楽しい木曜日、Patent Drop へようこそ!

今日は、噂の VR ヘッドセットの一部である可能性のある Apple の視線追跡ニューラル ネットワークを覗いてみます。また、エッジ コンピューティングを日常の現実にするインテルの計画や、AI を高度に飛行させるためのエアバスの技術についても確認します。

早速入ってみましょう。

#1. Apple の複合現実ビジョン

Apple は、あなたが見ているものを知りたいと思っています。

同社は、AR または VR ヘッドセットとも呼ばれる「コントローラー」でニューラル ネットワークを利用する「イベント カメラ ベースの視線追跡」技術の特許取得を目指しています。その仕組みは次のとおりです。イベント カメラ (または「光の強さの変化」を感知するビジョン センサー) が目の動きに関するデータを収集し、それがニューラル ネットワークに供給されます。

次に、ニューラル ネットワークは、ユーザーの「初期瞳孔中心」と「位置に焦点を当てた入力」の追跡による視線調整、または目全体ではなく瞳孔のみの微小な動きを含む「視線特性」を生成します。

Apple は、この種の視線追跡は、ユーザー インタラクションをガイドする上でより迅速かつ効率的に機能し、「中心窩レンダリング (または焦点での解像度の向上) を提供し、3D オブジェクトのレンダリングにおける幾何学的歪みを削減する」と述べています。また、消費する処理能力も従来の方法よりもはるかに少なく、過剰な電力消費やユーザーのヘッドセットの過熱を防ぎます。

「既存の視線追跡システムには、視線追跡を実行するプロセッサにユーザーの目の画像を送信するカメラが含まれていることが多い」とアップルは申請書類で述べた。 「視線追跡を可能にするのに十分なフレーム レートで画像を送信するには、十分な帯域幅を持つ通信リンクが必要です。」

写真は米国特許商標庁経由。

AR/VR ヘッドセットは、Apple で開発中であると長い間噂されてきました。この特許出願により、このヘッドセットがどのように機能するかについて別の詳細が明らかになる可能性があります。

また、Apple が視線追跡への関心を示す特許を目にしたのはこれが初めてではありません。同社は以前、拡張現実または仮想現実環境でタスクを実行する「仮想エージェント」を制御する手段として目の動きを追跡する技術の特許を取得しようとしていたが、これについては数か月前の特許ドロップで議論した。総合すると、視線追跡と制御が、話題の次期デバイスの主要な機能になる可能性があるようです。

このような高度な機能の追加は、高額な値札にも関わらず消費者に大金を出してもらうためのアップルの計画である可能性がある。ヘッドセットの価格は3,000ドルになるとブルームバーグのマーク・ガーマン氏が3月下旬に報じた。また、このヘッドセットには、数時間ごとに充電する必要がある外部バッテリー、コンパニオンアプリがない、発売時のメディアコンテンツが限られているなど、多くの欠点があるとガーマン氏は報告した。早ければ今年末にも出荷される可能性があり、6月5日から始まるAppleのWorldwide Developers Conferenceでデビューする予定だ。

このヘッドセットは、人工現実のリングで競争するアップルの第一歩となるだろう。 Microsoft は現在、3,500 ドルから 5,000 ドル近くまでの 3 つのバージョンのHoloLens ヘッドセットを提供しています。一方、Meta は、複合現実感のあるMeta Quest ヘッドセットのいくつかのバージョンを 1,000 ドルから提供しています。

Appleの中核事業は家庭用電化製品であるため、市場で競争する上での同社の最善の策は、熱心なAppleファンにアピールする最先端の機能を提供することかもしれない。

#2.栄光のコンピューティングの最先端

インテルはエッジ コンピューティングの最先端を目指しています。

同社は、エッジ コンピューティングの導入を目指すいくつかの方法を詳述した特許出願を提出しました。参考までに、エッジ コンピューティングは、データが発信元のできるだけ近く、つまりネットワークのエッジで処理されるコンピューティングの一種です。基本的に、必要な作業のためにデータがデータセンターに送信されるのではなく、データが作成された場所で処理、分析、その他の操作が完了します。

NexOpticの AI テクノロジ担当副社長である Kevin Gordon 氏は、Intel の特許は基本的にこれらのエッジ コンピューティング デバイスをつなぎ合わせる方法を詳細に説明していると語った。たとえば、何千ものセンサー、カメラ、またはその他のデバイスのネットワークがあり、それらはすべてデバイス自体でデータ処理を実行しているとします。インテルは、クラウドや物理サーバーを介して関連データをデバイス ネットワークの残りの部分に転送するのではなく、これらのデバイスを接続して、デバイス間でデータを共有できるようにすることを目指しています。

この技術は基本的に物理デバイスの「サブネットワーク」を作成することで、新興の 5G ネットワークで機能するとゴードン氏は述べました。

「この特許は、（インテルが）エッジデバイスを構築し、これらのエッジデバイスネットワークを調整し、これらすべてのエッジデバイスが意味のある方法で相互に通信する方法を見つけ出すことを示しています」とゴードン氏は述べた。

