30代〜次世代テクノロジーの冒険の書　

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日々進化しているテクノロジーを、今日も探索してきました









量子コンピュータの進化がめまぐるしい今日この頃ですが、





その最前線に立つのが、東京大学発のスタートアップ OptQC です。




従来の量子コンピュータに比べて大きなアドバンテージを持つ「光量子コンピュータ」を開発しており、


なんと、、2025年度には商用1号機のリリースを目指しています​




現在の進捗状況

OptQCは、光ファイバーを使って量子情報を処理する「光量子コンピュータ」の開発に取り組んでいます。

この技術は、既存の量子コンピュータに比べて大量の量子ビットを高速に扱えるという強みを持っています​。


2024年9月の段階で、商用機の開発が着々と進行しており、

2025年度中には商用1号機が実用化される見込みです。

加えて、28年度には高速性を追求した2号機、29年度には量子ビットの精度を高めた3号機の開発を計画しています​。





今後の未来

今後、光量子コンピュータの技術がさらに進化すると、さまざまな分野での応用が期待されています。

例えば、医療や金融、材料開発などの分野で、従来のコンピュータでは解決できなかった高度な問題を効率的に処理できるようになるでしょう。

また、情報セキュリティの分野でも、量子技術を活用することで、従来の暗号化技術では不可能な安全性を実現できる可能性があります​。





この技術が確立することで生まれるメリット

計算能力の飛躍的向上

光量子コンピュータの強みは、他の量子コンピュータ技術に比べてより多くの量子ビットを扱える点にあります。

これにより、従来のスーパーコンピュータでは数年かかる計算をわずか数秒で処理することが可能になります​。

エネルギー効率の向上

光を使うことで、エネルギー消費を大幅に削減できる可能性があり、持続可能な未来への貢献が期待されています​。


新たな産業の創出

量子技術の実用化により、新しい産業が生まれるだけでなく、既存の産業にも大きな革新をもたらします。これにより、雇用の創出や経済成長が促進されるでしょう​。






一般市民の我々にとっては、どのような変化が想定されるのでしょうか？

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メリット

日常生活の向上

量子技術は、通信速度の飛躍的な向上や、より安全なデータのやり取りを可能にします。

例えば、オンラインショッピングや金融取引のセキュリティが格段に向上するため、一般市民が安心してデジタルサービスを利用できるようになります​。


ヘルスケアの進化

量子コンピュータを活用した新しい医療技術により、病気の予防や治療が効率的に行われるようになる可能性があります​。



デメリット
技術の格差

高度な技術が一部の大企業や先進国に集中する可能性があり、一般市民や途上国が恩恵を受けにくいという懸念があります​。


プライバシーへの懸念

量子技術の進展により、従来の暗号化技術が無効化されるリスクがあります。

これにより、プライバシー保護のための新たな対策が必要となるでしょう​。



　　　　　　　　　　　　　　　


OptQCの取り組みは、これまで解決できなかった問題に対して新しい解決策を提供し、さまざまな分野でのイノベーションを促進するでしょう。


しかし、その一方で、技術の進化に伴うリスクや社会的な課題にも目を向ける必要があります。



この技術が確立されることで、私たちの未来はより明るいものになるかもしれませんが、それをどのように社会に取り入れていくかが重要ですね



これからの発展に期待！

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皆さんこんにちは






テクノロジーに触れていますか？？






朝晩が、大分涼しくなりましたね。。。






早く秋が来てほしいです。。










私は、最近PYTHONを触りだしたのですが、、





素人にはなかなかハードル高いっす
ｗ








そんな、pythonですが、Microsoftは最近、ExcelでPythonを使用できる新機能を発表しました







この新機能により、Pythonの強力なデータ分析と、Excelのデータを使いやすいグラフやチャートに変更する機能をExcel内で直接利用できるようになります





この統合は、生産性を向上させ、初心者から経験者までのワークフローを効率化することを目的としています。






●主な特徴●

●シームレスな統合:
Python in Excelは、Excelの使い慣れたインターフェースとPythonの強力な機能を組み合わせています。

これにより、Excelを離れることなくPythonスクリプトを使用してデータを操作・分析できます。


●データ分析と可視化
Python in Excelを使用すると、PandasやMatplotlibなどの人気のあるPythonライブラリを使用して高度なデータ可視化や複雑なデータ分析を行うことができます。


