  |
はてなキーワード: 画像処理とは
DLSS3：低解像度な画像をAI（人工知能）の力で高解像度な画像に上方修正する機能。実際のゲームは低解像度で動いているのでGPU（リアルタイム画像処理に特化した演算装置あるいはプロセッサ）への負荷が減り高FPSでゲームを動かすことができる。また、DLSS3では従来の高解像度が以外にもフレームとフレームの間のフレームをAIで生成する機能（DLSS FG）も追加され、更なる高FPSを可能とした。
RTX3090Ti：nVidia社製のGPU。民製品としては最高峰のスペックを誇る。
RTX4060Ti：nVidia社製のGPU。同社GPUラインナップで下から数えて2.5つ目の性能。しかし、RTX30**シリーズより一つ次世代のGPUであり、DLSS3の機能を使える。（30シリーズはDLSS2）
レイトレ：レイトレーシング機能。ゲーム内の光がなんか良い感じになる。
4060：RTX4060のこと。同社GPUラインナップで下から数えて2つ目の性能。
FSR3：nVidiaのライバル企業であるAMDのDLSSのような機能。
つまり、要約すると、
AI技術により下から2.5番目のGPUであるRTX4060Tiで前世代の最高峰GPUと同じくらいのFPSが出るようになるから良い感じだが、DLSS3に対応するゲームが今後増えるか不安。
また、もしレイトレーシング機能をオフにしても良い場合はRTX4060というもう一つ低いグレードのGPUを買う選択肢も取り得る。
更にAIによる上方修正機能に関しては後発のAMD、インテルも最近追い上げてきていて、従来のnVidia製GPUのアドバンテージも薄れてきているためnVidia製GPU以外の選択肢もあり得る。
更に迷ってきた。
と言う話である。
（続き）
[asin:4296103180] 2019/6/24
Python(パイソン)は、“人工知能(AI)のためのプログラミング言語"として人気急上昇中です。しかし、Pythonの得意分野は何もAIだけではありません。
Webアプリや作業の自動化、ゲーム、電子工作、ドローン制御、数式の処理など、実に様々なプログラムの作成で活用できます。
Pythonは、“これ一つだけでいろいろなことができる"とてもお得なプログラミング言語なのです。
少し大袈裟なことを言えば、Pythonが英語と同じように、教育やビジネスの世界における“国際標準語"になる日も近いのではないかと私たちは考えています。
外国人とのコミュニケーションを英語で行うように、クラウドやAI、IoT機器とのコミュニケーションはPythonを使って行うようになるのです。
本ムック「いろいろ作りながら学ぶ! Python入門」では、幅広いジャンルのプログラムを作りながら、Pythonとプログラミングの基本を解説します。
第1章の「Pythonの基本のきほん」で基礎的な文法事項を確認したら、興味のまま、お好きなジャンルのページをお読みください。
第3章 Pythonで自動化 AI機能付き画像処理自動化プログラムを作る
第4章 TelloEDUプログラミング
第5章 Pythonista3でiPhoneアプリを作ろう!
私には必要ない。
以上。
（そろそろコメントを書くのが面倒になってきた…）
[asin:487311778X] 2017/6/3
ファイル名の変更や表計算のデータ更新といった作業は、日々の仕事の中で頻繁に発生します。
ひとつふたつ修正するだけであれば問題ないのですが、それが数十、数百となってくると手に負えません。
そのような単純な繰り返し作業はコンピュータに肩代わりしてもらうとすごくラクになります。
本書では、手作業だと膨大に時間がかかる処理を一瞬でこなすPython 3プログラムの作り方について学びます。対象読者はノンプログラマー。
本書で基本をマスターすれば、プログラミング未経験者でも面倒な単純作業を苦もなくこなす便利なプログラムを作れるようになります。
本書には、新しい改訂版が出ていた。
[asin:4873119278] 退屈なことはPythonにやらせよう 第2版 ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング – 2023/3/25
一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。
劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。
本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。
今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。
読むとしても図書館で借りて1回読んだら終わりだと思う。
[asin:4873116554] 2013/12/26
NumPy、SciPy、pandas、matplotlibをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、データサイエンス分野での利用が急速に広がっています。
