneは、毎年何百万人もの歩行者が車で負傷しているという大きな問題に、初めて挑戦したスタートアップかもしれない。

近くに歩行者がいることを車に警告するために、OurCrowdのインキュベーターLabs/02で育ったViziblezoneは、スマートフォンと車中の検出装置を利用する。同社の主張によると、そのソリューションは自動運転車が本格的に普及したときに特に役に立つという。

同社のファウンダーでCEOのGabi Ofir氏はこう述べる（彼はMotorolaで20年間、通信プロトコルの仕事をしていた）。「Viziblezoneは、ソフトウェアによる費用効率の良い歩行者検出装置を提供する。それは車内や携帯電話のRF装備を路上の人間用のアイアンドームに換える。今では歩行者もそのほとんどがモバイルデバイスを持っているから、この検出装置はそれらをスマートなビーコンに換えて、車から見えるように、そして避けられるようにする」。

同社のソリューションはもちろん自動運転車を狙っているが、車中のスマートフォンを利用すれば今の車でも使えると同社は言う。視覚的なセンサーを使わないので天候等に左右されず、検知範囲は最大で150メートルぐらいだ。

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）

太陽光で帆走する宇宙船「LightSail 2」が帆を広げる段階に到達

Planetary Societyがクラウドファンディングした宇宙船であるLightSail 2が米国時間7月2日に朗報をもたらした。先週、SpaceXのFalcon Heavyに相乗りして宇宙に運ばれた同機がついに、正規の軌道に乗った。

LightSail 2は本日の早朝、そのことを伝えてきた。セットアップが良好で、太陽帆を十分に広げるというメインのミッションを十分に達成できそうだ。その後同機は計画されたコースを進み、軌道の位置を今よりも高くする。そのための唯一の動力が、反射性のマイラーでできた約10平方mのシートに当る太陽光の光子だ。それは太陽光のエネルギーを電気に換えるいわゆるソーラーパワーとは、まったく異なる。

帆の展開に成功したらLightSailとして初めての偉業になる。最初の機はほかのシステムのテストが目的で、帆走はしなかった。ただし生成する推力はきわめて小さいから、スピード競争には向かない。でもその設計は、加速性や最大速度が重要でないある種のミッションにのための、効率的で効果的で安上がりな方法であることを、理論的に実証するだろう。非常に軽い推力でも、その数が多くなることによって、宇宙の真空の中では大きなスピードを作り出せる。

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）

脳でコントロールするロボットやコンピューターが手術不要で実現する

カーネギーメロン大学とミネソタ大学の共同研究グループが、ブレインコンピュータインタフェース（Brain-Computer Interface、BCI、脳とコンピューターのインタフェイス)およびロボット工学における大きな突破口を開いた。彼らが開発したのは、人間が自分の心でロボットアームをコントロールする方法だ。手術のような侵襲的な手続きは要らない。

この実験のマインドコントロールロボットは、高度な運動制御能力も示した。画面の上で動くコンピューターのカーソルを、追うことができたのだ。これは言うまでもなくロボット工学の分野における大きな前進であり、個別ケースではなく一般的に、コンピューターを脳で制御できる可能性を実証している。それにはありとあらゆる用途がありえるが、麻痺などで運動能力に制約のある人でも、コンピューター化されたデバイスを操作できるようになるだろう。

これまで成功した高精度のBCI技術は、脳の信号をピックアップするインプラントを必要とした。インプラントを埋め込むのは危険であるだけでなく、高価であり、人間への長期的な影響も解明されていない。そのため広く普及することはなく、少数の人たちだけが恩恵に与っていた。

研究グループが開発した画期的な技術では、体内に装着するのではなく皮膚に貼ったセンサーからの低品質な信号を利用する。彼らは皮膚感覚と機械学習を結びつけて、ユーザーからの信号を捉える。その信号の起源は脳の内奥だが、捉えた信号には非侵襲的なテクニックにありがちなノイズがない。