●自動コード生成

この統合には、CopilotがPythonコードの作成を支援する機能が含まれています。

これは、コーディングに不慣れな人や特定のタスクに助けが必要な人にとって特に有用です







始め方

●Python in Excelを有効にする

最新バージョンのExcelがインストールされていることを確認します。

Excelの設定に移動し、Python統合を有効にします。


●最初のスクリプトを書く

基本的なデータ操作を行う簡単なPythonスクリプトを書くことから始めます。

例えば、Pythonを使用してデータをクリーンアップしたり、計算を行ったり、チャートを生成したりできます。

●Copilotを利用する
特定のスクリプトの書き方がわからない場合は、Copilotを使用してコードを生成してもらうことができます。

達成したいことを説明するだけで、Copilotが必要なコードを提供してくれます








●実践的な応用例

データのクリーンアップ

Pythonスクリプトを使用してデータをクリーンアップし、分析の準備を整えます。

自動レポート作成

Pythonのデータ処理機能とExcelのフォーマット機能を組み合わせて、自動レポートを生成します。

高度な可視化

Excelだけでは作成できない複雑なチャートやグラフを作成します。








Python in Excelは、データ分析と可視化の能力を大幅に向上させる強力なツールです



この統合を活用することで、コーディングに不慣れな場合でもワークフローを効率化し、生産性を向上させることができます




Python in Excelは現在、「Microsoft 365」のBusiness/Enterpriseサブスクリプションで提供中みたいなので、


今はちょっと敷居が高いですが、、、、


今後の発展に期待ですね



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皆さん、こんにちは！





きょうは、月がきれいですね。。





心が、洗われる気がします。。




自分の心をオープンにして、、月を眺めるのも悪くないですね。。






というわけで、今回は国立情報学研究所(NII)Iが開発したオープンソースの大規模言語モデルについて。







NIIが「GPT-3級」の大規模言語モデルを開発


NIIの新しいモデルは、GPT-3と同等の規模を持つ言語モデルです。


これは、非常に多くのデータを使って学習されており、さまざまなタスクに対応できるように設計されています。

パラメータ数は約172億個（GPT-3と同規模）


このモデルのパラメータ数は約172億個です！

パラメータとは、モデルが学習する際に調整される数値のことです。

パラメータが多いほど、モデルはより複雑なパターンを学習することができます。

GPT-3もNIIのモデルも同じくらいの規模です。




日本語に強いマルチリンガルモデル

このモデルは、日本語に特化している点が特徴です。

多くの言語モデルは英語を中心に学習されていますが、NIIのモデルは日本語を含む多言語に対応しています。

これにより、日本語の文章生成や理解が非常に高い精度で行えるようになっています



オープン性

NIIの新しい大規模言語モデルは、オープンソースとして公開されています。

オープンソースとは、ソフトウェアのソースコードが誰でも自由に閲覧、利用、修正、再配布できることを意味します。

モデルの内部構造や動作を誰でも確認できるため、信頼性が高まります。

これにより、研究者や開発者がモデルを自由に利用し、改良することができます





学習に使用したデータセットも全て公開


これにより、以下の利点があります：



再現性
他の研究者が同じデータセットを使用して実験を再現できるため、結果の信頼性が高まります。


透明性
どのようなデータが使用されたかを確認できるため、モデルのバイアスや偏りを評価することができます。


オープンソースであることと、学習データセットが公開されていることにより、研究や開発の透明性が高まり、モデルの動作や結果が公開されているため、信頼性が高まります。


多くの研究者や開発者が協力してモデルを改善することができ、技術の進歩が加速します




