WEBVTT 00:00:00.830 --> 00:00:04.721 私たちはみんな動きというのは 見えるものだと思っています 00:00:05.889 --> 00:00:10.977 私がステージの上を歩き 話しながら身振り手振りをする 00:00:10.977 --> 00:00:13.238 そのような動きは 目に見えるものです 00:00:14.255 --> 00:00:19.737 しかしあまりに小さくて人の目には留まらない 重要な動きの世界があります 00:00:19.737 --> 00:00:21.778 この何年か私たちは 00:00:21.778 --> 00:00:24.395 そういった動きが 人の目には見えなくとも 00:00:24.395 --> 00:00:27.325 カメラなら捉えられることに 注意を払うようになりました NOTE Paragraph 00:00:28.305 --> 00:00:29.856 どういうことか 説明しましょう 00:00:30.717 --> 00:00:34.339 左側は人の手の映像で 00:00:34.339 --> 00:00:37.486 右側は眠っている 赤ちゃんの映像です 00:00:37.486 --> 00:00:40.412 しかし もし私が ビデオだと言わなければ 00:00:40.412 --> 00:00:44.183 皆さん写真を見ているのだと 思ったことでしょう 00:00:44.183 --> 00:00:45.945 どちらの映像にも 00:00:45.945 --> 00:00:49.112 ほとんど動きがないからです 00:00:50.175 --> 00:00:53.920 それでもここには 沢山の微細な動きがあります 00:00:53.920 --> 00:00:56.452 左側の人の 手首に触れてみたなら 00:00:56.452 --> 00:00:58.448 脈を感じるだろうし 00:00:58.448 --> 00:01:00.933 右側の赤ちゃんを 抱きかかえたなら 00:01:00.933 --> 00:01:03.324 呼吸に応じて赤ちゃんの胸が 上下するのを 00:01:03.324 --> 00:01:04.714 感じられることでしょう 00:01:05.762 --> 00:01:09.338 これらの動きは 大切なものですが 00:01:09.338 --> 00:01:12.681 あまりに小さくて 見ただけでは分からないため 00:01:12.681 --> 00:01:14.957 手で直に触って 00:01:14.957 --> 00:01:17.857 感じ取る必要があるのです NOTE Paragraph 00:01:18.997 --> 00:01:20.262 しかし数年前に 00:01:20.262 --> 00:01:24.667 MITの同僚が「モーション・マイクロスコープ」 というのを作りました 00:01:24.667 --> 00:01:29.951 映像の中の このような小さな動きを 検出して拡大し 00:01:29.951 --> 00:01:33.023 目で見て分かるようにする ソフトウェアです 00:01:33.416 --> 00:01:36.899 そのソフトウェアを 左の映像に使うと 00:01:36.899 --> 00:01:40.149 手首の脈動が 目に見えるようになり 00:01:40.149 --> 00:01:41.664 脈を数えて 00:01:41.664 --> 00:01:44.199 心拍数を測定する ことだってできます 00:01:45.095 --> 00:01:48.160 そのソフトウェアを 右の映像に使ったなら 00:01:48.160 --> 00:01:51.387 赤ちゃんのする呼吸が 目に見えるようになり 00:01:51.387 --> 00:01:55.934 触れることなく赤ちゃんの呼吸の状況を モニタできるようになります NOTE Paragraph 00:01:56.884 --> 00:01:59.962 これはとても 強力な技術です 00:01:59.962 --> 00:02:04.239 通常は触れなければ 分からない現象を 00:02:04.239 --> 00:02:07.876 接触せずに視覚だけで 捉えられるからです NOTE Paragraph 00:02:09.104 --> 00:02:13.515 ２年ほど前から私は このソフトウェアを 考案した人たちと共同で研究するようになり 00:02:13.515 --> 00:02:16.882 奇想天外なアイデアに 挑戦することにしました 00:02:16.882 --> 00:02:19.575 このソフトウェアで 00:02:19.575 --> 00:02:22.710 小さな動きを可視化して 00:02:22.710 --> 00:02:27.168 あたかも触覚が拡張されたかのように できるのはすごいけど 00:02:27.168 --> 00:02:31.227 これを聴覚にも適用できないだろうか と思ったのです 00:02:32.508 --> 00:02:36.523 音による振動というのもまた 00:02:36.523 --> 00:02:39.710 一種の動きなのだから 00:02:39.710 --> 00:02:44.266 それを捉えて目に付くものすべてを マイクに変えてしまうことはできないか？ NOTE Paragraph 00:02:44.266 --> 00:02:46.207 これはちょっと奇妙な アイデアなので 00:02:46.207 --> 00:02:48.793 分かるように 説明しましょう 00:02:49.523 --> 00:02:53.011 普通のマイクというのは 中にある振動板の動きを 00:02:53.011 --> 00:02:56.610 電気信号に変換する 仕組みになっています 00:02:56.610 --> 00:03:00.928 振動板は音に敏感に反応して 動くようにデザインされていて 00:03:00.928 --> 00:03:05.255 その動きを音として解釈し 記録できるようになっています 00:03:05.255 --> 00:03:09.403 しかし音はどんな物でも 振動させます 00:03:09.403 --> 00:03:14.883 ただそういった振動はあまりに小さく速いため 目に見えないだけです NOTE Paragraph 00:03:14.883 --> 00:03:18.621 この振動を 高速度カメラで撮影して 00:03:18.621 --> 00:03:22.197 ソフトウェアで その小さな動きを取り出し 00:03:22.197 --> 00:03:24.287 分析することで 00:03:24.287 --> 00:03:28.561 その振動を作り出したのがどんな音か 知ることはできないだろうか？ 00:03:29.859 --> 00:03:35.798 それができれば 離れたところにあるものを 視覚的なマイクへと変えることができます 00:03:37.080 --> 00:03:39.023 それで試してみました 00:03:39.023 --> 00:03:41.190 ご覧頂くのは 行った実験の１つで 00:03:41.190 --> 00:03:44.139 右の鉢植えの植物を 00:03:44.139 --> 00:03:46.577 高速度カメラで 撮影しながら 00:03:46.577 --> 00:03:50.106 近くに置いたスピーカーで こんな音を流しました NOTE Paragraph 00:03:50.275 --> 00:03:58.465 (曲 『メリーさんのひつじ』) NOTE Paragraph 00:03:59.820 --> 00:04:02.644 これが撮影したビデオで 00:04:02.644 --> 00:04:06.568 毎秒数千フレームで 撮っていますが 00:04:06.568 --> 00:04:08.890 目をこらしてみても 00:04:08.890 --> 00:04:11.891 ただ葉っぱが じっとしているようにしか 00:04:11.891 --> 00:04:13.906 見えないでしょう 00:04:13.906 --> 00:04:18.712 音による葉っぱの動きは １ミクロン程度だからです 00:04:19.103 --> 00:04:23.379 １センチの１万分の１です 00:04:23.379 --> 00:04:27.675 この映像で１ピクセルの 百分の１から千分の１の間 00:04:27.675 --> 00:04:29.834 というところです 00:04:29.881 --> 00:04:32.768 だからいくら 目をこらしたところで 00:04:32.768 --> 00:04:36.453 そのような小さな動きは 目では捉えられないのです 00:04:37.667 --> 00:04:41.824 しかし知覚的には 感知できなくとも 00:04:41.824 --> 00:04:44.633 数値的には 有意な変化があり 00:04:44.633 --> 00:04:46.635 適切なアルゴリズムを使えば 00:04:46.635 --> 00:04:50.112 この静止しているようにしか 見えない映像から 00:04:50.112 --> 00:04:52.449 このような音を 取り出すことができます NOTE Paragraph 00:04:52.690 --> 00:05:00.074 (曲 『メリーさんのひつじ』) NOTE Paragraph 00:05:00.074 --> 00:05:05.902 (拍手) NOTE Paragraph 00:05:10.058 --> 00:05:11.997 どうしてそんなことが 可能なのか？ 