なんでもタッチパネル Electrick

Engadget さんの記事。特に、最近の技術を使わないと実現できないようなものではなさそうなのだが、そういえば、塗るだけでタッチパネル、というのは無かったように思う。

導電性の塗料を塗って、その周囲に何箇所か電極を付けるだけというふうに見える。それだけでそこそこの精度のタッチパネルになるようだ。立体的な曲面上もタッチパネルに簡単にできるのはいいかもしれない。それなりの数の電極が必要なのがデメリットだろうか。

精度の方は、思っていたより優秀な感じだが、さすがに、すっとスワイプした軌跡がガタガタしているのは仕方ない所だろうか。各電極の電位差を色々な場所をタッチして学習させれば、それなりに精度は上がりそうな気がするし、後からの補正も重要なはず。

シールとか貼っていても、それがタッチボタン的に動いている例があるが、このシールは導電性なのだろうか。白い壁もタッチパネルにしているし、表面の色とかは色々好きに選べるのだろうか。全くタッチパネルに見えない表面、がタッチパネル、というのは結構そそる感じ。

そういや超音波系のタッチパネルもあったような。うまくやれば、こういう曲面上のタッチパネルも出来ないのかな。原理は良くわかってないが。こういう技術で色々面白くて便利なガジェットが色々出てきてほしいものだ。

Windows MR 開発用 HMD 予約開始

Engadget さんの記事。以前も記事にしたが、開発者用のものがもう予約開始らしい。年内、という話だったので、クリスマスシーズンかと思ったが、頑張れば８月に手に入りそうな。日本で帰るのかが問題…

有機 EL パネルの解像度も 1440x1440 で、PSVR の 1.5 倍だし、HMD 自身にカメラ搭載で、ポジショントラッキングも可能で、軽めで、なかなかに魅力的。$299 の Acer と、ちょっと高級 $329 の HP 製があるそうな。青いカラーがかっこいい Acer 製か、黒くてシャープな感じの HP 製？ 頭周りのベルトを締め方とか、ケーブルとかに違いがあるそうな。できれば軽い方がいいな、とか思いつつ。

そういや、電源はどうするのだろうとか。USB から取るのだろうか。２台のカメラと、２枚の有機 EL パネルとそれらのコントローラ分、USB3.0 の 5V 900mA ならなんとかなるのか。おっと、オーディオ関係も含まれるっぽい。HMD に、ヘッドホン端子があるようだし。後、ジャイロとか加速度センサーとか。

カメラのスペックもそう言えば情報が無いような。どれくらいの解像度と fps だろう。表示側が 90fps なら、トラッキングのためのカメラもそれくらい必要そう。ただ、USB3.0 で送る必要があるし、ディレイも考慮しないといけないし、圧縮はそこそこにしたりで、結構気になる所ではある。

製品写真を見ると、カメラは、結構下向きについているような印象。手持ちのコントローラのため？ 立って使う場合に、下向きの方が、色々物が置いてあったり、壁と床の境界が拾えたりでいいのかも。MR する際も、手元のオブジェクトが良く見えたほうがいいのかな？ そこそこ広角には作ってあると思うが。

よく見ると、視野角は PSVR の 100度に対して 95度らしい。視野は狭くなるが、見た目の解像度的にはより高くなる感じか。

どちらにしてもこの性能のものがこの価格で出てくるなら、ぜひとも欲しい所だが。開発用 PC へのスペック要求はかなり高め。ユーザー用の PC はもう少し低くはなりそうだが。ワイヤレスで背負ったりできるレベルにしてほしい所。どうなるかな。

Windows MR 開発用 HMD 予約開始

Engadget さんの記事。以前も記事にしたが、開発者用のものがもう予約開始らしい。年内、という話だったので、クリスマスシーズンかと思ったが、頑張れば８月に手に入りそうな。日本で帰るのかが問題…

有機 EL パネルの解像度も 1440x1440 で、PSVR の 1.5 倍だし、HMD 自身にカメラ搭載で、ポジショントラッキングも可能で、軽めで、なかなかに魅力的。$299 の Acer と、ちょっと高級 $329 の HP 製があるそうな。青いカラーがかっこいい Acer 製か、黒くてシャープな感じの HP 製？ 頭周りのベルトを締め方とか、ケーブルとかに違いがあるそうな。できれば軽い方がいいな、とか思いつつ。

