0:00:15.088,0:00:21.142
過去数世紀に渡って[br]顕微鏡は世界を変えてきました

0:00:23.204,0:00:27.563
小さすぎて肉眼では見えない[br]物や生物や構造の世界を

0:00:27.563,0:00:30.567
顕微鏡が明らかにし

0:00:30.567,0:00:34.064
科学や技術に対して[br]大いなる貢献をしました

0:00:34.064,0:00:37.839
今日ご紹介したいのは[br]新しいタイプの顕微鏡

0:00:37.839,0:00:40.230
「変化を見る顕微鏡」です

0:00:40.230,0:00:43.438
普通の顕微鏡のように[br]光学的に小さなものを大きく

0:00:43.438,0:00:45.350
見せるのではなく

0:00:45.350,0:00:49.673
ビデオと画像処理を使って

0:00:49.673,0:00:54.387
肉眼では見えないような[br]人や物の微細な動きや

0:00:54.526,0:00:58.368
色の変化を[br]見えるようにします

0:00:58.906,0:01:02.970
これは世界に対する[br]まったく別の見方を与えてくれます

0:01:03.295,0:01:05.715
色の変化とは[br]どんなものかですが

0:01:07.093,0:01:09.896
例えば人の肌というのは[br]血の流れに応じて

0:01:09.896,0:01:12.211
色がかすかに変化します

0:01:12.211,0:01:14.443
これはとても[br]微妙な変化であるため

0:01:14.443,0:01:16.872
隣に座っている人を[br]見たところで

0:01:16.872,0:01:19.171
肌や顔の色が

0:01:19.171,0:01:21.920
変わっているようには[br]見えません

0:01:21.920,0:01:27.150
このスティーブの映像を見ても[br]静止画のように見えます

0:01:27.849,0:01:31.292
しかし私達の新しい顕微鏡を[br]通して見ると

0:01:31.292,0:01:34.550
まったく異なる[br]イメージが現れます

0:01:35.276,0:01:39.200
肌の色の小さな変化を[br]100倍増幅することで

0:01:39.200,0:01:43.087
目で見て分かる[br]ようにしています

0:01:43.539,0:01:46.259
脈拍を見て取る[br]こともできます

0:01:46.554,0:01:49.729
心拍の早さだけでなく

0:01:49.729,0:01:53.994
顔を血がどう流れているかも[br]分かります

0:01:55.152,0:01:58.055
脈拍を可視化[br]できるだけでなく

0:01:58.055,0:02:01.448
心拍数を正確に

0:02:01.448,0:02:03.510
計測することもできます

0:02:03.510,0:02:07.692
普通のカメラでできて[br]患者に触れる必要もありません

0:02:07.692,0:02:12.768
ここでは普通のDSLRカメラで撮った[br]新生児の映像から

0:02:12.768,0:02:16.250
脈拍と心拍数を[br]取り出しています

0:02:16.250,0:02:18.364
これで計測した心拍数は

0:02:18.364,0:02:22.588
病院にある通常の計器によるのと[br]同様の正確さがあります

0:02:23.384,0:02:26.457
映像も自分で撮ったもの[br]である必要はなく

0:02:26.457,0:02:29.391
既存のビデオを使うこともできます

0:02:29.391,0:02:32.565
これは『バットマン ビギンズ』の一場面から

0:02:32.565,0:02:35.226
クリスチャン・ベールの心拍が[br]見えるようにしたものです（笑）

0:02:35.226,0:02:37.282
クリスチャン・ベールの心拍が[br]見えるようにしたものです（笑）

0:02:37.282,0:02:39.417
映画なのでメークも[br]しているだろうし

0:02:39.417,0:02:41.389
光の条件にも[br]難しい面がありますが

0:02:41.389,0:02:44.392
それでも映像から[br]彼の心拍を

0:02:44.392,0:02:46.224
非常にうまく[br]取り出せています

0:02:46.224,0:02:47.995
どうやっているのかですが

0:02:47.995,0:02:52.315
ビデオのそれぞれの[br]ピクセルに記録された

0:02:52.315,0:02:54.928
光の時間的変化を分析し

0:02:54.928,0:02:56.648
その変化を拡大しています

0:02:56.648,0:02:59.494
変化が見て分かるくらいに[br]大きくするわけです

0:02:59.494,0:03:01.576
難しいのは[br]捉えたい変化が

0:03:01.576,0:03:04.359
非常に小さなものだ[br]ということで

0:03:04.359,0:03:07.353