00:05:11.997 --> 00:05:16.341 そんな小さな動きからどうやって これほど多くの情報を取り出せるのか？ 00:05:16.341 --> 00:05:21.702 葉っぱの動きが ちょうど１ミクロンで 00:05:21.702 --> 00:05:26.010 映像の中の動きは 千分の１ピクセルだったとしましょう 00:05:27.269 --> 00:05:29.841 これは わずかなものに 見えますが 00:05:29.841 --> 00:05:31.837 ビデオの１フレームの中には 00:05:31.837 --> 00:05:35.094 何十万というピクセルがあり 00:05:35.094 --> 00:05:38.548 そういった小さな動きを 00:05:38.548 --> 00:05:40.846 映像全体から集めれば 00:05:40.846 --> 00:05:43.469 千分の１ピクセルが 積み重なって 00:05:43.469 --> 00:05:46.244 十分大きなものになるのです NOTE Paragraph 00:05:46.870 --> 00:05:50.505 個人的なことですが このことを発見した時には すごく興奮しましたね 00:05:50.505 --> 00:05:52.825 (笑) 00:05:52.825 --> 00:05:56.078 優れたアルゴリズムはありましたが 00:05:56.078 --> 00:05:59.695 パズルの重要なピースが まだ欠けていました 00:05:59.695 --> 00:06:03.299 この手法がうまくいくかに 影響する要因は 00:06:03.299 --> 00:06:05.296 たくさんあります 00:06:05.296 --> 00:06:08.500 対象がどんな物で どれくらい離れているか 00:06:08.500 --> 00:06:10.894 どんなカメラや レンズを使うか 00:06:10.894 --> 00:06:14.985 物に当てる光の強さや 音の大きさはどれくらいか 00:06:15.945 --> 00:06:19.320 そしてアルゴリズムは 優れているにしても 00:06:19.320 --> 00:06:22.710 初期の実験はすごく 慎重にやる必要がありました 00:06:22.710 --> 00:06:25.102 そういった要因の 何か１つでもまずいと 00:06:25.102 --> 00:06:27.470 何が悪かったのかも分からず 00:06:27.470 --> 00:06:30.117 ただノイズが 出てくるだけだからです 00:06:30.117 --> 00:06:33.437 ですから初期の実験は このような設定で行ったのです 00:06:33.437 --> 00:06:35.643 私が写っています 00:06:35.643 --> 00:06:39.683 左下に高速度カメラが 設置されていて 00:06:39.683 --> 00:06:41.866 ポテトチップの袋に 向けられています 00:06:41.866 --> 00:06:44.815 そして全体が明るい照明で 照らされています 00:06:44.815 --> 00:06:49.180 申し上げたように初期の実験は 非常に慎重を期して進めました 00:06:49.180 --> 00:06:51.688 これがその様子です NOTE Paragraph 00:06:51.688 --> 00:06:55.229 (男性の声) ３ ２ １ ハイ NOTE Paragraph 00:06:55.229 --> 00:07:00.836 (デイヴィスが大声で) メリーさんの ヒツジ ヒツジ ヒツジ NOTE Paragraph 00:07:00.836 --> 00:07:05.336 (笑) NOTE Paragraph 00:07:05.336 --> 00:07:08.150 ご覧のように 馬鹿みたいに見える実験でした 00:07:08.150 --> 00:07:09.938 (笑) 00:07:09.938 --> 00:07:12.283 私がポテトチップの袋に向かって 大声を張り上げています 00:07:12.283 --> 00:07:13.834 (笑) 00:07:13.834 --> 00:07:16.321 おまけにすごく強い照明を 当てていたので 00:07:16.321 --> 00:07:20.415 最初のポテトチップの袋は 熱で文字通り溶けてしまいました (笑) 00:07:20.415 --> 00:07:23.659 しかし いかに馬鹿みたいに 見えようとも 00:07:23.659 --> 00:07:25.587 この実験はとても 重要なものでした 00:07:25.587 --> 00:07:28.513 このような音を取り出すことに 成功したからです NOTE Paragraph 00:07:28.513 --> 