日本語対応
NIIの新しい大規模言語モデルは、日本語テキストの処理に特化しています。

これは、日本語の文章を理解し、生成する能力が非常に高いことを意味します

多くの言語モデルは英語を中心に学習されていますが、このモデルは日本語のデータを大量に使用して学習されています。


日本語テキストの処理に特化

このモデルは、日本語の特性を考慮して設計されています。

例えば、日本語の文法や語彙、表現の多様性を理解するために、特別なアルゴリズムやデータセットが使用されています。

これにより、日本語の文章生成や翻訳、要約などのタスクで高い精度を発揮します。



英語やコードなど他の言語にも対応

このモデルは、日本語だけでなく、英語やプログラムコードなど他の言語にも対応しています。

多言語対応のモデルは、異なる言語間での翻訳や、複数言語を使用するタスクにおいても高い性能を発揮します。

例えば、英語の文章を日本語に翻訳したり、プログラムコードを生成したりすることができます。




約2.1兆トークンの多様なデータセットを使用

NIIの新しい大規模言語モデルは、約2.1兆トークンのデータセットを使用して学習されています。

トークンとは、文章を構成する最小単位（単語や句読点など）を指します。

2.1兆トークンという膨大なデータ量を使用することで、モデルは非常に多くの情報を学習し、より高い精度で自然言語を理解し生成することができます




具体的には、以下のようなデータが含まれています


日本語のウェブページ

インターネット上の日本語のテキストデータを収集し、モデルに学習させています。


学術情報

科学研究費助成事業（KAKEN）のデータベースに掲載されている研究課題の概要テキストなど、学術的な情報も含まれています

Wikipedia

日本語版Wikipediaのテキストデータも使用されています。Wikipediaは多くの情報が集まっているため、モデルの学習に非常に有用です。


これにより、NIIの大規模言語モデルは、日本語の文章生成や理解において非常に高い精度を発揮することができます。





日本のAI研究開発コミュニティの知識基盤を強化

NIIの新しい大規模言語モデルは、日本のAI研究開発コミュニティの知識基盤を強化する役割を果たしています。

知識基盤とは、研究や開発を支えるための情報やデータの集積を指します。

このモデルは、研究者や開発者が利用できる高品質なデータやツールを提供することで、AI技術の進展を支援します。


これにより、NIIの大規模言語モデルは、日本のAI研究開発コミュニティの知識基盤を強化し、LLM研究をリードする存在となっています。






自然言語処理タスク全般に活用可能

NIIの新しい大規模言語モデルは、自然言語処理（NLP）タスク全般に活用可能です。

自然言語処理とは、人間の言葉をコンピュータに理解させたり生成させたりする技術のことです。

このモデルは、以下のような幅広いタスクに対応できます↓



機械翻訳
ある言語の文章を別の言語に自動的に翻訳する。


要約
長い文章を短くまとめる。


質問応答
ユーザーの質問に対して適切な回答を生成する。


感情分析
文章の感情を判定する。



対話システム
ユーザーとの自然な対話を実現する。


日本語特有の表現や文化的背景を考慮した処理が期待される

このモデルは、日本語特有の表現や文化的背景を考慮した処理が期待されています。

日本語には、他の言語にはない独特の表現や文化的なニュアンスが多く含まれています。

例えば、、


敬語
相手に対する敬意を示すための言葉遣い。


わびさび
不完全さや儚さの中に美しさを見出す日本独自の感性。


文化的な表現
例えば「いただきます」や「ごちそうさま」といった食事の前後に使う表現。



これらの要素を理解し、適切に処理することで、より自然で文化に即した日本語の生成や理解が可能になります




現在はプレビュー版の公開段階



NIIの新しい大規模言語モデルは、プレビュー版として公開されています。

プレビュー版とは、正式なリリース前に一部の機能や性能を試験的に公開する段階のことです。

この段階では、モデルの一部の機能や性能が試験的に提供され、ユーザーからのフィードバックを収集することが目的です。






