Abe Davis: New video technology that reveals an object's hidden properties

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TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Yasushi Aoki 校正: Claire Ghyselen
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
00:13
Most of us think of motion as a very visual thing.
0
13373
3349
00:17
If I walk across this stage or gesture with my hands while I speak,
1
17889
5088
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
00:22
that motion is something that you can see.
2
22977
2261
そのような動きは 目に見えるものです
00:26
But there's a world of important motion that's too subtle for the human eye,
3
26255
5482
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
00:31
and over the past few years,
4
31737
2041
この何年か私たちは
00:33
we've started to find that cameras
5
33778
1997
そういった動きが 人の目には見えなくとも
00:35
can often see this motion even when humans can't.
6
35775
3410
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
00:40
So let me show you what I mean.
7
40305
1551
どういうことか 説明しましょう
00:42
On the left here, you see video of a person's wrist,
8
42717
3622
左側は人の手の映像で
00:46
and on the right, you see video of a sleeping infant,
9
46339
3147
右側は眠っている 赤ちゃんの映像です
00:49
but if I didn't tell you that these were videos,
10
49486
3146
しかし もし私が ビデオだと言わなければ
00:52
you might assume that you were looking at two regular images,
11
52632
3761
皆さん写真を見ているのだと 思ったことでしょう
00:56
because in both cases,
12
56393
1672
どちらの映像にも
ほとんど動きがないからです
00:58
these videos appear to be almost completely still.
13
58065
3047
01:02
But there's actually a lot of subtle motion going on here,
14
62175
3885
それでもここには 沢山の微細な動きがあります
左側の人の 手首に触れてみたなら
01:06
and if you were to touch the wrist on the left,
15
66060
2392
01:08
you would feel a pulse,
16
68452
1996
脈を感じるだろうし
01:10
and if you were to hold the infant on the right,
17
70448
2485
右側の赤ちゃんを 抱きかかえたなら
01:12
you would feel the rise and fall of her chest
18
72933
2391
呼吸に応じて赤ちゃんの胸が 上下するのを
01:15
as she took each breath.
19
75324
1390
感じられることでしょう
01:17
And these motions carry a lot of significance,
20
77762
3576
これらの動きは 大切なものですが
01:21
but they're usually too subtle for us to see,
21
81338
3343
あまりに小さくて 見ただけでは分からないため
01:24
so instead, we have to observe them
22
84681
2276
手で直に触って
01:26
through direct contact, through touch.
23
86957
2900
感じ取る必要があるのです
01:30
But a few years ago,
24
90997
1265
しかし数年前に
01:32
my colleagues at MIT developed what they call a motion microscope,
25
92262
4405
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
01:36
which is software that finds these subtle motions in video
26
96667
4384
映像の中の このような小さな動きを 検出して拡大し
01:41
and amplifies them so that they become large enough for us to see.
27
101051
3562
目で見て分かるようにする ソフトウェアです
01:45
And so, if we use their software on the left video,
28
105416
3483
そのソフトウェアを 左の映像に使うと
01:48
it lets us see the pulse in this wrist,
29
108899
3250
手首の脈動が 目に見えるようになり
01:52
and if we were to count that pulse,
30
112149
1695
脈を数えて
01:53
we could even figure out this person's heart rate.
31
113844
2355
心拍数を測定する ことだってできます
01:57
And if we used the same software on the right video,
32
117095
3065
そのソフトウェアを 右の映像に使ったなら
02:00
it lets us see each breath that this infant takes,
33
120160
3227
赤ちゃんのする呼吸が 目に見えるようになり
02:03
and we can use this as a contact-free way to monitor her breathing.
34
123387
4137
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
02:08
And so this technology is really powerful because it takes these phenomena
35
128884
5348
これはとても 強力な技術です
通常は触れなければ 分からない現象を
02:14
that we normally have to experience through touch
36
134232
2367
02:16
and it lets us capture them visually and non-invasively.