00:07:33.225 Mary had a little lamb! Little lamb! Little lamb! NOTE Paragraph 00:07:33.225 --> 00:07:37.313 (拍手) NOTE Paragraph 00:07:37.313 --> 00:07:39.194 とても重要な瞬間でした 00:07:39.194 --> 00:07:43.343 物を撮した 音声のない映像から 00:07:43.343 --> 00:07:45.765 聞き取れる人の声を 初めて復元できたからです 00:07:45.765 --> 00:07:48.156 この実験を基準点として 00:07:48.156 --> 00:07:52.016 私たちはいろいろ変化をつけた 実験を始めました 00:07:52.016 --> 00:07:55.911 異なる物を使う 物をもっと離れたところに置く 00:07:55.911 --> 00:07:58.681 光を弱くする 音を小さくする 00:07:59.887 --> 00:08:02.761 そういった実験の結果を 分析して 00:08:02.761 --> 00:08:06.383 この手法の限界を 見極めました 00:08:06.383 --> 00:08:08.333 ひとたび限界が分かれば 00:08:08.333 --> 00:08:10.679 どう押し広げられるかも 分かるからです NOTE Paragraph 00:08:10.679 --> 00:08:13.860 そうやってこんな実験に たどり着きました 00:08:13.860 --> 00:08:16.599 ここでもポテトチップの袋に向けて 音を流しますが 00:08:16.599 --> 00:08:21.429 今回はカメラが ５メートル離れていて 00:08:21.429 --> 00:08:24.262 防音ガラスの 背後にあります 00:08:24.262 --> 00:08:27.065 照らしている光も 自然の太陽光です 00:08:28.529 --> 00:08:32.443 ご覧いただいているのが 撮影した映像です 00:08:32.450 --> 00:08:37.009 そしてこれが部屋の中で ポテトチップの袋の横で流していた音です NOTE Paragraph 00:08:37.009 --> 00:08:42.047 Mary had a little lamb whose fleece was white as snow, (メリーさんは小さな羊を飼っていた 雪のように白い毛をして) 00:08:42.047 --> 00:08:47.666 and everywhere that Mary went, that lamb was sure to go. (メリーさんの行くところは どこにでも付いてきた) NOTE Paragraph 00:08:47.666 --> 00:08:50.103 そしてこれが 窓の背後から撮した 00:08:50.103 --> 00:08:53.698 無音の映像から 取り出した音声です NOTE Paragraph 00:08:53.698 --> 00:08:58.463 Mary had a little lamb whose fleece was white as snow, 00:08:58.463 --> 00:09:03.920 and everywhere that Mary went, that lamb was sure to go. NOTE Paragraph 00:09:03.920 --> 00:09:10.421 (拍手) NOTE Paragraph 00:09:10.421 --> 00:09:13.963 限界を押し広げる方法は 他にもあります 00:09:13.963 --> 00:09:15.761 こちらはもっと静かな実験で 00:09:15.761 --> 00:09:19.871 ノートPCに繋いだ イヤホンを撮しています 00:09:19.871 --> 00:09:21.401 この時の目標は 00:09:21.401 --> 00:09:25.430 ２つの小さなプラスチック製イヤホンを撮した 無音の映像から 00:09:25.430 --> 00:09:28.787 かけている曲を復元する ということでした 00:09:28.787 --> 00:09:30.860 これはすごく うまくいって 00:09:30.860 --> 00:09:33.761 結果から曲名を Shazamで当てることさえできました 00:09:33.761 --> 00:09:35.842 (笑) NOTE Paragraph 00:09:37.191 --> 00:09:49.565 (曲 クイーン 『アンダー・プレッシャー』) NOTE Paragraph 00:09:49.565 --> 00:09:54.584 (拍手) NOTE Paragraph 