その変化を[br]録画につきもののノイズから

0:03:07.353,0:03:10.240
注意深く分離する[br]必要があります

0:03:10.240,0:03:13.682
それぞれのピクセルの[br]ごく正確な色を得るために

0:03:13.682,0:03:17.736
巧妙な画像処理を[br]行っています

0:03:17.736,0:03:20.569
それから色の[br]時間変化の仕方を捉え

0:03:20.569,0:03:23.227
それを拡大して

0:03:23.227,0:03:27.081
変化が目で見て分かるよう[br]変化の強調された

0:03:27.081,0:03:29.552
映像を作ります

0:03:32.007,0:03:36.227
このようにして見えるようにできるものには[br]微細な色の変化だけでなく

0:03:36.227,0:03:38.379
微細な動きもあります

0:03:38.379,0:03:42.064
カメラに記録される光は[br]色の変化によってだけでなく

0:03:42.064,0:03:45.189
物の動きによっても

0:03:45.189,0:03:47.305
変化するからです

0:03:47.905,0:03:52.543
これは生後２ヶ月の頃の[br]私の娘です

0:03:56.157,0:03:59.397
３年ほど前に[br]録画したものです

0:03:59.397,0:04:02.807
親になったばかりの人は[br]赤ちゃんが健康か 息をしているか

0:04:02.807,0:04:05.373
生きているか[br]いつも気にかけています

0:04:05.373,0:04:07.465
私も娘の眠っている姿を[br]見られるよう

0:04:07.465,0:04:10.072
ベビーモニターを[br]買いました

0:04:10.072,0:04:13.590
普通のベビーモニターで見られるのは[br]このような映像です

0:04:13.590,0:04:15.686
眠っている様子は分かりますが

0:04:15.686,0:04:17.728
情報は大して得られません

0:04:17.728,0:04:19.516
見て分かる事は[br]殆どありません

0:04:19.516,0:04:22.358
もしこんな風に[br]見えたとしたら

0:04:22.358,0:04:25.261
もっと情報が得られて[br]有用ではないでしょうか？

0:04:25.261,0:04:30.310
動きを30倍拡大することで[br]娘の動きがはっきり見て取れるようになりました

0:04:31.217,0:04:33.708
これで娘が確かに生きて

0:04:33.708,0:04:35.428
呼吸しているのが分かります

0:04:35.428,0:04:37.565
（笑）

0:04:38.092,0:04:39.891
並べて比較したところですが

0:04:39.891,0:04:42.440
元々のビデオでは

0:04:42.440,0:04:44.260
動きが分かりません

0:04:44.260,0:04:48.212
しかし動きを拡大した映像では[br]呼吸の様子がよく分かります

0:04:48.212,0:04:50.801
この「変化を見る顕微鏡」によって

0:04:50.801,0:04:54.474
明らかにできる身の回りの現象は[br]たくさんあります

0:04:54.474,0:04:58.909
体の中で静脈や動脈が[br]どう脈打っているか分かります

0:04:59.752,0:05:02.560
目が絶えずユラユラ[br]動いていることも

0:05:02.560,0:05:04.776
よく分かります

0:05:04.776,0:05:06.354
これは私の目で

0:05:06.354,0:05:09.414
娘が生まれた頃に[br]撮ったので

0:05:09.414,0:05:13.103
あまり寝ていないのが[br]分かるかと思います（笑）

0:05:13.539,0:05:16.403
じっと座っている人からでさえ

0:05:16.403,0:05:18.997
多くの情報が得られます

0:05:18.997,0:05:21.989
呼吸のパターンとか[br]小さな顔の表情とか

0:05:22.672,0:05:24.623
このような動きから

0:05:24.623,0:05:27.488
その人の思っていることや[br]感情も分かるかもしれません

0:05:29.003,0:05:32.385
エンジンの振動のような[br]小さな機械の動きも

0:05:32.385,0:05:34.337
拡大して見えるようにできます

0:05:34.337,0:05:38.017
機械の問題の検出や診断を技術者がするのに[br]役立つかもしれません

0:05:40.130,0:05:45.547
建物や構造物が風に揺れたり[br]反発したりする様子も見て取れます

0:05:45.547,0:05:50.333
こういった動きを計測する方法なら[br]以前からありましたが

0:05:50.333,0:05:52.875
その動いている様子を

0:05:52.875,0:05:55.479