従来高価な商用ツールでしか提供されていなかった機能がオープンソースツールで行えるとあって、プログラマだけでなく、大量のデータを処理する金融アナリストやデータ解析を行う研究者たちの間でもPython人気は高まる一方です。
本書はPythonの代表的なデータ解析用ツール、pandasのメイン開発者による、Pythonでデータサイエンスを始めるための情報をまとめた、優れたガイドブックです。
今は必要ないので読まない。
[asin:4873118417] 2018/5/26
Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報が詰め込まれたリファレンスです。
IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnをカバーします。
それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。
Pythonでデータの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。
今は必要ないので読まない。
参考文献を調べてみたけど、あまり収穫はなかった。
これは本当。
Ka-52が狙っているのはとんでもなく遠いので見えない。
ただ弾を装填するのが手作業。
露ヘリコプター「Ka-52」は西側の兵器より効果的＝独メディア
ロシアの偵察攻撃ヘリコプター「Ka-52」は、ウクライナ軍にとって大きな脅威となっている。ドイツ誌シュピーゲルの記者は、「アリゲーター」という愛称を持つ「Ka-52」について、西側の兵器では対処できないとの見方を示している。
シュピーゲルの記者は、「Ka-52」はウクライナの攻撃を撃退する上で非常に効果を発揮していると指摘した。
またシュピーゲルは、「Ka-52」に搭載されている6つの対戦車ミサイルシステム「ヴィーフリ」の重要性についても報じている。「ヴィーフリ」は誘導ミサイル「9K121」を備えており、最大で10キロ離れた標的を攻撃することができる。
また、西側から供与された「ゲパルト」を含むウクライナの防空システムの射程はわずか5キロしかないため、ロシアのヘリコプターは安全な距離から攻撃することが可能。「スティンガー」や「イグラ」といった携帯式防空ミサイルシステムの射程も足りない。さらに、ウクライナの航空機はロシアの戦闘機に対して脆弱であるため、Ka-52に対抗することができない。
ーーー
これより先、軍事、防衛ニュースの19FortyFiveも「Ka-52」を評価した。19FortyFiveは「ロシアのパイロットは相手を捕獲する技の策定しており、アリゲーターは今でも戦場で恐れられる 『本物の捕食者 』」と評し、特にKa-52が地形を利用して、極めて低い位置から目標に忍び寄り、敵の防空網から見えないようにする能力に注目した。
「ビデオ画像処理システム"オホートニク"は、物体の探知・認識距離の1.2～1.5倍の増加、テレビチャンネルの夜間の活動時間の増加を提供します。
自動追尾機能の存在は、観測画像の部位のビデオ視認範囲の結合の安定化を、テレビ方位測定システムは関連する照準ラインの目標の誤差へデジタルコードのエラーを出す事を可能にします」
ナセンコフは話した。
『無線電子技術コンツェルン』は、Ka-52Kの為の一連のシステム全体を製造する。
それは具体的に、高性能の機上防御複合体「ヴィテブスク」、回転安定光学電子ステーションGOES-451、電波位置特定複合体「アルバリェート」、兵器制御レーザービーム誘導システム、自動制御システムSAU-800の設置である。
「SAU-800は、手動、自動、自動制御モードでのヘリコプターの操縦を提供します。
SAU-800は、大気データ処理・記録複合体SIVPV-52と統合されており、パイロットは兵器の使用に集中することが出来ます」
ナセンコフは話した。
[自社開発メガベンチャーをわずか半年で鬱退職した雑魚エンジニアの話｜JoanOfArc](https://note.com/joan_of_arc/n/ned510ca913c7)
1. 今はなき鉄鋼メーカー、研究所で新規シミュレーションコード立ち上げ
メンターが米国自動車メーカーへ転職して途方にくれた。電磁気学の教科書を読み漁って掲載されているサンプルコードを理解して、コード手打ちして3ヶ月で動く様にした。社内で誰も見たことが無い結果に驚かれた。
2. 鉄鋼メーカーの人員削減が若手にも迫ってきたので、電子部品メーカーへ転職。コードは書かず開発現場で製品試作品の制作をモクモクと行う。
3. 色々あってプログラマー派遣会社へ転職。ドコモ向けのアプリのテストデータを作成するだけの仕事をアサインされた。楽勝の仕事だったが、拘束時間が長く半年で10kg太る。
4. 派遣で今はなきシャープ常駐でデジカメファームウェアの開発現場に放り込まれる。C言語の未知のコードとLSIの仕様書に戸惑ったが、親切な若手社員に助けてもらって独り立ち出来た。2年程やったが、雇い止めに合った。
VC++製の画像処理アプリもメンテした。VBの画像処理アプリも自作した。