このプレビュー版は、今後のさらなる改良や評価が予定されています。
具体的には、以下のようなプロセスが進行中です↓




学習データの追加

現在のプレビュー版は、学習データの約3分の1までを使用して学習されています。

今後、残りのデータを使用してさらに学習が進められます。


性能評価
モデルの性能を評価するためのテストが継続的に行われます。

これにより、モデルの精度や信頼性が確認されます。




ユーザーフィードバックの反映

プレビュー版を使用したユーザーからのフィードバックを収集し、それを基にモデルの改良が行われます。

これにより、NIIの大規模言語モデルは、より高性能で信頼性の高いものへと進化していくことが期待されています




少々長くなりましたが、、


日本も世界に負けじと頑張っていますね




これからも、次世代テクノロジーに目が離せないです




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皆さん、こんにちは！




暑い毎日が続いて、、そろそろ秋が来てほしいですね




エアコンの電気代が気になる今日この頃。。







今日はそんな電力について



量子コンピュータがエネルギー業界に革命をもたらす可能性があります。




特に、仮想発電所（VPP）の需給調整の最適化において、その能力が期待されています。





仮想発電所（VPP）とは？


たくさんの小さな発電設備や蓄電設備を一つの大きな発電所のように管理するシステムです。

これにより、再生可能エネルギー（太陽光や風力など）の供給が不安定でも、効率的に電力を供給できます。


これにより、再生可能エネルギーの供給の不安定さを克服し、電力市場での効率的な電力供給を可能にします。



量子コンピュータは、従来のコンピュータが苦手とする複雑な計算を得意としており、VPPの需給調整における不確実性を含む膨大なデータの処理に適しています。

この技術を活用することで、発電予測、需要予測、電力市場価格の予測など、多くの変動要素を考慮した上で、リアルタイムでの最適な電力供給が実現可能になります！



日本のエネルギー技術開発を牽引する新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の支援を受け、グリッドと電気通信大学が共同で進めるこのプロジェクトは、量子GAN（生成的敵対ネットワーク）とQAOA（量子近似最適化アルゴリズム）を組み合わせることで、VPPの需給調整を効率的に行う方法を研究しています。。



この取り組みは、再生可能エネルギーの利用拡大と電力供給の安定性向上に貢献し、脱炭素社会の実現に向けた大きな一歩となるでしょう。

量子コンピュータの誤り訂正機能が実用化される2035年ごろには、量子コンピュータが実際の社会問題の解決に広く応用される時代が来ると期待されています！



こうして、具体的な数字がでてくると、身近に感じてきますね。。。



これからのテクノロジーの未来が楽しみです



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みなさんこんにちは！



今年も、梨泥棒の話題が多かったですね。。




セキュリティーには気をつけましょう！






今日はそんなセキュリティーのはなしです。



新たな詐欺「Hello Pervert」について。




詐欺の手口:

「Hello Pervert」詐欺は、Google Mapsのストリートビューを利用して、被害者の自宅の写真を脅迫メールに添付します。詐欺師は、被害者のコンピュータがPegasusスパイウェアでハッキングされていると主張し、金銭を要求します。



Pegasusスパイウェアとは？

概要: Pegasus（ペガサス）スパイウェアは、イスラエルの企業NSO Groupが開発したスパイウェアです。このソフトウェアは、スマートフォンに感染し、データを盗み取るために使用されます。

どのように動作するのか？

感染方法

Pegasusは、iOSやAndroidのデバイスに感染します。

感染すると、メッセージ、通話、写真、電子メールなどのデータを抽出することができます。



リモート操作:

