AndroidやWindowsで先行していた顔認証システムがついにiPhoneにも搭載されるようになり、これでほぼ全てのスマートフォンに顔認証システムが導入されたことになりました。iPhoneに搭載されている顔認証は従来のものより高性能だということですが、双子が認証を突破した事例や性別の違う子供が突破してしまった事例が話題になっています。
「おいおい、顔認証って大丈夫なのか？」と心配になってしまうところですが、優れているはずの顔認証システムでどうしてこんな現象が起こるのか、誰にでも分かるようにざっくりと解説していきます。
1メートルを測るにはメジャー、1キログラムを測るにははかり、1秒を測るにはストップウォッチと、長さや重さを測る道具は身の回りにいくらでもあります。では、メジャーに書かれた1メートルは一体どうやって測ったのでしょう？そもそも1メートルとは、いったい何の長さなのでしょうか？
長さに限らず、重さや時間も人間が定めた規則であり、厳密な国際的基準が存在します。この記事では、長さや重さの基準がどう定められてきたか、そしてどう変わってきたかについて解説します。
前回の技術解説編に引き続き、今回は超電磁リニアとハイパーループの実用化に向けた流れをそれぞれ解説していきます。
車体と他のものの抵抗をなくすという、共通の発想から出発した両技術。実用化までの道のりの違いを一言で言うならば、国家主導か、企業主導か、という点です。
日本での超伝導リニア運行に向け、南アルプストンネルの工事が本格的に始まりました。超伝導リニアが走る中央新幹線は最終的に東京―名古屋―大阪を結ぶ路線となり、全線開業は最短で2037年を予定しています。
一方、日本以外に目を向けると、この数年で「ハイパーループ」という新式の交通手段が考案されています。こちらの売りも高速走行なのですが、超伝導リニアと一体どう違うのでしょう？
本記事では超伝導リニアとハイパーループを取り上げ、それぞれの技術的な解説を行っていきます。
2016年にニホニウムという名称が決まった原子番号113の新元素。日本が始めて命名権を得た元素として有名になりましたが、このニホニウムが社会に何か良い影響を与えるかというと実はそうでもない。
そもそも作っても一瞬で消えてしまう元素で、何か使えるわけでもありません。そんな役に立たない元素を作るのに莫大な資金を費やす価値はあるのでしょうか。
なんて、否定的な書き出しですが、実はちゃんと意味があります。本記事ではその意義について分かりやすく解説していきます。
人の顔の画像を人工知能によって自動生成する技術は大きく進歩しました。実在する人間の顔と区別できないレベルになっています。
素晴らしい技術の進歩です。凄いというだけで終わるのは勿体無いでしょう。なぜなら、これが意味するところは人間の映像を作るのに本物の人間が必要なくなるということだからです。私達が知らない内に、ファッション雑誌やグラビアに掲載される人間が自動生成されたものになっているかもしれません。
GPSはスマホやカーナビについていて当たり前の技術であり、超小型のIoT機器にも導入されています。GPS衛星と通信していると考えると何やら凄そうに聞こえますが、そのしくみは意外にシンプルです。その割には電池の消費が激しく、電池の節約にGPSのオフは欠かせません。
凄そうに見えて簡単な、簡単な癖に面倒な、GPSのしくみと消費電力について解説しましょう。そのしくみを踏まえた上で、節約の方法についても考えてみます。
北朝鮮の弾道ミサイル開発の影響で、一般向け核シェルターの需要が急増しているそうです。確かに、政府は作ってくれないし、頑丈な建物や地下に逃げろと言われても近くに無い。それなら「マイ核シェルター」を作ってしまえば良いじゃない！
となるのも、頷けます。しかし、マイ核シェルターを作るにはそれなりのコストと空間が必要なのでお金に余裕がある人しか作れませんし、何よりも「なんか大げさ」「意味あるの？」なんて声も聞こえてきます。そこで、現代の一般向け核シェルターの存在意義と意外な使い道について調査しました。
石炭についてどのようなイメージをお持ちでしょう?
黒い塊、煤が出る、古くさい燃料で、石油にとって替わられた……等々、身近な燃料として石油が普及しきった現代にあっては、もう過去の物という印象があってもおかしくないかもしれません。
ところが実は、石炭は今でも世界各地で広く使われているのです。それどころか、少なくとも日本では、10年先になっても相当の需要が見込まれる燃料なのです。
この記事では、石炭そのものについて、エネルギー資源としての立ち位置について、そして今後の石炭産業が乗り越えるべき技術的ハードルについて解説していきます。
人工知能が進歩して人間を超えてしまうと、「人工知能がなぜその判断をしたのか人間には理解できなくなるから危険だ」なんて言われることがありますが、すでにディープラーニング技術を利用している人工知能の考えが人間にはわからない領域に達しています。
しかし、これは別に人工知能が人間より賢くなったとか、人工知能が人間には理解できないレベルで物事を考えているとか、そういうことではありません。単純にディープラーニングの特性や仕組みに由来するものです。本記事ではそれを踏まえ、ディープラーニングを使うとなぜ人工知能の考え方や判断理由が人間には理解できなくなるのかについて解説していきます。