5. 現NTT、当時住友銀行子会社で常駐で電磁界シミュレーションアプリの新機能開発を担当。分散処理による計算時間短縮を狙う部分を担当。分散処理はMPI(現OpenMPI)を使用。まずはパソコン2台で分散処理を行うもNIC(LAN Card)がボトルネックで計算は出来るが1台で計算するよりパフォーマンスが出なかった。職場にジョインしたあとは、しばらくは訳がわからず、戸惑った。通勤時間が長く体が消耗した。
派遣プログラマーは嫌で正社員で働きたかったので、プログラマーにこだわらず職場を探した。知財の職に採用されたので、常駐先と派遣会社に退職を願いでると引き止められて困った。退職を強行して転職できた。離職票の入手に苦労した。暑い夏だった。
6. 中小製造メーカーの知財の職場では要領よく仕事をこなしていると時間があまる。余った時間で社内WEBサイトを作ったりした。使ったのはASP(ASP.NETの前身、VB.NETでコーディング)。フレームワークに従ってコードを埋めるとそれなりに動いた。DBMSはAccessを使った。要するにmdbファイルにデータを保存した。更新処理は管理者のみ、データの閲覧が主な機能であるWEBサイトだった。
7. 知財の仕事は楽勝なのだが、やはり開発の仕事に未練が出てきた。iOSアプリの開発もやってみたくなった。10年以上知財の仕事を行ったが思い切って無職へ転向した。親父も無くなり、遺産の整理もサラリーマンを行いながら難しかったのだ。(つづく)
Photoshopのタイル構造はどのように実装したら良いですか？何か参考になるソースコードなどはありませんか？
Photoshopのタイル構造は、画像を小さな矩形のブロックに分割して、各ブロックを個別に処理することで実現されます。これにより、大きな画像の処理を高速化することができます。
このアルゴリズムを実装するには、以下のような手順が必要になります。
画像を読み込む
処理が完了したら、結果を保存する
以下は、Pythonで実装された簡単なタイル構造のコード例です。この例では、画像を単純にグレースケール化しています。
import numpy as np from PIL import Image # 画像を読み込む im = Image.open("input.jpg") # タイルのサイズを決定する tile_size = 128 # 画像をタイルに分割する tiles = [] width, height = im.size for y in range(0, height, tile_size): for x in range(0, width, tile_size): box = (x, y, x + tile_size, y + tile_size) tile = im.crop(box) tiles.append(tile) # 各タイルを個別に処理する for i, tile in enumerate(tiles): tile = tile.convert("L") tiles[i] = tile # 処理されたタイルを結合して、元の画像を再構築する output = Image.new("L", (width, height)) x = 0 y = 0 for i, tile in enumerate(tiles): output.paste(tile, (x, y)) x += tile_size if x >= width: x = 0 y += tile_size # 結果を保存する output.save("output.jpg")
このコードは、Pillowを使用して、画像の読み込み、タイルの分割、処理されたタイルの結合、結果の保存を行っています。このコードを改良することで、より高度な画像処理アルゴリズムを実装することができます。
回答ありがとうございます。しかし、実際にはこれに拡大縮小、タイルを跨いでのコピー＆ペースト、ペンツールでの描画などが加わります。拡大縮小は画像ピラミッドのようなもの、メモリ以上の巨大な画像を扱えるのはmmapを使っているのではないかと予想しています。これらを一言で回答するのは難しいと思いますが、何かアドバイスをいただけないでしょうか。よろしくお願いいたします。
拡大縮小、タイルを跨いでのコピー＆ペースト、ペンツールでの描画などを実装するためには、より高度なアルゴリズムとテクニックが必要になります。
拡大縮小に関しては、画像ピラミッドを使用することで実現できます。画像ピラミッドは、複数の解像度レベルで同じ画像を表現する方法です。画像ピラミッドを使用することで、拡大縮小のプロセスを簡単かつ高速に行うことができます。OpenCVやPillowなどのライブラリは、画像ピラミッドを構築するための機能を提供しています。
タイルを跨いでのコピー＆ペーストは、オーバーレイ技術を使用することで実現できます。オーバーレイとは、複数の画像を重ね合わせることで、新しい画像を生成する技術です。タイルを跨いでのコピー＆ペーストは、オーバーレイを使用して、複数のタイルを重ね合わせることで実現できます。また、透明度を使用することで、重ね合わせたタイルの一部を透明にすることもできます。