この画期的な発見は、医療現場での実用化に向けてそう遠くないかもしれない。チームは、近く臨床試験を始めたい意向だ。

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）

物の裏側をレーザー光の反射から像として求めるカーネギーメロン大らの研究

未来の自動運転車やそのほかのマシンインテリジェンスシステムは、視線の向かう先には見えないものからでも詳細な画像データを集められるだろう。カーネギーメロン大学（CMU）とトロント大学、およびユニバーシティカレッジロンドンの研究から生まれたテクニックを使うと、ここにいるまま「あの角を曲がった先」を見ることができる。

その方法は、特殊な光源とセンサー、そしてコンピュータービジョンの処理により、ここからは見えない場所の詳細な像を推測したり構築できる。それは、これまで写真や肉眼でしか得られなかった像よりもさらに詳細だ。

ただしこのテクニックには現状でやや制約があり、CMUのロボット研究所のSrinivasa Narasimhan教授によると「比較的狭い範囲内」でないと有効でない。

その制約はこのテクニックを、非視線型(non-line-of-site、NLOS)コンピュータービジョンの分野のテクニックと併用すれば緩和できる。そんなテクニックの一部はすでに商用化されており、たとえばテスラ（Tesla)のAutopilot（オートパイロット）システムは、反射ないし跳ね返ってきたレーダー信号を利用して、テスラ車の前面の、人の視線が届かない部分を見ている。

今回の新しい研究で使われたテクニックは、多くの自動運転車システムが利用しているライダーシステムと似た動作原理だ（ただしテスラはレーザー光線を使う視覚システムを嫌ってることで有名だ）。CMUとそのパートナーの研究機関は超高速のレーザー光線を使い、それの壁からの跳ねっ返りで、角の向こう側に隠れているオブジェクトを照らしている。

センサーが跳ね返ってくる光を捉え、そして反射光が原点に帰還するのに要した時間を計算する。そのほかのさまざまな測度も含め、ターゲットのオブジェクトのジオメトリー（幾何学的形状）の情報も使って、オブジェクトを正確かつ詳細に再構築する。その方法は、紙のような光を遮るものが介在していても有効なので、現実世界の環境センサーとしての有効な利用もありえそうだ。

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）

評価額最高のAIスタートアップSenseTimeが常総市に自動運転車のR&Dと公園的な試走施設を開設

評価額が世界一高い人工知能スタートアップSenseTimeが、日本に舞い降りた。この北京に拠を置く企業は金曜日（米国時間1/11）に、日本の歴史都市常総市に自動運転技術のための施設をオープンした、と発表した。同社はこの、東京から50キロメートルの都市で、自動運転車の研究開発とロードテストを行なう。

日本における同社のこの拠点施設は、2017年の、日本の自動車大手Hondaとの協定に基づくものであり、両社が共同で自動運転技術の開発を行っていく。Alibabaが支援するSenseTimeはこの前45億ドルあまりと評価され、中国各地の小売商店や病院、警察などに導入されているオブジェクト認識技術がいちばんよく知られている。Bloombergによると今週同社は新たに、20億ドルを調達中である。

生後4歳のSenseTimeは、日本に機会を見出そうとしている中国の唯一のAI企業ではない。中国最大の検索サービスBaiduも、隣国に自動運転車を持ち込もうとしており、それを可能にしたのがSoftBankのスマートバスプロジェクトSB Driveと中国の自動車メーカーKing Longとのパートナーシップだ。

日本は近年、AIと自動運転車技術への大型投資を推進しており、それにより高齢化と労働人口の減少に対応しようとしている。日本政府の構想では、オリンピックが行われる2020年に自動運転車を東京の公道上で実用化する。日本の首都は昨年の8月に、自動運転タクシーの試行に成功している。

SenseTimeの試走公園(test park)は、日本の高名なイノベーションハブ筑波研究学園都市に近く、公園として地元住民に開放される。住民たちは、いずれ自分たちが乗ることになる自動運転車を、至近距離で見物できる。

常総市長神達岳志が声明文でこう述べている: “同社が自動運転技術のR&Dセンターを当市に置かれることは、まことに喜ばしい。自動運転車は、交通システムに革命的な変化をもたらすだけでなく、地方の交通問題の解決にも資すると思われる。SenseTimeの助力により、自動運転車が常総の路上を走行するところを見ることが、待ち遠しい。それが実現するためなら、われわれはいかなる支援も惜しまないつもりだ”。

