ドイツ人工知能研究センターに所属する石丸翔也氏は、心の状態を可視化するツール「心温計」を開発した。Apple WatchやFitbit、JINS MEMEといったウェアラブルデバイスから得られるアクティビティ情報、FacebookやTwitterなどどの程度文字情報に触れたかを通じて、1日の身体行動量、認知行動量、社会行動量、睡眠量を算出。
これらの数値の7日間の平均、分散、変化率にもとづく特徴から、機械学習で心の状態を定量化する。これにより、ユーザーが自身の心の状態を把握したり、周囲に共有することによる心の健康への理解につなげられるとしている。
東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻の土屋祐一郎氏は、ディープラーニングを使用したスタンドアローンな画像認識小型カメラモジュール「Nano Deep」を開発した。これは、カメラと低消費電力でかつ高速演算処理が可能なFPGA、それらを制御するソフトウェア、開発環境をなどを1つの小型ユニットに納めたカメラモジュール。
開発のキモは、機械学習モデルをハードウェア上で演算できるソフトウェアプラットフォームで、FPGA上に複数の機械学習モデルを実装することに成功している。これにより、スタンドアローンで機械学習モデルを実行できるため、ネットワークから切断される恐れのあるドローンや、ネットワークインフラが整っていない過疎地域でのロボット運用などに応用できる可能性がある。また、ソフトウェア開発者がアプリを独自開発できるインターフェイスも実装した。
ハックフォープレイ社長の寺元大輝氏が紹介したのは、小・中学生を対象としたプログラミング学習プラットフォーム「HackforPlay」。”ゲームをハックすることでプログラミングを学習する”をコンセプトに、プログラミング学習のモチベーションを継続させる。ゲームを進めると、どうしても次に進めない障壁が現れる。そこには、ヒントとして敵キャラクターのHPを指定するパラメーターを変更するといったお題が出され、システムを“ハック”しながらプログラミングが学べる。
また、一定のお題をクリアするとゲームの改造ができるようになり、自分の好きな場所にアイテムを配置したりとカスタムが可能だ。改造したゲームはプラットフォーム上で公開でき、他のユーザーが公開したゲームをさらに改造して公開することもできる。
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