ペンツールでの描画に関しては、画像のピクセル単位での操作が必要になります。これは、OpenCVやPillowなどの画像処理ライブラリを使用して実現できます。画像のピクセル単位での操作には、色の変更、描画、消去などが含まれます。これらの操作を組み合わせることで、複雑な描画機能を実現することができます。
最後に、メモリ以上の巨大な画像を扱うために、mmapを使用することは可能です。mmapを使用することで、ファイルをメモリ上にマップし、ファイルと同じようにアクセスすることができます。これにより、ファイルがメモリに収まらない場合でも、ファイルの一部をメモリにマップし、必要な部分だけを読み書きすることができます。ただし、mmapを使用する場合は、適切なメモリ管理が必要であり、オーバーヘッドが発生する可能性があるため、十分なテストと調整が必要です。
https://togetter.com/li/2072472
を見て思い出したのが俺の学生時代の事なんだけど
ホリエモンがフジテレビを買収するとか言って騒いでた頃、俺は情報工学部に在籍して画像処理の研究していた
ITでビジネスを立ち上げようと思って研究室の食事会のとき教授と雑談しながら
「本をスキャンしてそれを電子書籍として売るビジネスとかどうですかねﾌﾋﾋﾋ」というように起業アイディアについて話していた。
（まぁこのアイディア自体は糞。最初から出版社からデータもらえばいいじゃんって話なんだけど。当時は自炊といって自分で裁断してスキャンしていたからさ、画像処理の技術が活かせるビジネスねーかなって思ってただけ）
「いいんじゃない？でもね、反対する人出てくるよ。たとえば東京の人みたいに近くに書店が多いところで、なおかつ紙に愛着のある中年から高齢者」
って返されて衝撃だったよね
東京の人が反対するのか！ってね
教授曰くだいたいITに反対するのは東京とか都会の高齢者なんだってさ
技術というのは不便だから必要とされる。しかし不便のない東京が支配する日本でITは進まないだろう。だから君は苦労すると思うって返された
当時教授は自動運転の研究に誘われているんだと言ってたけど、自動運転でも反対するのは都会の人らしい。
3分に1本電車が来る東京じゃ自動運転の動機が生まれないだろうなって言ってた
コロナでもそうだったけど、東京のひとは映画館を守れと言う。映画は映画館で見る体験が重要な文化だと。
でも田舎じゃそもそも映画館がなかったりするから、田舎ではサブスクサービスがありがたがられる。
上のURLに載せたabemaの社長の動機はまさにという感じだ。
移動のたいへんな国土の広いアメリカだから、netflixみたいなサブスクが普及する。自動運転もテレワークも普及させようと盛り上がる
雪国では漫画家が育つみたいな話と同じで、田舎出身のひとがITビジネスに強いと思うんだよね、不便を知っているし、それをITで解決できると肌間隔でわかる
ITというかドローンも、国会議事堂におちてすぐに規制論に発展したよね
とにかく東京でなにかあるとすぐ規制するし、規制したところですでにインフラが整ってて不便ではないから困らない
新技術が付け入るスキがない。
ITは田舎出身で不便を知っている人が盛り上げていくしかないのかもなぁとか、DXはどうすればいいのかとかいろいろ考えるよねぇ
AIイラストにやや否定的な立場なんだけど、なぜ否定的なんだろうなと考えてたので便乗。
自分は稀に趣味絵を描くが基本的には消費者、かつAIは機械学習の分野を過去にちょっと齧った程度で、多分に想像や自問自答を含む。
結論としては "自分たちの領域にAIが入ってきて声を荒げているだけ" という説を自分では否定できなかった。自分たちの領域が侵されたらそりゃ声を上げるし上げて何も悪いことはないとも思うけど。
とはいえAIイラストが嫌い、イラストAIの利用者が嫌い、イラストAIが嫌いはそれぞれ微妙に異なる背景がありそうなので、試しに分けて書いてみる。
(前提として以下は「絵を描かない人間がAIイラストをSNS等にあげることを、なぜ絵描きが叩くか」、という観点から見ている。もう一つの大きな要素である商用利用(仕事を奪う事)への批判については含まれていない。(そんなの既存のイラストレーターがAI使うようになるだけやろと思っているので。))
これは多分、絵を描く行為と「AI生成したもの自体をイラストと呼ぶこと」の相性が悪いから。
だいたいの絵描きは模倣から始まるが、人間はコピー機みたいに精密ではないから模倣の過程で個性が生まれ入り込む余地がある。
絵なんてRGB値で表せる色の点の集まりが二次元的に並んでるだけでしょ？と思うかもしれないがそのじつ配置やサイズ比、コントラスト(明暗比)や色相変化だとか、一つの平面内にいくつもの関係性が詰め込まれていてその組み合わせにこそ絵描きのこだわりがあったりする…らしい。
「一見して似てない(パクリに見えない)からOK」だけでなく「自分なりに再構成したかどうか」とか「製作者の意図があるか」という模倣の過程における主体性が重要なんだろうね多分。