画像クレジット: SenseTime

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa）

3Dプリンターがプラスチックでなく濡れた紙パルプを使ったら楽しいアートができる

紙弾（かみつぶて）を撃って遊ぶ子どもたちのように、デザイナーのBeer Holthuisも、いたずらをするための最良の素材は濡れた紙だ、と考えた。彼の3Dプリンター、RepRapの粗末なクローンは、文字通り紙パルプの長い紐（ひも）を吐き出して、プラスチックよりも持続可能性のある3Dオブジェクトを作る。

3DPrint.comの記事によると、Holthuisは、大量の廃棄物で汚染を増大させない素材を探していた。そして彼は、すりつぶした紙に到達した。濡れた紙を押し出すと、パルプの太い飾り紐のようなものができて、それを重ねると装飾的なオブジェクトを作ることができた。

“そうやってプリントしたオブジェクトのデザインは、この技術の可能性と美しさを示すものだ”、とHolthuisは語る。“触感がいいし、紐の太さやプリントのスピードを変えていろんな形を作れる。しかも、意外と強度があって、長持ちする”。

おもしろいのは、彼は天然バインダーを使って層をくっつけているので、完全にリサイクル可能であることだ。紙をマシンに放り込んで、自動的にパルプを作らせたら、リサイクルの過程も自動化されるだろう。でも、このお話の最良の部分は、作品がまるで、高度な知性を持った蜂のコロニーが他の集団と交易するために作った物のように見えることだ。そう思うと、楽しいよね。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa）

3Dプリントした部品などの表面を安全に平滑化するZortraxのApoller平滑システム

ZortraxのApollerは、同社がSmart Vapor Smoothing（電脳気化平滑）と呼ぶデバイスで、3Dプリントされたオブジェクトの表面を溶剤を使ってなめらかにする。その結果、製品は射出成形で作った品物のようになり、FDMプリンティングに必ずある細いラインがなくなる。

そのシステムは電子レンジのようなボックスの中で複数のパーツを一度に処理できる。そのボックスの中で、霧状にした溶剤でパーツを覆い、溶剤にその仕事をさせる。終わったら、残った霧状溶剤を回収室に吸い取る。溶剤が少しでも残っているとボックスのドアが開（あ）かないので、人間が大量のアセトンを吸い込むおそれがない。デスクトップで使うデバイスであり、クリスマスパーティーをやってるオフィスの空気中に溶剤の雲が生ずる危険性もあるので、このことは重要な配慮だ。

同社の説明より: “霧状溶剤で平滑化したものは、射出成形で作ったパーツのように見える。使ったフィラメントによって、表面はつやがあったり、マットだったりする。二段階濃縮により、300ミリリットルの溶剤で複数回のプリント結果を平滑化できる。そのため、場合によっては、典型的なFDMプリンター4台の一週間ぶんの出力を一日で自動的に平滑化でき、しかも質的劣化はない”。

FDMプリントは構造的にちゃちっぽく見えることが多いから、この平滑化は一種の化粧処理であり、たぶん理論的には、3Dプリントしたパーツからモールド（型）を作ることができるだろう。実際には、アセトンで平滑化したパーツは、つやつやして外見が良いから、これから射出整形やフライス盤などで作る最終製品の姿を正しく理解できるだろう。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa）

3Dプリントで作られた銃を見るとそれを作ったプリンターを特定できる

ニューヨーク州立大学バッファロー校の研究者たちが、3Dプリンターに指紋があることを見つけた。設計のわずかな違いで、プリント物がプリントされたプリンターを同定できるのだ。未来の捜査官は、3Dプリントされたオブジェクトのレヤー（プラスチックの層）を調べて、それをプリントした3Dプリンターを特定できる。

研究のペーパーの主筆Wenyao Xuはこう言う: “3Dプリントはいろんなすばらしい使い方があるけど、贋作者にとって夢のような道具でもある。しかしもっと心配なのは、ピストルやライフルなどの小火器を、許可のない人も含め、誰でも持てるようになることだ”。

研究者たちが見つけたのは、プラスチックの層にある小さな皺（しわ）で、プリンターの機種や使用されたフィラメント、ノズルのサイズなどが分かることだ。マシンの細部のちょっとした偏りや癖によって、不完全なパターンがプリントされるのだ。彼らはその技術を、PrinTrackerと呼んでいる。