00:09:54.584 --> 00:09:59.135 使用するハードウェアという点でも 限界を押し広げることができます 00:09:59.135 --> 00:10:01.596 ここまで ご覧頂いた実験は 00:10:01.596 --> 00:10:03.918 どれも高速度カメラを使っていて 00:10:03.918 --> 00:10:06.797 これは通常携帯についている カメラよりも 00:10:06.797 --> 00:10:09.014 100倍高速に 撮影することができます 00:10:09.014 --> 00:10:11.533 しかし私たちは 普通のカメラで 00:10:11.533 --> 00:10:13.763 この手法を使う方法も 見つけました 00:10:13.763 --> 00:10:17.832 ローリングシャッターと呼ばれる技術を 利用しています 00:10:17.832 --> 00:10:22.630 多くのカメラは 画像を１行ずつ記録しています 00:10:22.630 --> 00:10:28.332 １枚の画像の記録中に 撮影対象が動くと 00:10:28.344 --> 00:10:31.061 各行に時間的な ズレがあるため 00:10:31.061 --> 00:10:33.668 ビデオの各フレームに 00:10:33.668 --> 00:10:37.701 小さなゆがみが 記録されることになります 00:10:37.701 --> 00:10:41.507 このゆがみを分析したところ 00:10:41.507 --> 00:10:46.122 アルゴリズムを改良すれば そこから音を復元できることが分かりました 00:10:46.122 --> 00:10:48.034 これが行った実験で 00:10:48.034 --> 00:10:49.729 キャンディの袋を撮し 00:10:49.729 --> 00:10:52.690 横では同じ『メリーさんのひつじ』を 00:10:52.690 --> 00:10:54.442 スピーカーで流していますが 00:10:54.442 --> 00:10:58.645 今回は お店で買える 普通のカメラを使っています 00:10:58.645 --> 00:11:01.819 これから取り出した音を お聞かせします 00:11:01.819 --> 00:11:03.869 音にひずみがありますが 00:11:03.869 --> 00:11:07.085 それでも何の曲か おわかりになると思います NOTE Paragraph 00:11:07.723 --> 00:11:13.946 (曲 『メリーさんのひつじ』) NOTE Paragraph 00:11:25.527 --> 00:11:28.992 音にひずみがあるにしても 00:11:28.992 --> 00:11:31.288 これが意味深いのは 00:11:31.288 --> 00:11:34.254 家電量販店で買える 普通のカメラで 00:11:34.254 --> 00:11:37.688 このようなことが できたということです NOTE Paragraph 00:11:39.122 --> 00:11:41.105 ここまで ご覧頂いたことから 00:11:41.105 --> 00:11:43.599 多くの人が思い浮かべるのは 00:11:43.599 --> 00:11:45.872 スパイ活動でしょう 00:11:45.872 --> 00:11:49.787 確かに誰かをスパイするために この技術を使うというのは 00:11:49.787 --> 00:11:52.420 容易に想像できることですが 00:11:52.420 --> 00:11:56.107 考えてほしいのは スパイ活動に関しては多くの成熟した技術が 00:11:56.107 --> 00:11:57.946 すでに存在する ということです 00:11:57.946 --> 00:12:00.886 実際 盗聴のために 遠くから物に レーザーを照射するというのは 00:12:00.886 --> 00:12:02.835 何十年も前から 行われています 00:12:03.978 --> 00:12:06.003 私たちの技術が 本当に新しく 00:12:06.003 --> 00:12:07.443 違っている点は 00:12:07.443 --> 00:12:11.738 物の振動を見る方法を 手に入れたということで 00:12:11.738 --> 00:12:15.151 これは世界を見る 新しいレンズになります 00:12:15.151 --> 00:12:16.661 このレンズを使うと 00:12:16.661 --> 00:12:21.560 物を振動させる音のような力について 学べるだけでなく 00:12:21.560 --> 00:12:24.018 物自体についても 学ぶことができます NOTE Paragraph 