(余談だが現代のCGイラストレーターはブラシやテクスチャ、ストックフォト等の共有リソースを当然のものとして受け入れているから、似ているのが悪いとか楽をするのが悪いという風潮はあまりない。イラストAI自体、ツールの一つとして導入する流れも既にある。)
その視点でいえば現時点のAIの文脈における「学習」は「AI利用者の意思」が介在しない模倣であり、機械的な抽象化は「創造性のうわべをコピーし盗む行為」であり、
そんなAIツールから出力されたま生のモノをイラストと呼ぶと絵描きはキレる、という論理めいたものが見えてくる。
生成に使った呪文それ自体には創作性があるかもしれないがそれは呪文の創造であってイラストの創造ではないぞと。
どんなに多数の学習データで希釈されモデル内で分解・抽象化されていようと、そのブラックボックスが最終的に出力しているものは性質的に既存の作品を意思も悪意も無いままコラージュしたものでしかないぞ、という考え方。
(だから多分、現時点でもAIを作るところから自分でやれば十分に「絵を描いた」ことになるから、AIが出力した絵をそのまま出してもそういう作品として受け入れられるんじゃないかなとも思う。絵を描くとは絵を描くことではないのか？)
ということで、絵を描く人間にとってイラストAIから出てきたAIイラストがイラストには見えないとする。
そんなものを１人が手書きでせっせと投稿するならともかく、大量生産して流されたら嫌がらせや荒らしでしかない。AIイラストならそれが現実的なコストで実現可能であるから、その量を原因として否定される。
(もっとも、これを表立って言うと「お前のへたくそな絵こそ俺にとってはスパムなんだよ」という不毛なバトルが始まりかねないので多くの人はこれを言えないだろう。インターネットでナワバリバトルするな。)
(量的問題)
感情的な理由でいえば、AIイラストをイラストとして流しているからだろう。先の理由により、絵描きにとってAIイラストとイラストは別ジャンルだ。
サッカーしてる所にラグビーのルールで突っ込んでくる人、嫌だし迷惑でしょ。しかも通常の人間ではありえない速度で大量に。
使ってもいいけどよそでやれ、という考え方。
多少論理的な理由があるとしたら、小説と絵の性質の違いに由来するのかもしれない。
小説は時系列の創作だが絵は時間的に静的な平面の創作だ。一言で創作物と言っても共通点は少ない。
時系列を持ったチャンクの膨大なつながりからなる小説と、実世界の解像度でもせいぜい数十センチ四方の平面からなるイラストではイラストの方が「ぱっと見の印象が似てる作品」は生まれやすい＆判別しやすい。
この特性上小説AIは過去の作品の盗作と呼べるほどのものは滅多に出さないが、イラストAIは割とあっさり出す印象がある。特徴的な絵柄やキャラクターがそのまま出てしまったりね。
またimage to image等の悪用しやすいAIの存在や、AI以前からトレパクや転載で荒れがちな環境も既にあった。
盗作と呼べるレベルのものが見つかったとき、イラストAIというブラックボックスから出てきたからパクリじゃありません！機械のやったことです！なんていうのは被害者からすれば理不尽だし、お行儀の悪いAIとその利用者がいればなおさらだろう。
技術的に問題があったり悪用可能なものを公共の場で使うな/公開するな、という考え方。
好き/嫌いどちらのスタンスの人もいる。当然だが。
イラストAIはが好き、あるいは積極利用する動きはある。「AIイラストを嫌う理由」で書いたように、ツールの一つとしてイラストAIを取り入れようとしている人はプロ/アマともに見かける。
法的に問題もないなら便利なツールとして使おう、という考え方。
これは体感だが、実際のところ絵描きの間でもこのスタンスの方が優勢だ。「自分の絵にイラストAIをツールとして利用すること」にまで否定的な人は少ない。(だから元増田の "AIに対して怒っているのではなく、自分たちのアイデンティティを奪おうとするから騒いでいる。" という指摘はよくわかる。例外的に「嫌われるAI」は明らかによくないデータを使ってるAIとか、絵師の絵を下書きに別の絵を生成しますとかに悪用されたAIぐらいだ。)
そもそも一部の絵描きが嫌おうがイラストAIの利用が止むわけもないので今後よほど大きな事件でもない限り画像生成AIの利用拡大と画像処理ソフトへの統合は既定路線だ。嫌うことに意味はない。Adobeも画像生成AIの利用に前向きだからこの流れはもう止められないぞ。
あれ？なんでこの増田書いてるんだっけ…
まあぶっちゃけ今ある感情的・技術的な問題は放置されたままイラストAIが飽きられ、問題の大半が勝手に解消されるっていうが一番あり得えそうなオチなのかね。
寝よ。
慶應の文系学部を卒業し機械メーカーにて法人営業をしていたが鬱で3年目に退職。イミテーションゲームという映画やそれに関連した書籍に影響され地方国立大学の情報工学コースに3年次編入。最初は勉強に追いつくだけで精一杯だったが段々楽しくなっていった。歳下の友達にも恵まれた。計算理論か知能分野に興味を持って入学したが、余りの難しさに挫折し画像処理の研究室を選択。学部を卒業した後は同じ研究室の修士課程に進んだ。2年目の現在、複合現実で仮想オブジェクトを操作する際の処理方法に関する論文を書いている。