実際に目で見えるようにする[br]というのは

0:05:55.479,0:05:57.614
また別の話になります

0:05:58.450,0:06:02.021
私達はこの技術を開発して以来

0:06:02.021,0:06:03.723
ネット上でプログラムを公開して

0:06:03.723,0:06:06.269
誰でも実験できるようにしています

0:06:08.005,0:06:09.809
とても簡単に使え

0:06:09.809,0:06:11.853
自分のビデオで[br]試すことができます

0:06:11.853,0:06:15.357
私達の協力者のQuanta Researchは[br]ご覧のようなサイトも用意していて

0:06:15.357,0:06:18.036
ビデオをアップするだけで[br]結果を見られます

0:06:18.036,0:06:21.603
だからコンピュータサイエンスや[br]プログラミングの知識がまったくなくても

0:06:21.603,0:06:24.509
簡単にこの顕微鏡で[br]実験ができます

0:06:24.509,0:06:26.941
これを使ってみんなが[br]どんなことをしているのか

0:06:26.941,0:06:28.919
いくつかご覧に入れましょう

0:06:32.363,0:06:37.259
このビデオはTomez85という[br]YouTubeユーザーが作ったもので

0:06:37.259,0:06:38.807
どういう人なのか知りませんが

0:06:38.807,0:06:41.105
私達のプログラムを使って

0:06:41.105,0:06:43.910
妊婦のお腹の動きを[br]拡大しています

0:06:44.933,0:06:46.420
ちょっと不気味ですね

0:06:46.420,0:06:48.818
（笑）

0:06:48.818,0:06:52.782
ここでは手の静脈の拍動を[br]拡大しています

0:06:53.532,0:06:56.699
しかしモルモットを使わなくちゃ[br]科学っぽくなりませんよね

0:06:58.037,0:07:00.584
このモルモットは[br]ティファニーという名前で

0:07:00.584,0:07:04.007
作者はこれが[br]微細な動きを拡大された

0:07:04.007,0:07:05.780
最初の齧歯類だと[br]主張しています

0:07:06.604,0:07:08.811
美術作品を作ることもできます

0:07:08.811,0:07:12.123
イェール大のデザイン科の学生が[br]送ってきたもので

0:07:12.123,0:07:14.516
友人の身動きの仕方に[br]違いがあるか

0:07:14.516,0:07:16.072
知りたかったのだそうです

0:07:16.072,0:07:20.361
じっとしているように頼んで[br]それから動きを拡大したものです

0:07:20.361,0:07:23.457
写真が動き始めたみたいな[br]感じがします

0:07:23.714,0:07:26.077
これらの例の良いところは

0:07:26.077,0:07:28.315
我々自身何もする必要が[br]なかったことです

0:07:28.315,0:07:32.165
ただ新しい道具と[br]世界を見る新しい方法を提供するだけで

0:07:32.165,0:07:36.683
いろんな人が新しくて面白い[br]創造的な使い方を見つけてくれます

0:07:37.735,0:07:39.620
しかしそれで終わりではありません

0:07:40.943,0:07:44.597
このツールは世界に対し[br]新しい見方ができるようにするだけでなく

0:07:44.597,0:07:47.034
カメラで出来ることを再定義し

0:07:47.034,0:07:50.232
可能性の限界を[br]押し広げもします

0:07:50.232,0:07:52.611
科学者として[br]私達は考え始めました

0:07:52.611,0:07:56.299
カメラで計測できる[br]微細な動きを生み出す物理現象として

0:07:56.299,0:07:59.212
他にどんなものがあるだろう？

0:07:59.212,0:08:02.635
そのような現象の１つとして[br]我々が最近取り組んでいるのが「音」です

0:08:03.664,0:08:05.963
音というのは基本的に

0:08:05.963,0:08:08.134
空気中を伝わる空気圧の変化です

0:08:08.134,0:08:11.857
圧力の波が物にぶつかる時[br]小さな振動を生じ

0:08:11.857,0:08:14.519
それを使って私達は音を聞いたり[br]録音したりしています

0:08:14.519,0:08:18.294
しかし音は視覚的な[br]動きも作り出します

0:08:18.579,0:08:21.303
肉眼では見えなくとも

0:08:21.303,0:08:24.229
カメラを使って適切に処理すれば[br]見えるようになります

0:08:24.229,0:08:26.045
例を２つお見せします

