マルチマテリアル3Dプリンターを用いた任意のオブジェクト制作プロセスについて

Figure 1. マルチマテリアル3Dプリンタを使用し、散乱面反射分布関数を用いて最適化した制作オブジェクト例 [1]

近い将来、自分が作りたい複数の材料を使って、任意に自分が作りたい模様でプロトタイプもしくはアイテムを作れる日がくるかもしれません。
近年、マルチマテリアル3Dプリンターが利用可能になっており、複数の構成材料を含む3Dオブジェクトの作成を容易にしてくれていることから、半透明なオブジェクトを印刷するためのレイヤー素材も合成可能であることを示唆しています。

本論文では、利用可能なマテリアルを特徴付け、これらのマテリアルの特定のレイヤーの外観をシミュレートし、ユーザーがターゲットの外観を指定できるようにそれらを多重化する方法を自動的に決定するための新しいエンドツーエンドのプロセスを報告しています。ユーザーにとっては非常にメリットが大きい、と主張しています。

論文には作成プロセスにおける詳細も記載しているため、興味がある方はぜひ読んでみていただきたいと思います。これらの制作したデバイスは現在、ラピッドプロトタイピングに使用されていますが、我々の家にあるような消費財が、今後ますますパーソナライズされていくことは世の中の流れとして必然です。その時、こういった技術が身の回りに溢れている可能性を感じさせてくれます。

[1] : Hašan, M., Fuchs, M., Matusik, W., Pfister, H., & Rusinkiewicz, S. (2010, July). Physical reproduction of materials with specified subsurface scattering. In ACM Transactions on Graphics (TOG) (Vol. 29, No. 4, p. 61). ACM.

URL : https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1778798

3Dプリンタでガラスを扱う新しい技術プロセス

Printing glass

3Dプリンターでガラスが作れる、と科学技術雑誌 Natureで2017年に紹介された論文を紹介します。

ガラスは、使用される最も重要な高性能材料の1つで、我々の日常生活に欠かせない物質です。特にその物性は非常に優れており、透過性、機械的、化学的および熱的耐性、ならびにその熱的および電気的絶縁特性により、我々の周りに溢れています。しかし、ガラス、特に石英ガラスなどの高純度ガラスは成形が難しいことで有名であり、高温の溶融および鋳造プロセス、危険な化学物質が必要です。これらの欠点により、ガラスは3次元印刷（3D印刷）などの最新の製造技術にアクセスできなくなりました。

ドイツのカールスルーエ工科大学の研究チームらが、数十マイクロメートルの解像度でステレオリソグラフィー3Dプリンターを使用して透明な溶融シリカガラスコンポーネントを作成するプロセスを発表しています。
このプロセスでは、3D印刷され、熱処理により高品質の溶融シリカガラスに変換される光硬化性シリカナノコンポジットを使用します。印刷された石英ガラスは、市販の石英ガラスの光学的透明性を備えた非多孔質で、数ナノメートルの粗さの滑らかな表面を持っています。金属塩をドーピングすることにより、色付きガラスを作成できます。この作業により、3Dプリンティング用の材料の選択肢が広がり、産業および学界の多くの用途で、溶融シリカガラスに任意のマクロおよび微細構造を作成できる、と主張しています。

論文中に細かい制作プロセスが書いてありますが、非常に微細なガラス構造を3Dプリンタを利用して作っているので、興味深いものとなっています。ただ、量産プロセスにはあまり向かないように思えますので、今後の技術進化に期待したいところです。

[1] Kotz, F., Arnold, K., Bauer, W., Schild, D., Keller, N., Sachsenheimer, K., … & Rapp, B. E. (2017). Three-dimensional printing of transparent fused silica glass. Nature, 544(7650), 337.

URL : https://www.nature.com/articles/nature22061

数字認識に使用される畳み込みニューラルネットワークであるLeNet-5アーキテクチャ

「Gradient based learning applied」の画像検索結果
Figure 1. 数字認識に使用される、畳み込みNNであるLeNet-5のアーキテクチャ [1]
（論文[1]のFigure 2より引用）

誤差逆伝播法アルゴリズムでトレーニングされた多層ニューラルネットワークは、勾配ベースの学習手法の成功例です。適切なネットワークアーキテクチャがあれば、勾配ベースの学習アルゴリズムを使用することで、最小限の前処理で手書き文字などの高次元パターンを分類できます。

AT&Tベル研究所の研究チームは、手書き文字認識に適用されるさまざまな方法をレビューし、標準の手書き数字認識タスクでそれらを比較しています。畳み込みニューラルネットワークは、2次元（2-D）形状の変動に対処するように特別に設計されており、他のすべての手法よりも優れていることが示されています。

実際のドキュメント認識システムは、フィールド抽出、セグメンテーション、認識、言語モデリングなどの複数のモジュールで構成されています。グラフ変換ネットワーク（GTN）と呼ばれる新しい学習パラダイムにより、勾配ベースの手法を使用してグローバルトレーニングし、全体的なパフォーマンス測定を最小限に抑えることができます。

オンライン手書き認識について説明もしており、実験では、グローバルトレーニングの利点と、グラフ変換ネットワークの柔軟性が実証されています。
また、銀行小切手を読み取るためのグラフ変換ネットワークについても説明しており、畳み込みニューラルネットワークの文字認識機能とグローバルトレーニングテクニックを組み合わせて使用​​し、商業的に展開することで、1日あたり数百万の小切手を読み取ることが可能だそうです。

[1] : LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2324.

URL : https://ieeexplore.ieee.org/document/726791

Microsoft Researchが開発したホログラフィーを出力できる眼鏡型デバイス

Holographic Near-Eye Displays for Virtual and Augmented Reality [1]

目の近くを取り巻く環境が大きく変わってきています。
ヘッドマウントディスプレイ（Oculus RiftやHTC VIVE、PlayStation VRなど）は、消費者に魅力的なバーチャルリアリティ（VR）エクスペリエンスを提供し始めるのに十分な解像度、追跡パフォーマンス、およびレイテンシを実証しました。
同じ年に、Microsoftが提供したHoloLensは自己完結型拡張現実（AR）デバイスでこれらの同じ特性を初めて実証しました。ただし、FOVなど満足な特性が得られておらず、まだ発展途上のデバイスです。

Microsoft Researchの研究チームが、位相のみのホログラフィック投影に基づく仮想現実および拡張現実のための眼鏡型ディスプレイを開発し、その研究成果をACM Transactions on Graphics vol.36の誌面にて発表しています。
フレネルホログラフィの原理と、追加のハードウェア、位相補正係数、空間光変調器エンコーディングを備えた二重位相振幅エンコーディングに基づいて構築されており、フルカラー、高コントラスト、低ノイズのホログラムを高解像度およびピクセルごとの焦点制御で実現するそうです。
標準のグラフィックパイプラインと統合し、リアルタイム（90 Hz以上）の計算を直接またはアイトラッキング近似により可能にする、すべてのホログラフィック計算のGPU加速実装を提供します。統一された焦点、収差補正、および視力補正モデルは、ユーザーキャリブレーションプロセスとともに、光源と網膜の間の光学的欠陥を考慮する、と主張しています。

近視・遠視・乱視などの視力矯正を必要とする人でも、こういった最先端のデバイスを使うことでホログラムを見ることができる世界が実現できれば、日常生活が大きく変わるかもしれません。

[1] : Maimone, A., Georgiou, A., & Kollin, J. S. (2017). Holographic near-eye displays for virtual and augmented reality. ACM Transactions on Graphics (TOG), 36(4), 85.

URL : https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/holographic-near-eye-displays-virtual-augmented-reality/

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