正直研究や修論に関しては問題ない。やばいのはこれからだ。日々の勉強や研究の忙しさ、楽しさを言い訳に就活してない。俺は今年30になった。来年31だ。どうすれば良い。博士に進む勇気もないしこれ以上の財力はない。働かなくてはならない。月20万貰える仕事に就きたい。どこかしら拾ってくれるのだろうか。
ロジックプロセス2nmを国産するということだが、数兆円市場を目指すとしているが、何を作るのかはまだ明かされてない。
といったのが乗っており、色んな物を作らないといけないのでハードル高そう。
今のインテルやAMDを超えるのを作れたとしても、競争は激しそうだ。
コンシューマ向けで日本人は期待する所だろうが、おそらくない。
NVIDIA1強になっているのはよくなさそうだが、DirectX対応でGPUメーカーが淘汰された状態が今なので、おそらくない。
ゲームの販売方法自体が、高性能なハードを赤字で売ってソフトで後で稼ぐモデルから変わってしまっているので、おそらくない。
TSMCでF-35のチップを作ってるというのは検索すりゃすぐに出てくる。
似たようなので兵器に使っているチップを国産したいっていう国のニーズはあるはずだ。
ただ数が出ない。
例えば、特殊な暗号チップを作り、国内の省庁間や、海外にある領事館との間で、重要な通信に使う、
というのは考えられる。
こちらも数は出ない。
何かしら作りたいのだろうが、こちらも数が出ないだろう。
通信はデータ量はドンドン増えていることと、安全保障の観点で透明性が求められるので、
多少高くても国産、というのは出てきそうだ。
AIも沢山あるが、例えば車向けとしても、車に載せるのではなく、社内のスパコン向けの方がいいのではないだろうか。
テスラが社内に使うスパコンを自分達でチップから起こした、みたいなものだ。
なんで社内向けが重要かは、車に載せると多少コストがかかっても解析されてしまう。
Google、Amazonなどが自社で作ったチップはクラウドで使うとしているのは、他社、他国にチップを解析されない、というメリットがある。
個人のパソコンに挿せるAIチップが載ったPCIカードが出てくれば、国民としても身近に感じられるだろうが、
どうなるかはわからん。
GPUでも性能足りてない。
クラウドでマイナンバーカードさえあれば、それなりに自由に使えるなら自分は使う。
書いている途中で力尽きたので、上記だけだった。
以下、コメント返し
ターゲットとするのは、もう半導体として機能向上を求めないところ（他の機械部分がボトルネックになるなど）だと思っている。
要はコストダウンのみで、チップが無いと困るが、もう新しく設計必要なく量産だけやってくれる方がいいってところの認識だ。
どちらかというと自動運転向けの画像処理か、車載にせず社内の画像学習向けの方が良いはず。
イメージセンサーに載るのは2nmは多分使わず、熊本28nmの方使うはず。
センサーの後ろにつける画像処理用のISPは2nm使うのはあると思う。
8K,16K 24fps以上狙うと使わないと処理追いつかないはず。
物理レンズの充実具合と撮像素子の充実具合を脇に置いておくと、デジカメに必要な構成要素は全てスマホに備わっているし、デジカメの構成要素だけだとスマホに必要な通信の要素が欠けてしまう
スマホがデジ1眼になるために足りない要素は
でも
といった要素が見えているので、もうデジカメは長期的には消える
教授と仲が悪かったので学士で卒業したけど大学３年・４年の間それなりに勉強したぞ！
使ったのはOpenCVだけどな！
そんな俺から見ればAI絵師のやっていることの一部紛れもなくトレパクだ！
少なくともパクリではある！
特徴量をマッピングしてそれをベースに新しい画像を生成しているといってもベースとなる画像の数が少ない場合はただ元の絵をそのまま作っているだけだ！
一度分解した機械をもう一度組み立て直しているようなものでしかない！
たとえばPanasonicの掃除機を分解して組み立て直したとしてそれはもう俺オリジナルの製品でありパナの特許や著作権は失われるのかと言えばそんなはずねえ！
じゃあそのときに他社の製品も一緒にバラして共通して使えそうな部品を組み合わせて新しい掃除機を作ったらどうだろうか？
ネジの規格が微妙に合わなかったから穴を広げて新しいネジに入れ替えたしここまで加工したしこれはもう別物か？
いや流石にちょっと厳しいんじゃねえかって思うよな？
インターネットではそこを指して一部の口が悪い人間は「トレス絵師と同じだ。パクリだ。トレパクだ」と言ってるわけだ！
トレパクの基準が雑すぎることはあるんだが、そうは言ってもパクリ方の方が雑すぎて流石にトレスだろって状況もあるわけだ！
ただ個々で厄介なのがAIは単に特徴量に基づいて似た画像を持ってきて分解と組み立てをしたときにそのタイプの材料が少なすぎて完全にパクっちまったパターンってのはある種の事故でしかなかったりするわけだ！
じゃあ事故を起こしやすい特徴量抽出を行わせればAIのせいにして堂々とパクリが出来るじゃんって邪悪なリバースエンジニアリングが画策されたりもしてる！