37
136599
2957
接触せずに視覚だけで 捉えられるからです
02:21
So a couple years ago, I started working with the folks that created that software,
38
141104
4411
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
02:25
and we decided to pursue a crazy idea.
39
145515
3367
奇想天外なアイデアに 挑戦することにしました
02:28
We thought, it's cool that we can use software
40
148882
2693
このソフトウェアで
02:31
to visualize tiny motions like this,
41
151575
3135
小さな動きを可視化して
02:34
and you can almost think of it as a way to extend our sense of touch.
42
154710
4458
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
02:39
But what if we could do the same thing with our ability to hear?
43
159168
4059
これを聴覚にも適用できないだろうか と思ったのです
02:44
What if we could use video to capture the vibrations of sound,
44
164508
4665
音による振動というのもまた
一種の動きなのだから
02:49
which are just another kind of motion,
45
169173
2827
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?
02:52
and turn everything that we see into a microphone?
46
172000
3346
02:56
Now, this is a bit of a strange idea,
47
176236
1971
これはちょっと奇妙な アイデアなので
02:58
so let me try to put it in perspective for you.
48
178207
2586
分かるように 説明しましょう
03:01
Traditional microphones work by converting the motion
49
181523
3488
普通のマイクというのは 中にある振動板の動きを
03:05
of an internal diaphragm into an electrical signal,
50
185011
3599
電気信号に変換する 仕組みになっています
03:08
and that diaphragm is designed to move readily with sound
51
188610
4318
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
03:12
so that its motion can be recorded and interpreted as audio.
52
192928
4807
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
03:17
But sound causes all objects to vibrate.
53
197735
3668
しかし音はどんな物でも 振動させます
03:21
Those vibrations are just usually too subtle and too fast for us to see.
54
201403
5480
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
03:26
So what if we record them with a high-speed camera
55
206883
3738
この振動を 高速度カメラで撮影して
03:30
and then use software to extract tiny motions
56
210621
3576
ソフトウェアで その小さな動きを取り出し
03:34
from our high-speed video,
57
214197
2090
分析することで
03:36
and analyze those motions to figure out what sounds created them?
58
216287
4274
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?
03:41
This would let us turn visible objects into visual microphones from a distance.
59
221859
5449
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
03:49
And so we tried this out,
60
229080
2183
それで試してみました
03:51
and here's one of our experiments,
61
231263
1927
ご覧頂くのは 行った実験の1つで
03:53
where we took this potted plant that you see on the right
62
233190
2949
右の鉢植えの植物を
03:56
and we filmed it with a high-speed camera
63
236139
2438
高速度カメラで 撮影しながら
03:58
while a nearby loudspeaker played this sound.
64
238577
3529
近くに置いたスピーカーで こんな音を流しました
04:02
(Music: "Mary Had a Little Lamb")
65
242275
8190
(曲 『メリーさんのひつじ』)
04:11
And so here's the video that we recorded,
66
251820
2824
これが撮影したビデオで
04:14
and we recorded it at thousands of frames per second,
67
254644
3924
毎秒数千フレームで 撮っていますが
04:18
but even if you look very closely,
68
258568
2322
目をこらしてみても
04:20
all you'll see are some leaves
69
260890
1951
ただ葉っぱが じっとしているようにしか
04:22
that are pretty much just sitting there doing nothing,
70
262841
3065
見えないでしょう
04:25
because our sound only moved those leaves by about a micrometer.
71
265906
4806
音による葉っぱの動きは 1ミクロン程度だからです
04:31
That's one ten-thousandth of a centimeter,
72
271103
4276
1センチの1万分の1です
04:35
which spans somewhere between a hundredth and a thousandth
73
275379
4156
この映像で1ピクセルの 百分の1から千分の1の間
04:39
of a pixel in this image.
74
279535
2299
というところです
04:41
So you can squint all you want,
75
281881
2887
だからいくら 目をこらしたところで
04:44
but motion that small is pretty much perceptually invisible.