このスパイウェアは、カメラやマイクを秘密裏に有効化し、監視対象の行動を監視することができます。


なぜ問題なのか？

プライバシー侵害

Pegasusは、個人のプライバシーを侵害するため、多くの問題を引き起こしています。

特に人権侵害やプライバシー侵害の問題が指摘されています。

国際的な調査:によって、その実態が明らかにされました。




心理的な戦術

リアルな脅威: 詐欺師は、現実的な脅威と視覚的証拠（自宅の写真）を使って、被害者が監視されているという誤った感覚を作り出します。

これにより、被害者の恐怖心と支払いの緊急性が高まります。



現実チェック

脅威の実態:ですが、ほとんどの脅威は虚偽です。

写真は公開されている情報源から取得されており、スパイウェアの主張は誇張されています。

冷静に事実を確認してから対応することが重要です。



予防策
自宅のぼかし
Google Mapsで自宅をぼかす、

定期的にオンライン地図サービスをチェックする、

強力なセキュリティ対策を維持して個人情報を保護することが推奨されます。



物騒な世の中なので、セキュリティ情報はこまめにチェックしましょう！！


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皆さんこんにちは



以前、ブログで記事にした、



Open AIの新しいAIモデル「Strawberry」が、今後2週間以内にリリースされる見通しだそうです




あらためまして、

Strawberryとは？

OpenAIが開発した新しいAIモデル「Strawberry」は、従来のAIとは異なり、応答に10〜20秒の時間をかけることで、より正確な回答を提供することを目指しています。



特徴と進化
思考時間: Strawberryは、回答を生成する際に10〜20秒の「思考時間」を設けます。これにより、複雑な問題に対しても慎重に考慮した回答を提供できます。

●パーソナライズ
過去の対話を記憶し、ユーザーに応じたパーソナライズされた応答を提供します。



利点と課題
利点: 数学の問題やプログラミングのタスク、ビジネス関連の複雑な戦略立案などにおいて、正確で論理的な回答を期待できます。

●課題
シンプルな質問に対しても時間がかかるため、すべてのシーンで利用価値が高いわけではありません。



市場への影響
Strawberryは、OpenAIのチャットボットサービス「ChatGPT」に新たな風を吹き込みます。
今後2週間以内にリリースされる予定で、ChatGPT Plusの有料ユーザーは無料ユーザーに先駆けてアクセスできます。


競争と未来
GoogleのAI「Gemini」との競争が予想されます。

Geminiはマルチモーダル対応で、テキストだけでなく画像や音声にも対応しています。



（マルチモーダルとは、音声、画像、テキストなどの異なる形式の情報を組み合わせて処理することで、より自然で便利なユーザー体験を提供する技術です。これにより、直感的な操作や多様な情報の統合が可能となり、ユーザーにとって非常に有益な技術となっています。）




Strawberryがどこまで競争力を持つかは、今後の改善とアップデート次第です。


このように、StrawberryはAIの進化の最前線に立ち続けるための重要なステップとなります。



新しいAIモデルの登場により、AI分野の競争がさらに激化することが予想されます！



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みなさん、こんにちは！







まだ厳しい暑さが続いていますね。








我が家では、アイスクリームが人気です。



アイスを食べて、ダルさすっきり！頭フル回転！



と行きたいですねｗ





今回は、そんなだるさを感じさせないような（？）新しい製品が登場しそうです！！


その名は


NVIDIA Blackwell
NVIDIA Blackwellは、2024年後半に登場予定の最新の高性能チップです。
このチップは、AI（人工知能）や高性能計算（HPC）アプリケーション向けに設計されており、非常に高速で効率的な計算能力を提供します。




● 新しい技術の導入

NVIDIA Blackwellは、新しい技術を導入しています。

例えば、トリリオンパラメータスケールのAIモデルを実行するための新しいTensor CoresやTensorRT-LLMコンパイラが含まれています。

これにより、AIの推論コストとエネルギー消費が最大25倍削減されます！





Tensor Coresとは？
Tensor Cores（テンソルコア）は、NVIDIAが開発した特別なコンピューターチップの一部で、AI（人工知能）や機械学習の計算を高速化するために設計されています。