“人の指紋のように、これらのパターンはユニークで再現性がある。その結果、パターンを調べることによってその特定の3Dプリンターにたどり着くことができる”、と研究者たちは書いている。

この方法は主に、MakerbotのようなFDMプリンターに有効だ。それらは、フィラメントの長いスプールを使ってプラスチックの層をビルドプレートに落としていく。

しかし銃の3Dプリントに使われるプリンターは複雑で高価な機種が多いので、個々の層の変異が少なく、使われたプリンターの同定が難しいこともある。でも、そんな銃でも、一部の単純な部品には見て分かる変異がある。

Xuは曰く、“3Dプリンターの各機種は、どれも同じであるように作られるが、製造工程でわずかな違いが生じ、それにより、プリントされるどのオブジェクトにも、ユニークで不可避で変更不可能なパターンが生ずる”。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa）

飛行車PAL-V Libertyの実生産バージョンがスイスのモーターショーに登場した

飛行車は意外と身近に迫ってきている。たとえばPAL-V Libertyは、スイスのジュネーブで行われたモーターショーで実際に見て触（さわ）れる実物だ。この空中飛行車の実生産バージョンがショーで展示されるのはこれが初めてだが、われわれは運良く見ることができた。

PAL-V Libertyの外観は、航空機というよりも自動車的だが、路上というよりも超特殊なサーキットで見かけるかもしれないようなレースカー、といったところ。細いボディーの前の方に二つのシートが横に並んでいるが、これはふつうのデザイン。そして飛行用の折りたたみ式回転翼が上にある。

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この車は、エンジンが路上用と飛行用の計二基ある。そして実は、‘ジャイロプレーン’(gyroplane)と呼ばれるクラシックな航空機のデザインをベースにしている。それは、空中を航行できることが実証されているデザインだ。しかもPAL-V Libertyは、ヨーロッパではEASAの、アメリカではFAAのルールに従って飛行できることが認められている。また、路上の安全基準も満たしている。

ただし、飛ぶためにはパイロットの免許が要る。離着陸には小さな飛行場＋滑走路も必要だ。飛行モードとドライブモードの切り替えに5−10分を要するが、広い空き地を持ってる人なら、それも気にならないだろう。

お値段は40万ドルからだ。上に書いたいろんな要件のほかに、銀行の協力も必要かもしれない。最初の予約購入者にキーを渡せるのは2019年、それまでにすべての検定をパスしていればね。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa）

MITとハーバード大学が、安価で超強力な人工筋肉を開発

MITのコンピュータ化学・人工知能研究所は、ハーバード大学のワイス研究所と協力して超強力で低価格の人工筋肉を開発した。この技術を使って自重の1000倍の重量を持ち上げる「スーパーパワー」を持つソフトロボットを作ることもできる。

新しいソフトロボティック人工筋肉は、折り紙からヒントを得たもので、1ドル以下で一般に入手できる材料を使って最低10分で組み立てることができる。「スケルトン」と呼ばれる基本構造を密閉されたバッグで包み、バッグの中を真空にすることによって動作を変えることができる。

内部のスケルトンの部品は様々な材料で作ることが可能で、どう組み立てるか（どう折るか）によって動作が決まる。つまり、内部構造を包む皮膜が収縮したときの折れ方を変えることで、簡単かつ自分の手で「プログラム」できる。

こうしたシンプルさと材料選びの柔軟さによって、この人工筋肉は数ミリから１メートル大まで、全体性能をほとんど変えることなく、様々な大きさのものを作ることができる。筋肉が大きいほど持ちあげる力が増す。プロジェクトのメンバーたちは、いずれ象型ロボットを作って本物の象と同じように働く鼻をつけることを思い描いている。

このソリューションはソフトロボティクスが抱えている課題にエレガントな方法で取り組んでいる。現在ソフトロボティクスの応用分野で使われている他の方法で作られた人工筋肉は、柔軟性、強度などに制約がある。

このテクノロジーの実用的応用例として、医療補助機器、工業用ロボット、宇宙探査、様々なウェアラブル外骨格などが考えられると研究者らは話している。

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（翻訳：Nob Takahashi / facebook ）