0:08:26.045,0:08:29.374
これは私が素晴らしい歌唱力を[br]披露しているところです

0:08:30.845,0:08:33.602
アー

0:08:33.602,0:08:34.710
（笑）

0:08:34.710,0:08:37.706
声を出している時の喉を[br]高速度カメラで撮影しました

0:08:37.706,0:08:39.355
元の映像を見ても

0:08:39.355,0:08:41.386
ほとんど動きは見られませんが

0:08:41.386,0:08:45.793
動きを100倍拡大してやると[br]発声に関わる首の部分に

0:08:45.793,0:08:49.103
波のような動きが広がっているのが[br]分かります

0:08:49.103,0:08:51.528
音の痕跡が映像に[br]残されているわけです

0:08:51.528,0:08:54.228
歌手は特定の音程の声を出して[br]グラスを割れる

0:08:54.228,0:08:56.274
という話は[br]良く知られています

0:08:56.274,0:08:58.325
ここではグラスの

0:08:58.325,0:09:00.849
共鳴周波数の音を

0:09:00.849,0:09:03.125
横のスピーカーから[br]出しています

0:09:03.125,0:09:07.568
その時の動きを[br]250倍拡大すると

0:09:07.568,0:09:10.789
グラスが音に共鳴して[br]振動しているのが

0:09:10.789,0:09:13.623
はっきり分かります

0:09:14.132,0:09:16.545
あまり日常で目にする光景では[br]ありませんね

0:09:16.545,0:09:19.408
外にデモを用意してあるので

0:09:19.408,0:09:21.300
後でぜひ覗いて

0:09:21.300,0:09:24.347
いじってみてください[br]実際に体験できます

0:09:24.608,0:09:27.768
しかしここから[br]突飛なアイデアを思いつきました

0:09:28.078,0:09:32.865
この過程を逆にして 映像から音を[br]復元できないでしょうか？

0:09:33.454,0:09:37.581
音波が物の表面に作り出す[br]微細な振動を解析して

0:09:37.581,0:09:41.898
元になった音を[br]生成するのです

0:09:42.548,0:09:46.472
そのようにすれば 身の回りにある物を[br]マイクに変えることができます

0:09:47.958,0:09:49.595
私達はまさにそれを[br]やってみました

0:09:49.595,0:09:52.462
テーブルの上にポテトチップの[br]空き袋があります

0:09:52.462,0:09:55.234
これをビデオ撮影して[br]音により生じた —

0:09:55.234,0:09:57.145
微細な動きを[br]解析することで

0:09:57.145,0:10:00.914
ポテトチップの袋をマイクロフォンに[br]変えようというわけです

0:10:01.479,0:10:04.242
この部屋では[br]こんな音楽を流しています

0:10:04.242,0:10:07.634
(曲『メリーさんのひつじ』)

0:10:12.476,0:10:15.426
そしてポテトチップの袋を[br]高速度カメラで撮影しました

0:10:15.426,0:10:16.528
これを見ても

0:10:16.528,0:10:19.886
何かが起きているようには

0:10:19.886,0:10:21.000
見えませんが

0:10:21.000,0:10:23.962
映像の中の微細な動きを[br]解析することで

0:10:23.962,0:10:26.273
このような音を[br]再現できました

0:10:27.127,0:10:30.494
(曲『メリーさんのひつじ』)

0:10:44.607,0:10:46.458
私はこれを—

0:10:46.458,0:10:49.328
（拍手）

0:10:53.834,0:10:56.140
「ビジュアル・マイクロフォン」[br]と呼んでいます

0:10:56.140,0:10:59.251
ビデオ信号からオーディオ信号を[br]取り出しているのです

0:10:59.251,0:11:02.435
動きの大きさが[br]どれくらいかというと

0:11:02.435,0:11:06.696
かなり大きな音でも[br]ポテトチップの袋の動きは

0:11:06.696,0:11:09.266
１ミクロン未満です

0:11:09.807,0:11:12.485
１ミリの千分の１です

0:11:12.485,0:11:16.179
そのような小さな動きでも

0:11:16.179,0:11:19.282
映像の中で物に反射する光を[br]観察することによって

0:11:19.282,0:11:21.704
検出できるのです

0:11:22.208,0:11:25.358
他の物を使うこともできます[br]たとえば植物とか

0:11:25.986,0:11:29.183
(曲『メリーさんのひつじ』)