つまりAI絵師が無自覚にトレパクをすることもあるし人間がAIにトレパクを命じる危険性も大いにあるのは間違いないわけだ！
この状況に対して危惧する絵師の気持ちは大いに正しいしかといって生成された画像の中には難癖をつけられているだけの可哀想な作品も多いわけだな！
それを防ぐために最初から自分の絵をAIに取り込むことを許可しないよと言ってる絵師が生まれている！
過剰防衛じゃないかと騒いでる人もいるがそれはAIのやっていることを彼らが理解してないだけなんじゃないかって気がしねえか？
さて俺は流石にそういう連中をいい加減黙らせたいと思っているわけだよ！
俺みたいに学校で画像処理を習った人間からすると低レベルな意見が多すぎる！
つまりはコイツらの恥ずかしい意見がもう出てこねえようなバカにも一発で分からせる一言見て―のが欲しいんだ。
なんかねえか？
まぁ、向いてなかったんだと思う。
僕の入っていた研究室は、研究室内で二つのグループがあった。研究室全体としては画像処理がメインだったんだけど、2次元画像解析をメインとするグループと3次元解析をメインにするグループに分かれてた。
それぞれのグループには教授がついていて、一つの研究室に二人の教授がいるっていう珍しい形式だった。
僕は三次元解析グループに属し、光学系を組んでそこから色々するって感じなことをやってた。
研究室内では年に2回、進捗報告会を行なっていた。
当時学部4年生だった僕は、卒論のこともあるので、ある程度研究報告できるくらいには結果を出していたし、それなりの考察ができていると思っていた。
報告会がスタートした。
途中噛んだ部分はあったものの、ほぼ30分時間通りに発表が終了した。次は質疑応答である。
僕「今回提案した実験系ではまだ可能ではありません。ですが、実験系の改良や、新たなアプローチによる計算手法が生まれたら可能になると考えます。」
助教授は納得行っていなかった。
助「もし、観測できる実験系と、新しいアプローチがあったとしたら、〇〇の観測は可能ですか？」
僕「それが用意されているのであれば、可能だと考えています。」
発表会場がざわつく音が聞こえた。
僕の受け答えが可笑しいのだろうか。周りの人は質問の意図が理解できているのか不安だった。
教「出来るわけないやろ。〇〇なんて小さすぎるでしょ。そんな小さいもの、どんな実験系用意したって出来ないやろ。 そんなことも分からないんか。 もうこんな恥ずかしい発表と問答はやめてくれ。」
発表会場は一気にシーンとなった。
僕は「すみませんでした」と声を絞り出した。
正直、泣きそうだった。
そのあと質問はなく、席についた。
同じグループの指導教員からも、直上の先輩からも、誰からのフォローもなく、アドバイスもなく、気づいたら発表会場には僕しか残っていなかった。
そうか、恥ずかしい発表だったんだな、聞くに耐えなかったんだろうな。
僕はつくづく、研究に向いてないんだなぁと感じた。
ポコマーとはチンポコマーチの略であり、暑さに脳をやられた鹿島(艦これ)たちが繰り広げるマーチである。
上のマーチはワーグナーの「双頭の鷲の旗の下に」の冒頭の節に合わせる。
https://youtu.be/uGAlLbj6z2A?t=18
ポコマーは判時(毎日午前2時4分34秒)、マーベラスチャージ(2014年5月6日～不定期)と並びimg三大奇祭のひとつとされている。
またポコマーは夏の季語とされており、角川俳句大歳時記の次の改定でポコマーが登録される可能性がある。
2018年3月10日、貼り付けられたこの画像に対するレスとして「チンポコマーチ！」とつく。
その後、2018年7月2日の正午に始めてポコマーが行われたとする説が有力である。
その日の正午の時点で日本国内で35℃以上になった地点が存在する平日、若しくは特定の祭日とされている。
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/mdrr/rank_daily/data00.html
正午までに猛暑日である35度を観測する地点が存在している場合建つ。
初期は真夏日である30度であったが、2019年5月の猛暑で30度以上を観測する日が続き
連日マーチが行われた結果気温レギュレーションが35度に更新された。
2022年現在、地球温暖化により5月や6月でも猛暑日を記録することが増えたため
なお、土日は基本休みとなる。
そのため、正月や天皇誕生日(2月)などおめでたい日には必ず建つ。
35度を越えていない2020年11月8日(平日)に秋篠宮さまが新しい皇太子となったことを内外に示すための儀式「立皇嗣宣明の儀」が行われた。
その日にもマーチが行われたため皇室関連の日であることも条件の一つなのかもしれない。
また2022年5月29日は日曜日だが、5月でありながら猛暑日であったためか異例のマーチが行われた。
妄コンとも。
元は艦これアンチのレスであるが、擦られ続けた結果定型となった。
その日の正午以降の天気の予報を行うコンテンツ。
気象用語が艦娘の名前と合致した場合「さん」をつける(例：「北上さんする」「雷さん」)
湿度が高いときは(ﾑｯﾜｧ…❤️、暑いときは(ｱｯﾂｩ…❤️、寒いときには(ｻｯﾑｩ…❤️を付ける、