これは難解に聞こえますが、Intel は、産業用制御や自動運転など、ユーザー側で「超低遅延」がどのように実現されるかについて、いくつかの例を示しました。

写真は米国特許商標庁経由。

エッジ コンピューティングは若い人も古い人もいます。このパラダイムの広範な例は、一般的なスマートフォンです。これらのデバイスはユーザーデータを収集し、それを処理し、デバイス自体でそのデータを使用した機能を提供します。初期段階にあるのは、この技術をより広範囲の機能に応用することだ、とゴードン氏は語った。

セキュリティ、製造、農業などのデバイスは高度化が進んでおり、より多くのデータ処理、分析、操作がデバイス上で行われるようになり、中央サーバーへの依存が制限されています。 「中央コンピューターももう必要なくなり、そこにあるインフラストラクチャーも廃止できる」とゴードン氏は語った。

Intel がエッジ コンピューティングに関心を持っていることは周知の事実です。同社は、Audi、CenturyLink、Etisalat などのクライアントを擁し、製造、小売、通信向けのエッジ実装を提供しています。より高度な処理を備えたデバイスの開発にインテルが関心を寄せているのは当然だ。同社の主な稼ぎ頭はハードウェアとチップであり、AWSやMicrosoft Azureなどのクラウド大手に「データセンター分野で打ちのめされている」とゴードン氏は語った。

一方、エッジコンピューティングは、今後10年間でデータセンターよりも高い成長率が見込まれると同氏は付け加えた。 「彼らはここでのエッジの成長を利用するために自らの位置を決めているように見えます。」

さらに、5G ネットワークはまだ初期段階にあるため、インテルは「これらのエッジ コンピューティング アプリケーションで 5G をどのように使用できるかに賭けている」かもしれないとゴードン氏は述べました。

#3.エアバスのAI飛行機

「もし私がここに戻ってきて、あなたがここに戻ってきたとしたら、誰が飛行機を操縦しているのでしょう？」

エアバスは、 AI を使用して飛行計画を決定する技術の特許取得を目指しています。まず、エアバスが「ルーティング エンジン」と呼んだこの技術は、航空機の目的地に関する情報と、燃料の使用を最小限にするなど、要求者が飛行を最適化する方法に関する基準を含む飛行計画を作成するリクエストを受け取ります。またはできるだけ早く目的地に到着すること。

次に、この技術は機械学習を使用して、要求者が優先したいものに基づいて、航空機の経度と緯度、高度と時間、構造応力や燃料消費量などの性能に対する潜在的な制約を含む飛行ルートを計算します。

たとえば、パイロットまたは飛行管制官がロサンゼルスからニューヨークまでのフライトを可能な限り低コストで取得したい場合、このルーティング エンジンは、環境要因などを考慮して、最小限の燃料を使用してこのフライトを実現する方法を計算できます。 、乗客数、航空機への影響など。

「通常、航空機のミッション計画システムでは、専用のヒューマン・マシン・インターフェースを通じて飛行計画を定義するために、人間のオペレーターの介入が必要である」とエアバスは申請書の中で述べた。 「各ステップは人間のオペレーターによって実行されるため、最適化タスクは本質的に長く反復的なものとなり、妥当な時間枠内で高品質のソリューションを提供することはできません。」

写真は米国特許商標庁経由。

写真は米国特許商標庁経由。

エアバスがこの記事で指摘したように、飛行計画は通常人間が作成するものです。 AI をミックスに加えることは、一般に人間によって人間のために行われているプロセスにこのテクノロジーが組み込まれている方法の増え続けるリストに、別の例を追加します。

飛行計画の作成には、飛行に対するパイロットの優先順位と航空機が遭遇する可能性のある潜在的な障害について批判的に考えることが含まれます。この仕事を AI に任せることで人的ミスを制限し、パイロットや航空管制官の仕事をはるかに容易にし、その飛行の潜在的なリスクを最小限に抑えることができます。

エアバスの事業のかなりの部分は民間航空機の製造から来ており、第１・四半期には民間部門で９０億ドル近くの収益があった。同社には小規模な防衛部門もあり、同期間に約25億ドルを稼いだ。

しかし、両セグメントの収益が前年比でそれぞれ約5%、約6%減少していることから、独自のAIを統合することは、航空会社を競合他社よりも自社の航空機に引き付ける方法になる可能性がある。その AI は、民間航空業界と米国空軍の両方でパイロット不足が叫ばれる中、重要な役割を果たす可能性もあります。

ただし、もう 1 つ考慮すべきことは、この AI が間違いを犯した場合に何が危険にさらされるかということです。これは、ヘルスケアなどの人間中心の産業への AI の導入ペースを遅らせるのと同じ議論です。乗客の安全がエアバスの機械学習ルーティング エンジンの手に委ねられていることを考えると、この技術は顧客に導入される前に鉄壁である必要があります。 ' 飛行機。

エクストラドロップ

他にもいくつかの興味深い特許を紹介したいと思います。

ほかに何かあたらしいことは？

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