00:12:24.975 --> 00:12:26.668 ここで視野を広げて 00:12:26.668 --> 00:12:30.917 これが私たちのビデオの使い方を いかに変えうるかを考えてみましょう 00:12:30.917 --> 00:12:34.470 通常私たちは物を見るために ビデオを使います 00:12:34.470 --> 00:12:37.392 それから音を聞くためにも 使えることを 00:12:37.392 --> 00:12:38.649 お見せしました 00:12:38.649 --> 00:12:42.620 しかし私たちが世界について学ぶ重要な方法が もう１つあります 00:12:42.620 --> 00:12:44.895 働きかけることによってです 00:12:44.895 --> 00:12:48.856 押したり 引いたり つついたり 揺すったりして 00:12:48.856 --> 00:12:51.187 何が起きるか見るのです 00:12:51.187 --> 00:12:55.460 これはビデオでは できないことです 00:12:55.460 --> 00:12:57.596 少なくとも 普通のビデオでは 00:12:57.596 --> 00:12:59.546 これからお見せするのは 最新の研究で 00:12:59.546 --> 00:13:02.213 ほんの２、３ヶ月前に思いついた アイデアを元にしています 00:13:02.213 --> 00:13:05.514 公の場で見せるのは これが初めてです 00:13:05.514 --> 00:13:10.877 基本的なアイデアは 映像の中の振動をヒントに 00:13:10.877 --> 00:13:12.748 物の性質を取り出して 00:13:12.748 --> 00:13:17.702 働きかけて反応を見られるような 形にするということです NOTE Paragraph 00:13:19.120 --> 00:13:20.884 これが対象とする物で 00:13:20.884 --> 00:13:24.716 人の形をした 針金人形です 00:13:24.716 --> 00:13:27.804 これを普通のカメラで ビデオ撮影します 00:13:27.804 --> 00:13:29.928 カメラに特別なものは 使いません 00:13:29.928 --> 00:13:32.889 実際 以前は私の携帯電話を 使っていました 00:13:32.889 --> 00:13:35.141 振動する様子を 見たいので 00:13:35.141 --> 00:13:36.274 撮影中に 00:13:36.274 --> 00:13:39.620 人形が置かれている 台の上を 00:13:39.620 --> 00:13:41.758 ちょっと叩いてやります NOTE Paragraph 00:13:47.038 --> 00:13:51.069 これだけです ５秒間の普通のビデオで 00:13:51.069 --> 00:13:53.205 台を叩いています 00:13:53.205 --> 00:13:56.718 この映像の中の 振動を使って 00:13:56.718 --> 00:14:01.262 物の構造的・物質的な性質について 学ぼうというのです 00:14:01.262 --> 00:14:06.096 そしてその情報を使って 新たなインタラクティブな物を作ります 00:14:12.866 --> 00:14:15.519 そうしてできたものが これです 00:14:15.519 --> 00:14:17.748 何の変哲もない 画像に見えますが 00:14:17.748 --> 00:14:20.859 これは画像ではなく ビデオでもありません 00:14:20.859 --> 00:14:23.227 この人形はマウスを使って 00:14:23.227 --> 00:14:26.086 いじってやることが できるんです 00:14:32.936 --> 00:14:35.289 ご覧頂いているのは 00:14:35.289 --> 00:14:37.615 目にしたことのない 新しい働きかけに対して 00:14:37.615 --> 00:14:42.073 物がどう反応するかいう シミュレーションです 00:14:42.073 --> 00:14:45.706 これをたった５秒間の 普通のビデオから作ったんです NOTE Paragraph 00:14:47.249 --> 00:14:51.964 (拍手) NOTE Paragraph 00:14:57.421 --> 00:15:00.648 これは世界を見る 新しい強力な方法です 00:15:00.648 --> 00:15:03.620 新たな状況に対して 物がどう反応するかを 00:15:03.620 --> 00:15:05.443 予測することが できるからです 00:15:05.443 --> 