そういや、電源はどうするのだろうとか。USB から取るのだろうか。２台のカメラと、２枚の有機 EL パネルとそれらのコントローラ分、USB3.0 の 5V 900mA ならなんとかなるのか。おっと、オーディオ関係も含まれるっぽい。HMD に、ヘッドホン端子があるようだし。後、ジャイロとか加速度センサーとか。

カメラのスペックもそう言えば情報が無いような。どれくらいの解像度と fps だろう。表示側が 90fps なら、トラッキングのためのカメラもそれくらい必要そう。ただ、USB3.0 で送る必要があるし、ディレイも考慮しないといけないし、圧縮はそこそこにしたりで、結構気になる所ではある。

製品写真を見ると、カメラは、結構下向きについているような印象。手持ちのコントローラのため？ 立って使う場合に、下向きの方が、色々物が置いてあったり、壁と床の境界が拾えたりでいいのかも。MR する際も、手元のオブジェクトが良く見えたほうがいいのかな？ そこそこ広角には作ってあると思うが。

よく見ると、視野角は PSVR の 100度に対して 95度らしい。視野は狭くなるが、見た目の解像度的にはより高くなる感じか。

どちらにしてもこの性能のものがこの価格で出てくるなら、ぜひとも欲しい所だが。開発用 PC へのスペック要求はかなり高め。ユーザー用の PC はもう少し低くはなりそうだが。ワイヤレスで背負ったりできるレベルにしてほしい所。どうなるかな。

復刻ミニチュア MZ-80C 「PasocomMini MZ-80C」

Engadget さんの記事。小生自身は、実機を触ったことが無いので、それほど響く製品では無いが、一応 8bit パソコンを愛用していた一人としては、ちょっとうれしいかも。

記事を読んだだけでは良くわからないが、ハード的には 要するに Raspberry Pi A+ に MZ-80C の 1/4 のカバーを付けただけ、みたいなもの？ カセットテープ（のミニチュア）の出し入れや、筐体の丈夫をガパッと開けて内部にアクセスできるギミックはあるようだが。後は、ソフトがポイント？ 最新の SmileBasic が使えるのはいいとして、MZ-80C のエミュレータも入っていると。

MZ-80C を昔使っていた人は、かなり欲しくなりそうな気はする。後は、MZ マニアな人も買いそう。他の MZ シリーズも、発売しそうな気がしたり。

上記記事では、PCG について言及されているが、エミュレータはそこまで対応するのだろうか。エミュレータ的には、そんなに実装の難しい技術ではなさそう。PCG といえば、段々パワーアップしていって、カラーが使えるようになったり、256 文字以上使えるようになったりして、最後には、PCG のキャラで全画面埋め尽くして、カラーグラフィック表示をできるようにしたなんか本末転倒感ただよう機種もあったような…

発売は 10 月でえらく先。SHARP 以外のメーカーのも出てきたりするのだろうか。SHARP さんだから出来たのかもしれないなぁ。

復刻ミニチュア MZ-80C 「PasocomMini MZ-80C」

Engadget さんの記事。小生自身は、実機を触ったことが無いので、それほど響く製品では無いが、一応 8bit パソコンを愛用していた一人としては、ちょっとうれしいかも。

記事を読んだだけでは良くわからないが、ハード的には 要するに Raspberry Pi A+ に MZ-80C の 1/4 のカバーを付けただけ、みたいなもの？ カセットテープ（のミニチュア）の出し入れや、筐体の丈夫をガパッと開けて内部にアクセスできるギミックはあるようだが。後は、ソフトがポイント？ 最新の SmileBasic が使えるのはいいとして、MZ-80C のエミュレータも入っていると。

