3d printing

3Dプリントされた果物が本物の果物をよりおいしくする

今度あなたが箱入りの果物を買ったりもらったりしたら、その中にはそっくりさんがひとつ入っているかもしれない。そのフェイクフルーツは、箱の中のプラムの温度や動きや衝撃を調べたり、桃の糖度と硬度が適切で傷んでいないことを確認したりする。

スイスのFederal Laboratories for Materials Science and Technology(国立物質科学技術研究所)が作ったEmpaは、3Dプリントで作ったリンゴで、中にいくつかのセンサーがあり、本物のリンゴの群れの中に身を隠す。大きさも形も色も重さも本物のリンゴと変わらないから、箱詰め作業をする人がとくに気にする必要がない。

最初のモデルは温度センサーだけだが、今後はもっといろんなセンサーを詰め込む予定だ。するとこのロボットリンゴはほかのリンゴたちと同じ体験をするから、彼らが受ける扱いを、センサーが感取し記録できる。そして消費地のお店などは、そのデータをチェックする。

このプロジェクトはJournal of Food Engineeringで紹介され、“本物のリンゴと同じように温度に反応するフルーツシミュレーター”、と説明されている。そして、“コールドチェーンの全過程における果肉の温度履歴をモニタできる人工果実”、だそうだ。果物の流通技術における、画期的な発明かもしれない。

[原文へ] (翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

高校生が3Dプリントと機械学習を利用して祖父のための網膜診断システムを制作

もしもあなたが、ぼくと同じように、自分はこれまでの人生でまだたいしたことしてないな、と日頃思っているなら、Kavya Kopparapuのこのプロフィールを読まない方がよいかもしれない。このティーンエイジャーはまだ高校生なのに、ぼくが大学卒業後これまでにやったことよりも、すごいことをやってのけた。いちばん最近では、彼女は祖父の、誰にでもよくある目の不具合を診断する、安くてポータブルなシステムを作った。その症状は気づかれないことが多く、しかし放置すると失明に至る。

3Dプリントで作ったマウントに装着したレンズが、iPhoneで網膜をスキャンし、何千もの網膜画像で訓練された機械学習システムが、一般公開されている既存のサービスをいくつか使って診断をする。彼女はその作品を、先月行われたO’Reilly’s AIカンファレンスで発表した。

もっと詳しく知りたい人は、IEEE Spectrumの記事彼女のブログを読んでみよう。ぼくは、Kopparapuの次のプロジェクトを知りたいね。

[原文へ] (翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))