00:15:08.916 たとえば古い橋を前にして 00:15:08.916 --> 00:15:12.443 車で渡っても大丈夫か 分かりかねているという状況を 00:15:12.443 --> 00:15:15.276 想像できるでしょう 00:15:15.276 --> 00:15:18.050 この質問の答えは 00:15:18.050 --> 00:15:20.610 橋を渡り始める前に 知りたいはずです 00:15:21.988 --> 00:15:24.880 もちろんこの手法にも 限界はあり 00:15:24.880 --> 00:15:27.722 その点は視覚的マイクロフォンと 同じです 00:15:27.722 --> 00:15:29.483 しかしこの方法は 00:15:29.483 --> 00:15:32.778 予想以上に 多くの状況で使え 00:15:32.778 --> 00:15:35.546 長いビデオがある場合には 特にそうです NOTE Paragraph 00:15:35.546 --> 00:15:36.964 たとえばこれは 00:15:36.964 --> 00:15:40.353 私のアパートの前の 藪を撮したビデオで 00:15:40.353 --> 00:15:43.441 私は藪に対して 何もしていません 00:15:43.441 --> 00:15:46.146 しかし１分間 撮している間に 00:15:46.146 --> 00:15:50.014 やさしいそよ風が この藪について学ぶのに 十分な振動を生み出してくれ 00:15:50.014 --> 00:15:53.111 このようなシミュレーションを 作れました 00:15:55.270 --> 00:16:01.412 (拍手) 00:16:01.412 --> 00:16:04.384 この技術を手にした 映画監督は 00:16:04.384 --> 00:16:06.103 映像が撮影された後に 00:16:06.103 --> 00:16:11.025 風の強さや向きを変えるのに 使うかもしれません 00:16:12.810 --> 00:16:17.345 こちらでは吊された カーテンを撮していて 00:16:17.345 --> 00:16:21.294 動きは見られませんが 00:16:21.294 --> 00:16:24.399 ２分のビデオがあれば 00:16:24.399 --> 00:16:27.267 室内の自然な空気の 対流で生じた 00:16:27.267 --> 00:16:31.249 気付かないような 微かな動きや振動から 00:16:31.249 --> 00:16:34.064 シミュレーションを作るのに 十分な情報が得られます NOTE Paragraph 00:16:36.243 --> 00:16:38.609 このようなインタラクティブなものは 00:16:38.609 --> 00:16:41.697 ビデオゲームや3Dモデルの中の 00:16:41.697 --> 00:16:44.344 架空の物として 00:16:44.344 --> 00:16:47.641 見慣れていると思いますが 00:16:47.641 --> 00:16:52.045 現実の世界の実際の物から 普通のビデオ映像を使って 00:16:52.045 --> 00:16:54.862 このような情報を 引き出すというのは 00:16:54.862 --> 00:16:57.155 新しいことであり 大きな可能性があります NOTE Paragraph 00:16:58.410 --> 00:17:03.314 このプロジェクトに一緒に取り組んでいる 素晴らしい仲間たちです 00:17:04.057 --> 00:17:09.653 (拍手) NOTE Paragraph 00:17:12.819 --> 00:17:15.876 今日お見せしたものは 始まりにすぎません 00:17:15.876 --> 00:17:18.789 私たちはこのような映像技術で 可能になることの 00:17:18.789 --> 00:17:20.961 ほんの表面に 触れたに過ぎません 00:17:20.961 --> 00:17:23.367 この技術は 誰でも 手に入れられる道具だけで 00:17:23.367 --> 00:17:28.066 周りの世界の違った見方を 可能にしてくれるからです 00:17:28.066 --> 00:17:29.995 この先 この技術が 00:17:29.995 --> 00:17:32.032 世界について教えてくれることを 探求していくのは 00:17:32.032 --> 00:17:33.888 本当に心躍ることだと 思います NOTE Paragraph 00:17:34.381 --> 00:17:35.585 ありがとうございました NOTE Paragraph 00:17:35.610 --> 00:17:41.717 (拍手)