MZ-80C を昔使っていた人は、かなり欲しくなりそうな気はする。後は、MZ マニアな人も買いそう。他の MZ シリーズも、発売しそうな気がしたり。

上記記事では、PCG について言及されているが、エミュレータはそこまで対応するのだろうか。エミュレータ的には、そんなに実装の難しい技術ではなさそう。PCG といえば、段々パワーアップしていって、カラーが使えるようになったり、256 文字以上使えるようになったりして、最後には、PCG のキャラで全画面埋め尽くして、カラーグラフィック表示をできるようにしたなんか本末転倒感ただよう機種もあったような…

発売は 10 月でえらく先。SHARP 以外のメーカーのも出てきたりするのだろうか。SHARP さんだから出来たのかもしれないなぁ。

ゼロから作る Deep Learning

すでに遅し、という気がしなくもないが、ここの所ずっと流行っている Deep Learning 系の本で、わかりやすいと評判のこの本を読んでみた。以前「人工知能は人間を超えるか」という本も読んで、おおざっぱなイメージは掴んでいたが、実際ディープラーニングがなんなのかは良くわかっていなかった。この本を読んで、自分でも文字認識のプログラムが書けそうに思えるくらいには理解したような気がする。

要するに、ある入力があった際にある出力をする関数を作りたいのだが、それをどうやってつくるか、というのが一つの見方だろうか。入力と出力のペアがあれば、学習によってその関数が作れるのが Deep Learning の凄い所らしい。Deep にすることで、表現できる関数の種類が大きく広がる。一方、学習で関数を収束させにくくなるのを克服する手法が色々提案されている感じ。昔は、この関数を人間が考えて、良い性能の関数が作れた人が偉い、みたいな世界だったが、これからは、良い性能の関数を生み出せる学習方法とかニューラルネットの構造とかを見つけられた人が偉い、みたいな事になるように思えた。

次は、良い性能の関数を生み出せるニューラルネットの構造を見つけられるニューラルネットを作った人が偉い、ということになるのかな。これは繰り返せるので、この階層を重ねていくと性能をどんどんあげていけるとか？ これを Deep Deep Learning とか呼ぶ… かも。

とりあえず入力と出力データのペアを（できるだけたくさん）用意すれば、万能のニューラルネットが学習して、目的の関数を作れるようになればいいのにな。それは近い将来かもしれない。

ちなみに、この本を読んで Python が使えるようになろうと思ったが、まだ、あまりちゃんと掲載されているコードを読んでいないので、そっちの成果は出ていなかったり…

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

ゼロから作る Deep Learning

すでに遅し、という気がしなくもないが、ここの所ずっと流行っている Deep Learning 系の本で、わかりやすいと評判のこの本を読んでみた。以前「人工知能は人間を超えるか」という本も読んで、おおざっぱなイメージは掴んでいたが、実際ディープラーニングがなんなのかは良くわかっていなかった。この本を読んで、自分でも文字認識のプログラムが書けそうに思えるくらいには理解したような気がする。

要するに、ある入力があった際にある出力をする関数を作りたいのだが、それをどうやってつくるか、というのが一つの見方だろうか。入力と出力のペアがあれば、学習によってその関数が作れるのが Deep Learning の凄い所らしい。Deep にすることで、表現できる関数の種類が大きく広がる。一方、学習で関数を収束させにくくなるのを克服する手法が色々提案されている感じ。昔は、この関数を人間が考えて、良い性能の関数が作れた人が偉い、みたいな世界だったが、これからは、良い性能の関数を生み出せる学習方法とかニューラルネットの構造とかを見つけられた人が偉い、みたいな事になるように思えた。

次は、良い性能の関数を生み出せるニューラルネットの構造を見つけられるニューラルネットを作った人が偉い、ということになるのかな。これは繰り返せるので、この階層を重ねていくと性能をどんどんあげていけるとか？ これを Deep Deep Learning とか呼ぶ… かも。

とりあえず入力と出力データのペアを（できるだけたくさん）用意すれば、万能のニューラルネットが学習して、目的の関数を作れるようになればいいのにな。それは近い将来かもしれない。

ちなみに、この本を読んで Python が使えるようになろうと思ったが、まだ、あまりちゃんと掲載されているコードを読んでいないので、そっちの成果は出ていなかったり…

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)