0:11:34.153,0:11:36.456
声を復元することもできます

0:11:36.456,0:11:38.817
こちらでは部屋の中で[br]人が話しています

0:11:38.817,0:11:43.632
Mary had a little lamb whose fleece was white as snow,[br](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)

0:11:43.632,0:11:47.570
and everywhere that Mary went, that lamb was sure to go.[br](メリーさんの行くところは どこにでも付いてきた)

0:11:48.722,0:11:51.486
前と同じ[br]ポテトチップの袋の映像から

0:11:51.486,0:11:54.220
復元した声です

0:11:54.220,0:11:59.211
Mary had a little lamb[br]whose fleece was white as snow,

0:11:59.211,0:12:03.731
and everywhere that Mary went,[br]that lamb was sure to go.

0:12:04.352,0:12:06.907
『メリーさんのひつじ』を使ったのは

0:12:06.907,0:12:09.252
エジソンが1877年に[br]蓄音機で

0:12:09.252,0:12:13.053
最初に録音したのが[br]この歌だったからです

0:12:13.053,0:12:16.565
それは音を記録する[br]最初の装置の１つでした

0:12:16.565,0:12:19.842
音を振動板で受け

0:12:19.842,0:12:24.270
その振動を針に伝え[br]それが筒に巻いたアルミ箔に

0:12:24.270,0:12:26.565
記録される仕掛けでした

0:12:26.565,0:12:29.679
これはエジソンの蓄音機で

0:12:29.679,0:12:32.446
録音し再生するデモです

0:12:33.549,0:12:36.487
（録音）Testing, testing, one two three.

0:12:36.487,0:12:39.654
Mary had a little lamb[br]whose fleece was white as snow,

0:12:39.654,0:12:43.491
and everywhere that Mary went,[br]the lamb was sure to go.

0:12:43.491,0:12:46.014
（再生）Testing, testing, one two three.

0:12:46.014,0:12:50.103
Mary had a little lamb[br]whose fleece was white as snow,

0:12:50.103,0:12:54.235
and everywhere that Mary went,[br]the lamb was sure to go.

0:12:55.719,0:12:59.081
137年後の今日

0:13:00.334,0:13:03.492
音に振動する物の映像だけから[br]同程度のクオリティの音を

0:13:03.492,0:13:07.559
再現できるようになりました

0:13:07.853,0:13:09.952
しかも防音ガラスの[br]向こう側にある

0:13:09.952,0:13:13.631
５メートル離れた物を使って[br]それができるのです

0:13:14.178,0:13:17.475
そうやって復元した音がこれです

0:13:17.475,0:13:22.282
Mary had a little lamb[br]whose fleece was white as snow,

0:13:22.282,0:13:26.993
and everywhere that Mary went,[br]the lamb was sure to go.

0:13:28.111,0:13:31.711
すぐ思いつく応用は[br]スパイ活動でしょう

0:13:31.711,0:13:33.993
（笑）

0:13:33.993,0:13:38.055
しかし他のことにも使えます

0:13:38.095,0:13:41.196
もしかしたら[br]将来宇宙の向こうの音を

0:13:41.196,0:13:43.557
再現できるように[br]なるかもしれません

0:13:43.557,0:13:46.569
音は宇宙を伝わりませんが[br]光なら伝わるからです

0:13:47.166,0:13:49.525
私達は[br]この新しい技術の可能性を

0:13:49.525,0:13:52.509
探り始めたばかりです

0:13:52.509,0:13:55.288
これまで存在するのは[br]知っていたけれど

0:13:55.288,0:13:59.575
自分の目で見られなかった物理現象を[br]見えるようにしてくれるのです

0:14:00.677,0:14:01.917
これが私の仲間です

0:14:01.917,0:14:04.767
今日お見せしたものは[br]みんなここに出ている人達の

0:14:04.767,0:14:06.864
協力の結果[br]得られたものです

0:14:06.864,0:14:10.484
みなさんにもぜひ[br]私達のウェブサイトを訪れ

0:14:10.484,0:14:12.017
自分で試してみて

0:14:12.017,0:14:15.263
一緒に微細な動きの世界を[br]探索していただきたいと思います

0:14:15.263,0:14:16.700
ありがとうございました

0:14:16.700,0:14:18.726
（拍手）