これらのコアは、行列（マトリックス）と呼ばれるデータの塊を高速で計算することができます。


行列（マトリックス）とは、数字が並んだ表のようなもの。




Tensor Coresの利点

●高速な計算
ensor Coresは、行列の計算を高速に行うことで、AIや機械学習の処理速度を大幅に向上させます。





効率的なデータ処理: Tensor Coresは、データの処理を効率的に行うため、より多くのデータを一度に処理することができます。

高精度: Tensor Coresは、計算の精度を保ちながら高速に処理を行うことができます。






TensorRT-LLMコンパイラとは？

TensorRT-LLMコンパイラは、NVIDIAが開発したツールキットで、AI（人工知能）や機械学習の大規模言語モデル（LLM）の推論を高速化するために設計されています。

これにより、AIモデルがより効率的に動作し、複雑なタスクを短時間で処理できるようになります。




1. コンパイラとは？

コンパイラとは、プログラムのコードをコンピューターが理解できる形式に変換するソフトウェアのことです。

例えば、プログラミング言語で書かれたコードを機械語に変換する役割を果たします。




2. 大規模言語モデル（LLM）とは？

大規模言語モデル（LLM）とは、非常に多くのデータを使って学習したAIモデルのことです。

これらのモデルは、文章の生成や翻訳、質問応答など、さまざまなタスクを高い精度で実行することができます。



3. TensorRT-LLMコンパイラの役割
TensorRT-LLMコンパイラは、LLMを効率的に実行するための最適化を行います。

具体的には、以下のような役割を果たします


●モデルの定義
TensorRT-LLMコンパイラは、AIモデルの構造を定義するためのAPI（アプリケーションプログラミングインターフェース）を提供します。


●最適化:
コンパイラは、モデルを効率的に実行するための最適化を行い、計算速度を向上させます。

エンジンの生成: 最適化されたモデルを実行するためのエンジンを生成します。このエンジンは、特定のGPU（グラフィックプロセッシングユニット）アーキテクチャに最適化されています。



4. TensorRT-LLMコンパイラの利点

●高速な推論
ensorRT-LLMコンパイラを使用することで、AIモデルの推論速度が大幅に向上します。

これにより、リアルタイムでの応答が可能になります。




●効率的なリソース使用
コンパイラは、GPUのリソースを効率的に使用するため、より多くのデータを一度に処理することができます。



●簡単なデプロイ
TensorRT-LLMコンパイラは、生成されたエンジンを簡単にデプロイ（展開）するためのツールも提供しています。



5.TensorRT-LLMコンパイラの応用例

チャットボット: TensorRT-LLMコンパイラを使用することで、チャットボットの応答速度が向上し、より自然な会話が可能になります。


●翻訳システム
: 翻訳システムの精度と速度が向上し、リアルタイムでの翻訳が可能になります。

●音声認識:
音声認識システムの精度が向上し、リアルタイムでの音声解析が可能になります。


Tensor Coresの応用例

●画像認識
Tensor Coresを使用することで、画像認識の精度が向上し、より速く画像を解析することができます。

●音声認識
Tensor Coresは、自動運転車のAIシステムを高速化し、より迅速な反応を可能にします。


5. 広範な採用
NVIDIA Blackwellは、Amazon Web Services（AWS）、Google、Meta、Microsoft、OpenAIなど、多くの主要なクラウドプロバイダーやAI企業によって採用される予定です。



NVIDIA Blackwellは、AIやHPCアプリケーション向けに設計された最新の高性能チップであり、高速な計算能力、大容量のメモリ、高速なデータ転送、新しい技術の導入を特徴としています。