76
284768
3335
そのような小さな動きは 目では捉えられないのです
04:49
But it turns out that something can be perceptually invisible
77
289667
4157
しかし知覚的には 感知できなくとも
04:53
and still be numerically significant,
78
293824
2809
数値的には 有意な変化があり
04:56
because with the right algorithms,
79
296633
2002
適切なアルゴリズムを使えば
04:58
we can take this silent, seemingly still video
80
298635
3687
この静止しているようにしか 見えない映像から
05:02
and we can recover this sound.
81
302322
1527
このような音を 取り出すことができます
05:04
(Music: "Mary Had a Little Lamb")
82
304690
7384
(曲 『メリーさんのひつじ』)
05:12
(Applause)
83
312074
5828
(拍手)
05:22
So how is this possible?
84
322058
1939
どうしてそんなことが 可能なのか?
05:23
How can we get so much information out of so little motion?
85
323997
4344
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?
05:28
Well, let's say that those leaves move by just a single micrometer,
86
328341
5361
葉っぱの動きが ちょうど1ミクロンで
05:33
and let's say that that shifts our image by just a thousandth of a pixel.
87
333702
4308
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
05:39
That may not seem like much,
88
339269
2572
これは わずかなものに 見えますが
05:41
but a single frame of video
89
341841
1996
ビデオの1フレームの中には
05:43
may have hundreds of thousands of pixels in it,
90
343837
3257
何十万というピクセルがあり
05:47
and so if we combine all of the tiny motions that we see
91
347094
3454
そういった小さな動きを
05:50
from across that entire image,
92
350548
2298
映像全体から集めれば
05:52
then suddenly a thousandth of a pixel
93
352846
2623
千分の1ピクセルが 積み重なって
05:55
can start to add up to something pretty significant.
94
355469
2775
十分大きなものになるのです
05:58
On a personal note, we were pretty psyched when we figured this out.
95
358870
3635
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
06:02
(Laughter)
96
362505
2320
(笑)
06:04
But even with the right algorithm,
97
364825
3253
優れたアルゴリズムはありましたが
06:08
we were still missing a pretty important piece of the puzzle.
98
368078
3617
パズルの重要なピースが まだ欠けていました
06:11
You see, there are a lot of factors that affect when and how well
99
371695
3604
この手法がうまくいくかに 影響する要因は
06:15
this technique will work.
100
375299
1997
たくさんあります
06:17
There's the object and how far away it is;
101
377296
3204
対象がどんな物で どれくらい離れているか
06:20
there's the camera and the lens that you use;
102
380500
2394
どんなカメラや レンズを使うか
06:22
how much light is shining on the object and how loud your sound is.
103
382894
4091
物に当てる光の強さや 音の大きさはどれくらいか
06:27
And even with the right algorithm,
104
387945
3375
そしてアルゴリズムは 優れているにしても
06:31
we had to be very careful with our early experiments,
105
391320
3390
初期の実験はすごく 慎重にやる必要がありました
06:34
because if we got any of these factors wrong,
106
394710
2392
そういった要因の 何か1つでもまずいと
06:37
there was no way to tell what the problem was.
107
397102
2368
何が悪かったのかも分からず
06:39
We would just get noise back.
108
399470
2647
ただノイズが 出てくるだけだからです
06:42
And so a lot of our early experiments looked like this.
109
402117
3320
ですから初期の実験は このような設定で行ったのです
06:45
And so here I am,
110
405437
2206
私が写っています
06:47
and on the bottom left, you can kind of see our high-speed camera,
111
407643
4040
左下に高速度カメラが 設置されていて
06:51
which is pointed at a bag of chips,
112
411683
2183
ポテトチップの袋に 向けられています
06:53
and the whole thing is lit by these bright lamps.
113
413866
2949
そして全体が明るい照明で 照らされています
06:56
And like I said, we had to be very careful in these early experiments,
114
416815
4365
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
07:01
so this is how it went down.
115
421180
2508
これがその様子です
07:03
(Video) Abe Davis: Three, two, one, go.
