「L」

その他

LiDAR:光で世界を捉える技術

- LiDARとはLiDARは「Light Detection and Ranging」の略で、光を用いて周囲の環境を計測する技術です。レーザー光を使って対象物までの距離や形状を正確に把握します。仕組みとしては、LiDARセンサーからレーザー光を対象物に照射し、その反射光が戻ってくるまでの時間を計測します。光は一定の速度で進むため、この時間差を分析することで、対象物までの距離を正確に算出できます。さらに、LiDARはレーザー光の反射角度や強度も計測できるため、対象物の形状や材質なども詳細に把握することが可能です。LiDARは、従来のカメラやセンサーでは難しかった、高精度な三次元空間情報の取得を可能にしました。そのため、自動運転やドローン、ロボット、測量など、様々な分野で活用が進んでいます。例えば、自動運転車に搭載されたLiDARは、周囲の車両や歩行者、障害物などを検知し、安全な走行を支援します。また、ドローンに搭載されたLiDARは、上空から地形や構造物を計測し、地図作成やインフラ点検などに役立ちます。このように、LiDARは私たちの生活をより豊かに、そして安全にするために、様々な可能性を秘めた技術と言えるでしょう。
ニューラルネットワーク

画像認識のパイオニア LeNet

- LeNetとはLeNetは、1998年にベル研究所によって開発された、画像認識の分野において先駆的な役割を果たした畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のモデルです。 特に手書き文字認識において高い精度を誇り、その精度は99.3%に達しました。 これは、当時の技術水準を大きく上回るものであり、LeNetの登場は、その後の画像認識技術の発展に大きく貢献しました。LeNetは、複数の畳み込み層とプーリング層を組み合わせることで、画像から重要な特徴を効率的に抽出することができます。畳み込み層は、画像の小さな領域に対してフィルター処理を行うことで、エッジやテクスチャなどの特徴を検出します。プーリング層は、畳み込み層の出力を縮小することで、計算量を削減すると同時に、重要な特徴をより強調します。LeNetの登場により、手書き文字認識は実用的なレベルに達し、郵便番号の自動仕分けや銀行小切手の処理など、様々な分野に応用されるようになりました。 LeNetは、その後のCNNの設計に大きな影響を与え、AlexNetやResNetなどのより高度なモデルの基礎となりました。今日では、顔認識や物体検出など、様々な画像認識タスクにおいて、LeNetの設計思想が受け継がれています。