この進化によって、テクノロジーがまた面白くなってきましたね！


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皆さんこんにちは！




ゲリラ雨が多いですね、、安全には気をつけましょう。。



今回はちょっとマニアックな話題を。。



東京大学の研究チームが発表した、ネズミの脳波を使ってAIが画像を生成するという画期的な研究についてご紹介します。



この研究は、脳波の変化をリアルタイムで反映する画像を生成するシステムを開発し、AI技術の新たな可能性を示しています。






東京大学の新しい研究：ネズミの脳波から画像を生成

東京大学の研究チームが、ネズミの脳波（のうは：脳の活動を示す電気信号）を使ってAIが画像を生成するシステムを開発しました。
このシステムは、脳波の変化をリアルタイムで反映する画像を作り出すことができます。






画像生成AI「Stable Diffusion」とは？

Stable Diffusion（ステーブル・ディフュージョン）は、ノイズ（雑音）から画像を生成するAIモデルです。

このモデルは、画像に加えられたノイズを除去し、元の画像を復元するように学習します。

結果として、ランダムなノイズを入力すると、新しい画像を生成できるようになります！




研究の仕組み

研究チームは、ネズミの脳波をノイズとしてStable Diffusionに入力するシステムを構築しました。

脳波はニューロン（神経細胞）の信号を記録する時系列データで、そのままでは入力できません。

そこで、脳波を1/30秒ずつずらして切り取り、ノイズに変換しました。

これにより、脳波の変化に応じて少しずつ変化する画像をリアルタイムで生成できるようになりました！






今後の展望

今回の研究では、ネズミの脳波から変換したノイズのみを入力に使いましたが、将来的にはネズミの内部状態を文章に反映させ、「気分」に応じた画像を生成するシステムの構築を目指しています。

例えば、ネズミが眠たいときには静かな雰囲気の画像を生成することが考えられます。

この手法は、脳波以外のバイオ信号や自然現象など、すべての時系列信号に応用可能です。

研究チームは、この手法が芸術の新たな創作手法となることを期待しています。





研究チーム
この研究を発表したのは、東京大学大学院薬学系研究科の山城皓太郎さんと池谷裕二教授らの研究グループです。




この研究は、AIと脳波の新しい可能性を示すものであり、今後の発展が期待されますね！！

みなさん、こんにちは！





昨日は、関東は土砂降り。。。





今日の朝になってみると、庭の物置の中が水槽になっていました。。。




扉にガタがあるみたいで、吹き込んだら水が中にたまっていくんですね。。





そろそろ買い替え時か。。。









買い替えといえば、新しいスマホ、でましたね！！





Appleが9月10日に発表した最新スマートフォン「iPhone 16」シリーズについて、解説して行こうと思います！










最新スマートフォン「iPhone 16」シリーズの発表


Appleが9月10日に発表した最新スマートフォン「iPhone 16」シリーズについて、わかりやすく解説します！





●ラインアップ

4機種: 「iPhone 16」「iPhone 16 Plus」「iPhone 16 Pro」「iPhone 16 Pro Max」


iPhone 16／16 PlusとiPhone 15／15 Plusの違い


●サイズと重量
サイズは同じですが、iPhone 16は1g軽く、iPhone 16 Plusは2g軽くなりました。


●新ボタン:
アクションボタン
任意の機能をショートカットとして設定可能。


カメラコントロールボタン
カメラの起動やズーム操作が可能で、AI機能とも連携。



●本体カラー

: 新色「ウルトラマリン」と「ティール」が追加され、ピンクはよりビビッドに。


●カメラ機能の進化
カメラ配置: 2つのカメラが並行に配置され、見た目がすっきり。


●空間写真と空間ビデオ
立体的な写真や映像の撮影が可能に。


●ディスプレイとバッテリー
頑丈なディスプレイ: Ceramic Shieldが第2世代に進化し、50％頑丈に。
バッテリー駆動時間: 内部デザインの再設計でバッテリー容量が増加し、放熱性能も向上。


