AITCニュースレター

第9号 - 2016年4月

ITフォーラムセッションで空気を読む家を発表

2月4日に開催されたソフトウェアジャパン 2016のITフォーラムセッションで 協働プロジェクト『空気を読む家』の最新状況について発表を行いました。 http://www.ipsj.or.jp/event/sj/sj2016/IT-F_AITC.html

昨年9月16日の活動成果発表会で、初めて『空気を読む家』発表して以来、 どれ位の進化をお披露目できるのか!
部会リーダー会による方針決め、全部会合同の集中検討会、そして部会ごとの活動を経て、今回は、『空気を読む家』の寝室、特に『目覚め』をテーマに開発を進めてきました。

『空気を読む家』にある『目覚し時計』は、
・眠りの深さを推測し
・目覚めに適した光と音を使って
眠っている人を快適な目覚めに誘導します。

また
・天候による交通機関の遅延を検知し、目覚めを少し早くしたり
・特定の人にしか聞こえない目覚し音で、他の人の睡眠の邪魔をしない
という、心配りをします。

ITフォーラムセッションでは、
・『空気を読む家』のコンセプトである「居心地の良さを考えて、実現する家」のご紹介
・『空気を読む家』のコア技術である空間OSの設計コンセプト
・『空気を読む家』にある『目覚し時計』のデモ
・マンガ駆動開発によるデザインプロセス
・空間OS上で実装されたパラメトリックスピーカーを使った目覚し音制御とHUEによる照明制御
・DeepLearningによるカメラ画像からの睡眠の深さの推定
・コンテキストコンピューティングによる、空気を読み方
について、各部会のリーダー/サブリーダーから発表を行いました。

会場はほぼ満席の状態。
プレゼンテーションが終わった後のQA/ディスカッションも活発に行われ、予定時間を過ぎても熱い議論が続きました。

当日の説明資料は、SlideShareに公開しています。
http://www.slideshare.net/aitc_jp/201624-aitc
http://www.slideshare.net/aitc_jp/201624-osit
http://www.slideshare.net/aitc_jp/201624
http://www.slideshare.net/aitc_jp/201624-os
http://www.slideshare.net/aitc_jp/201624-os-57987229
http://www.slideshare.net/aitc_jp/201624-os-57987242

また、発表の様子もYouTubeに公開しています。
https://www.youtube.com/watch?v=a4_IGk7ZQGs 是非、ご覧ください。

協働プロジェクト『空気を読む家』は、今後も、進化し続けます。ご期待ください。

「IoT試作合同発表会」を開催しました!

去る1月30日(土)午後、昨夏より月一回土曜日にメンバーが集まり、アイデアソンと試作に挑戦してきた「AITC女子会」と「シニア技術者勉強会」の「IoT試作合同発表会」を開催しました。

皆で出しあったアイデアを絞り込み、実現に必要な技術を学び、実際にデバイスを動かして試作を行ってきましたが、今回はその成果をご披露しました。

この半年間、苦労しながらも、仕事とは違う楽しさを感じて試作に挑戦してきましたが、発表を見聞された方々からは疲れが吹き飛ぶ程うれしいコメントをいただきました。例えば、 ・発表者の皆さんが楽しそうに取り組まれていたのが印象的 ・それぞれ工夫と努力がヒシヒシ伝わってきた。技術背景も理解が進んだ。 ・全て良かったが、シニアは多数の技術要素を組み合わせている点、女子会はアイディアそのものが興味深く、楽しかった。 などなど。。。今後の展開が楽しみです。

「AITC女子会」、「シニア技術者勉強会」ともに、4月から新しいテーマで活動を再開します。 新しいメンバー大歓迎です。どうぞ様子を覗きにきてください。

なお、当日の発表資料は下記サイトでご覧いただけます。
・シニア技術者勉強会
1.メガネを見つける
2.これで安心!おやじ臭計れます
・AITC女子会
3.合コン気持ちログ
4.冷蔵庫どこ空チェック

いま知っておきたい AITCのできごと

大変お待たせしました。1月からオープンラボが再開しました。
昨年度はIoTをテーマに開催し、大変好評を博したシリーズでしたが、本年度も旬な話題を取り上げ、一層盛り上げていきたいと考えています。気になる本年度のテーマは『機械学習』です。
人工知能やDeep Learningで今非常に勢いのある分野です。1月に行った第1回では募集開始後すぐに満席となり、参加率も非常に高く、皆様の注目度の高さが伺えます。
今後も、機械学習とは?という初歩的な話から、ChainerやTensorFlowといった話題のDeep Learningフレームワーク、機械学習の理論的な話など、幅広く扱っていきたいと予定しています。
事例なども多く取り上げていきたいと思っていますので、使ってみた、作ってみた事例などございましたら是非ご紹介下さい。発表者も随時募集していますので、メール、Facebookページなどお気軽にお問い合わせください。