Facebook AI Researchが開発した高性能な深層学習ライブラリPyTorch

Table 1. 32ビットフロートを使用した6モデルのトレーニング速度 [1]

ディープラーニングフレームワークは、多くの場合、使いやすさと速度のどちらか一方に焦点を当てていますが、両方には焦点を合わせていません。

Facebook AI Researchの研究チームが開発したPyTorchは、これら2つの目標が実際に互換性があることを示す機械学習ライブラリです：モデルとしてコードをサポートし、デバッグを容易にし、他の一般的な科学計算ライブラリと一貫性があり、効率的なまま、GPUなどのハードウェアに対してもサポートされている必須のPythonプログラミングスタイルを提供します。

Facebook AI Researchの研究チームが発表した本論文は、PyTorchの実装を推進した原則と、それらがPyTorchのアーキテクチャにどのように反映されるかについて詳しく説明しています。
PyTorchのすべての側面は、ユーザーが完全に制御できる通常のPythonプログラムであり、また、ランタイムの重要なコンポーネントを慎重かつ実用的に実装することで、それらが連携して魅力的なパフォーマンスを実現する方法を説明しています。
表1に示しているように、一般的なベンチマークで、個々のサブシステムの効率とPyTorchの全体的な速度を実証しています。

PyTorchは、使いやすさに焦点を合わせ、パフォーマンスを慎重に検討することで、ディープラーニング研究コミュニティで人気のあるツールになったと主張しており、ディープラーニングの最新のトレンドと進歩を引き続きサポートすることに加えて、今後、PyTorchの速度とスケーラビリティを引き続き改善する予定としています。

[1] : Paszke, A., Gross, S., Massa, F., Lerer, A., Bradbury, J., Chanan, G., … & Desmaison, A. (2019). PyTorch: An imperative style, high-performance deep learning library. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 8024-8035).

URL : https://arxiv.org/abs/1912.01703

熱可塑性成形プロセスを用いたシルクから生み出す新しいバルク材料

Figure 1. 天然のシルクから、シルクベースのバルク材料を生成するプロセスと熱処理後の成形品
（[1]のFigure1より引用）

タフツ大学の研究チームが、シルクを効率的に加熱して成形する事が出来る熱処理方法を開発し、その成果をNature Materialsに寄稿しました。この手法は、特定のニーズに合わせて特性を調整する事が可能で、他の材料に比べても高い強度を持つそうです。

天然シルクはタンパク質ベースの生体高分子であり、そのユニークな構造と特性に対する初期の洞察は、シルクに含まれるβシートのナノクリスタライトが、熱処理を受けると溶融する前に劣化することを示唆していました。それ以来、シルクベースの材料を製造するための標準的なアプローチには、通常、シルクタンパク質の溶解性と溶液中の安定性、および時間とコスト効率に関して固有の限界がある溶液由来の加工方法が含まれていたそうです。

本論文では、再生シルクをバルクの「部品」または機械的特性が調整可能なデバイスに直接ソリッドステート成形するための熱処理方法を報告しています。
高温高圧下で、超低βシート含有量の再生アモルファスシルクナノ材料は、分子再配列および結合水による自己組織化により熱融合し、生体適合性、分解性、および機械加工性を保持する堅牢なバルク材料を形成するそうです。
この技術は、シルクの直接熱処理の限界についての仮定を、さまざまな新しい材料形式と、調整された特性と機能性を備えた複合材料に逆転させると主張しています。

[1] : Guo, C., Li, C., Vu, H. V., Hanna, P., Lechtig, A., Qiu, Y., … & Kaplan, D. L. (2019). Thermoplastic moulding of regenerated silk. Nature Materials, 1-7.

URL : https://www.nature.com/articles/s41563-019-0560-8

変形によりパターンが浮かび上がる伸縮材料 CLCE

上の動画の色は構造性発色と行って、ミクロな周期構造により光が干渉されることで形成されます

このような機械的な変形により外観の変わる材料は機能性の筐体、画像認識によるセンサマーカーなど様々な領域で応用が期待されています。

今回South China Normal Universityの研究グループは、変形により色が変わるだけでなく、特定のパターンが表出する透かしのような機能を備えたユニークな素材を発表しました。

この素材は、poly(dimethylsiloxane)(PDMS)の上にcholesteric liquid crystal elastomer (CLCE)を重ねたバイレイヤーの構造をしております。PDMSの部位が機械的な特性をCLCEの部位が応力発色の特性にそれぞれ対応しています。

。この材料はCLCEをフォトマスクを用いて、異なる温度で光架橋することで構成されています。架橋温度を変えることで、液晶主鎖のオリゴマーの構造が変わります。これにより、応力変形時の発色パターンが異なる形で現れます。

また論文中では伸縮だけではなく曲げと行ったモードに対しても特定のカラーパターンが表出されることを確認しています。

Fig.1 マテリアルの作成プロセス（[1]のFigure より引用）

露光のパターンを工夫することで、変形により様々なパターンを表出されることができます。

Fig.2 露光により表出パターンを作成する様子([1]のFigure3より引用))

上のFig.2のように露光したフィルムは延伸時のみ警告を示すようにパターニングされています。

Fig.3 延伸によりパターンが表出する様子([1]のFigure3より引用）

電気を使わずに、変形により様々な意匠を表出させられる材料が登場することで、マーカーとしてだけではなく、QRコードなど様々な情報を埋め込むことが可能になります。どんなアプリケーションが提案されていくか楽しみにですね。

URL:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/admi.201901878

[1]Zhang, P., Shi, X., Schenning, A. P. H. J., Zhou, G., & Haan, L. T. De. (2019). A Patterned Mechanochromic Photonic Polymer for Reversible Image Reveal, 1901878, 1–7.

Mixrosoft Researchが開発した姿勢認識ペンとタッチインタラクション

Sensing Posture-Aware Pen + Touch Interaction on Tablets [1]

ペン+タッチ入力機能を備えたタブレットの多くの現状維持インターフェイスは、ユーザー中心の姿勢を感知して適応するのではなく、固定された場所でデバイス中心のUIウィジェットに到達することをユーザーに強制します。つまり、UI上に固定された場所に、ユーザーがタッチしないとその機能は発現しません。

この問題に対処するために、Mixrosoft Researchの研究チームが、姿勢認識を介してモバイル使用と固定使用のさまざまなニュアンスの間を遷移するセンシング技術を開発し、その研究成果を2019年度のCHI会議にて報告しています。

これらの姿勢のニュアンスには、ハンドグリップのシフト、スクリーンの角度と向きの変更、手書きまたはスケッチ中の手のひらの植え付け、手が近づく方向の検出が含まれます。 これを達成するために、1）静電容量タッチスクリーン画像、2）慣性運動、3）把持および手の近接検出のための画面ベゼル周囲の電界センサーの3つのセンシングモダリティを組み合わせたそうです。
これらのセンサーが、体、腕、手、グリップ中心の参照フレームのきめ細かいコンテキストに合わせて、相互作用を調整し、ユーザーインターフェイス要素をモーフィングする姿勢認識ペン+タッチテクニックを有効にする方法を示しています。

[1] : Zhang, Y., Pahud, M., Holz, C., Xia, H., Laput, G., McGuffin, M., … & Hinckley, K. (2019, May). Sensing posture-aware pen+ touch interaction on tablets. In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-14).

URL : https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300285

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