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はてなキーワード: 画像処理とは
今月に入ってNVIDIAのCEOが岸田首相に会ったのを見てようやく気付いた自分も遅かったが、調べたら11月中旬にすでにNVIDIAに話をつけてるんだな https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2311/15/news192.html
生成AIの開発に使えるGPU（画像処理半導体）の供給について全面的な協力を取り付けたことが11月14日、分かった。経済産業省が13日に米西部サンフランシスコで開いた、AIや次世代半導体関連の日本と北米の企業首脳による懇談会で意向を確認した。
各種報道では「生成AIをより発展させるため」といった論調がほとんどだが、自分の見立てとしてはGPUの調達が本丸で、生成AIはその理由として挙げているだけ…いじわるな言い方をすると生成AIによる経済発展の成功失敗はそもそも勘定してないと思う
国内の絵描きや作家やそのほかクリエイターたちからどれだけ批判を受けて、パブリックコメントでもメタクソ言われてるのになしのつぶてなのは「その誹りを甘受してもなおこの方法でGPU調達をとりつけることのほうが重要性が高い」ということではなかろうか
「そうまでしてGPU調達したい理由」はなんとなくわかるだろうが、それを書くと「気づかなかった奴らが騒ぎかねない」ので書きたくない……ともかく生成AIに関わるステークホルダーとは全く別の「奴ら」を躱すのに「生成AIの開発促進を国として挙げてGPU調達を取り付ける」ストーリーを使った結果が今という風に考えてる
この考えをもって生成AIプログラムの提供各社の権利侵害行為や生成AI利用者の生成物掲載や誹謗中傷の違法性が棄却されるものではないことは強調しておくが、少なくとも立法府が生成AIに対して新たな法律をもってどうにかする可能性は低い。国(内閣・国会・各省庁)として「各自の権利侵害にかかわる事件」にステークホルダーとして間に入ることはしたくないだろうなと思う。山田太郎が久しぶりのYouTube配信で生成AIに対して日和った態度をとった(著作権法以外で法律に触れる部分がないかみたいな話だと聞いたが、これ自体は今後考えることとしては妥当)とか文句を言われてたりして、自分は最初「文春のせいで自民党内ですっかり動けなくなっちゃった」とバチギレしたが、GPUのあたりが出てきて「これは仮に文芸春秋ビルが今年の夏に爆発してたとしても山田太郎は同じ配信してたな」と文春記者を腹エルボーで許すくらいまでには落ち着いた。
とりあえずまとめると、国に泣きついても、TwitterでAIアルファと喧嘩しててもしょうがないのでAI各社に訴訟提起の準備して、民間企業にはしっかりコンプラの面で説得していこうな。ツイデモがバカらしいと笑ってたのにTwitterで顔真っ赤にして怒ってどうすんだ、戦略をしっかり練らないといけないぞ。国の機関でたよりになりそうなの公取委か裁判所くらいじゃねえかな
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。
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。
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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。