「激しい」等の単語の後に❤️を付けるなど天気予報の内容には一定の法則がある。
現在はマーチと共に天気予報が行われることも正規のポコマーのレギュレーションのひとつとする者も多い。
今後は東シナ海を北上さんし、2日（水）～3日（木）にかけて非常に強い❤️勢力❤️で九州に接近するおそれがあります❤️
1日（火）は沖縄や奄美で、2日は九州でも暴風やうねりを伴った高波さん、高潮、大雨による土砂災害などに厳重に警戒をしてください❤️
その他の地域では2日にかけて、西日本～東北の太平洋側では雨が降りやすく、東海から西の地域では局地的に非常に❤️激しい❤️雨や激しい❤️雨の降る所があるでしょう❤️
日本海側では晴れる所が多い見込みです❤️
ポコマーではチンポコマーチを改変した怪文書が多数投稿されるため、おそらくメインのコンテンツである。
はじめは艦娘がチンポコマーチを改変したマーチを行うだけだったが、
猛暑急襲ね！こんな時こそ、栄養満点のトンカツ定食で体力をつけるのよ！
敵に勝つ！猛暑にも勝つ！これよ！！
よーし日差しにも負けないくらいアツアツに揚げていくわよー！！(ジュッワァ…❤)
キャベツもいっぱいお代わりしていいわよーっ！！(ワッサァ…❤)
全てはチャンス！未知のエリア！
どうも、木吉さん…兄上です
だがちんちんは 歪みねぇな
植え付けを行う！パチュリーウッ！
やつを責めることは出来まい…それに乗っかったのは俺達だ…
わかっていただろうにのうワグナス…「」はうんこちんちんが大好きだと…
では我々はなんの手立てもないまま他ジャンルにも被害を出すしかないというのか！
そうじゃ…それが「」の言うおあしすじゃ…
よし（ﾁｬｯｷｨ…）
行くのか？死ぬなよ？
MO! SO! でしか キャラを語れない 虚しい 提督 マーメイド
ココロまで脱がされる 熱い風の誘惑に
主にドイツ艦が改変チンポコマーチに合わせて脱糞するという内容の怪文書だが、
ウンマー待望論も根強いがレギュレーション違反であることは揺るがないため、
最近は不謹慎なニュース(過去の重大な事件・事故、死刑囚の死刑執行など)を添えることが多い。
・・・！！
ビスマルク姉さま❤今日は和歌山カレー事件から24年目です❤️ヒ素入りカレーとかもうウンポコみたいなものですね❤️ところでカレー味のウンポコとウンポコ味のカレーどっちが食べたいですか❤イッヒフンバルトデルベーン❤（臭っさぁ…❤）
꧁ቻﾝቻﾝ꧂
ቺቻቺቻ
近年では廃れつつある。
うるせ〜〜!!!!!知らね〜〜〜〜!!!!FINAL FANTASYと合体して以下のようにもなる
ቻﾝቻﾝ～～！！！！！
ቺቻቺቻ～～～～！！！！
꧁꧂
👊╋━━━━
𝑭𝑰𝑵𝑨𝑳 𝑭𝑨𝑵𝑻
𝑨𝑺𝒀
三食麦飯と茄子の糠漬一本が基本給で、稀に遠征組が持ち帰った青魚がつく
休日には休暇手当として、何を材料に用いたか分からない菱餅や、
一心不乱に汁粉を啜る俺を見て、鳳翔はいたたまれない顔をしていた
例えば煙草の場合、鋼材やボーキを山盛りにした大八車を工廠へ何度も往復させ、
日が暮れて精も根も尽きた頃、ぽいと足元に煙草が一本投げ渡されるという具合だ
こんな生活だから、たまに死にたいと漏らすことがある…すると秘書艦の香取が柏手を打つ
すかさず鹿島がやって来て、チンポコポーンと歌いながら俺の周りをぐるぐる行進する
直後、桃源郷の心地になり、嫌な気分も疲労も失せ、活力がムラムラムクムク湧いてくるのだ
元々はポコマーに対する反応だったがコンテンツのひとつとなった。
ポコマー鹿島を殺そうとする鹿島。ポコマーと同時に現れることがある。
練習艦の鹿島は、お昼になるとやってくる鹿島のことが大嫌いでした。
「今日こそぶっ殺してやるっ」そう言って二人は毎日喧嘩ばかりしていました。
鹿島はいつも鹿島に負けていましたが、それでも喧嘩をやめようとはしませんでした。
ある日、鹿島がポコポコと逃げる鹿島を追いかけて、提督の机の周りを走り始めました。
ぐるぐる回っているうちに二人の体はどんどん溶けて、銀色のバターになってしまいました。
提督はバターをドラム缶に集め、卵と砂糖と小麦粉と混ぜて、オーブンでこんがりと焼きました。
するとどうでしょう。オーブンから香取という可愛らしいお姉さんが出てきました。
そう、香取の髪が綺麗な灰褐色なのは、オーブンで焼いたからなのです。おしまい。
──俺の読み聞かせが終わり、駆逐艦が寝床へ帰っていった後に、香取が呆然と立ち尽くしていた
「え…嘘ですよね…」声を震わせる香取に、俺がアイオワと共に銀色のバターをかき混ぜている写真を見せた
「嫌ぁぁーー！嘘っ！うそよ！」
ポコマーの画像の解像度を一端下げAI画像処理によって無理矢理高解像度化することで溶けたように見えるポコマー。
35度に達していない日に出現するため正規のポコマーでは無いが、
チンポコマーチは鹿島が香取の携帯を使ってスレを建てているという体裁になっている。
IDが出ることで鹿島は香取に携帯を返却し、正式にチンポコマーチが終了する。
最近は定着しているため中々IDが出なくなっており、携帯が返されないままスレッドが終了することもよくある。
そのような経緯があるからか、最近香取はよく死んだことにされる。
・・・💢💢💢
よー早漏❤❤❤❤❤❤