●A18チップとApple Intelligence
A18チップ: 2世代進化し、CPUは30％、GPUは40％高速化。
Apple Intelligence: 生成AIに対応し、機械学習モデルの実行が最大2倍速い。


なお、Apple Intelligenceを日本語で利用できるのは2025年の予定のため、日本ではまだ生成AIの恩恵を受けることはできません。


これで、iPhone 16シリーズの主な特徴と進化点が理解できると思います。




最後に。




写真の色味を変えられる「フォトグラフスタイル」が進化！

Appleが発表した最新の「iPhone 16」シリーズには、写真の色味を変えられる「フォトグラフスタイル」がさらに進化して搭載されています。

これにより、写真を撮るときに色や明るさをリアルタイムで調整できるようになりました！





フォトグラフスタイルとは？
「フォトグラフスタイル」とは、写真の色味（色の感じ）を変える機能です。
例えば、写真をもっと明るくしたり、色を鮮やかにしたりすることができます。



新しい機能
リアルタイム調整: 写真を撮る前に、色や明るさをリアルタイムで調整できます。
これにより、撮影後に編集する手間が省けます。


コントロールパッド
より細かい調整ができるようになりました。
色の強さや明るさを細かく設定できます。


強度スライダー
色の強さをスライダーで簡単に調整できます。
これにより、写真の雰囲気を自由に変えることができます。


使い方の例
色の調整
写真を撮る前に、コントロールパッドを使って色の強さを調整します。
例えば、青空をもっと鮮やかにしたい場合は、青の強度を上げます。


明るさの調整
強度スライダーを使って、写真全体の明るさを調整します。
暗い場所で撮影する場合は、明るさを上げると良いでしょう。





これで、写真を撮るときに「フォトグラフスタイル」を使って、簡単にプロのような写真が撮れるようになります。新しい機能を活用して、仕事や日常生活をより楽しくしていきましょう！




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みなさん、こんにちは！




突然ですが、
クリエイティブしていますか？？









わたしは、最近頭の中で考えてばかりで、何も生み出していないですｗ






私のクリエイティブは、主にお絵描き。









こんな感じで、鉛筆画を描いています。












手描きもいいですが、テクノロジーを題材にしているので。




プログラミングの知識がなくても簡単にアプリを開発できる最新のノーコードツールについてご紹介します！






最新のノーコード開発ツールを使えば、プログラミングの知識がなくても、まるで魔法のようにアプリを作成できます。




ここでは、2024年9月現在の最新ツールを5つ紹介します。




FlutterFlow:

Googleが開発したFlutterをベースにしたツールで、iOSとAndroidの両方に対応したアプリを一度に開発できます。デザインが苦手でも、見た目が整ったアプリを短時間で作成可能です。






Adalo
テンプレートが豊富で、ドラッグ＆ドロップで簡単にネイティブアプリを開発できます。

初心者でもすぐに使いこなせるので、アプリ開発の第一歩に最適です。






Glide:
Googleスプレッドシートをデータベースとして利用し、直感的な操作でアプリを作成できます。

データ管理が簡単で、すぐに使い始められるのが魅力です。





Bubble
高度なアプリ開発が可能で、汎用性が高いツールです。
学習コストは少し高いですが、その分自由度が高く、さまざまなアプリを作成できます。





Appgyver
SAPが提供するノーコードツールで、企業向けのアプリ開発に強みがあります。
ビジネスプロセスの自動化やデータ管理が簡単に行えるので、業務効率化に役立ちます。




くわしくは、こちら
　　　↓

https://engineer-life.dev/nocode-tools/




これらのツールを使えば、あなたも簡単にアプリ開発の世界に飛び込むことができます！



どのツールも無料で試せるので、まずは気軽に試してみてください！


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こちらのブログで、子供と一緒に成長しようと奮闘してます！

https://ameblo.jp/hfc4747