116
423688
3761
(男性の声) 3 2 1 ハイ
07:07
Mary had a little lamb! Little lamb! Little lamb!
117
427449
5387
(デイヴィスが大声で) メリーさんの ヒツジ ヒツジ ヒツジ
07:12
(Laughter)
118
432836
4500
(笑)
07:17
AD: So this experiment looks completely ridiculous.
119
437336
2814
ご覧のように 馬鹿みたいに見える実験でした
07:20
(Laughter)
120
440150
1788
(笑)
07:21
I mean, I'm screaming at a bag of chips --
121
441938
2345
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
07:24
(Laughter) --
122
444283
1551
(笑)
07:25
and we're blasting it with so much light,
123
445834
2117
おまけにすごく強い照明を 当てていたので
07:27
we literally melted the first bag we tried this on. (Laughter)
124
447951
4479
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)
07:32
But ridiculous as this experiment looks,
125
452525
3274
しかし いかに馬鹿みたいに 見えようとも
07:35
it was actually really important,
126
455799
1788
この実験はとても 重要なものでした
07:37
because we were able to recover this sound.
127
457587
2926
このような音を取り出すことに 成功したからです
07:40
(Audio) Mary had a little lamb! Little lamb! Little lamb!
128
460513
4712
Mary had a little lamb! Little lamb! Little lamb!
07:45
(Applause)
129
465225
4088
(拍手)
07:49
AD: And this was really significant,
130
469313
1881
とても重要な瞬間でした
07:51
because it was the first time we recovered intelligible human speech
131
471194
4119
物を撮した 音声のない映像から
07:55
from silent video of an object.
132
475424
2341
聞き取れる人の声を 初めて復元できたからです
07:57
And so it gave us this point of reference,
133
477765
2391
この実験を基準点として
08:00
and gradually we could start to modify the experiment,
134
480156
3871
私たちはいろいろ変化をつけた 実験を始めました
08:04
using different objects or moving the object further away,
135
484106
3805
異なる物を使う 物をもっと離れたところに置く
08:07
using less light or quieter sounds.
136
487911
2770
光を弱くする 音を小さくする
08:11
And we analyzed all of these experiments
137
491887
2874
そういった実験の結果を 分析して
08:14
until we really understood the limits of our technique,
138
494761
3622
この手法の限界を 見極めました
08:18
because once we understood those limits,
139
498383
1950
ひとたび限界が分かれば
08:20
we could figure out how to push them.
140
500333
2346
どう押し広げられるかも 分かるからです
08:22
And that led to experiments like this one,
141
502679
3181
そうやってこんな実験に たどり着きました
08:25
where again, I'm going to speak to a bag of chips,
142
505860
2739
ここでもポテトチップの袋に向けて 音を流しますが
08:28
but this time we've moved our camera about 15 feet away,
143
508599
4830
今回はカメラが 5メートル離れていて
08:33
outside, behind a soundproof window,
144
513429
2833
防音ガラスの 背後にあります
08:36
and the whole thing is lit by only natural sunlight.
145
516262
2803
照らしている光も 自然の太陽光です
08:40
And so here's the video that we captured.
146
520529
2155
ご覧いただいているのが 撮影した映像です
08:44
And this is what things sounded like from inside, next to the bag of chips.
147
524450
4559
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
08:49
(Audio) Mary had a little lamb whose fleece was white as snow,
148
529009
5038
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)
08:54
and everywhere that Mary went, that lamb was sure to go.
149
534047
5619
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)
08:59
AD: And here's what we were able to recover from our silent video
150
539666
4017
そしてこれが 窓の背後から撮した
無音の映像から 取り出した音声です
09:03
captured outside behind that window.
151
543683
2345
Mary had a little lamb whose fleece was white as snow,
09:06
(Audio) Mary had a little lamb whose fleece was white as snow,
152
546028
4435
09:10
and everywhere that Mary went, that lamb was sure to go.
153
550463
5457
and everywhere that Mary went, that lamb was sure to go.
09:15
(Applause)
154
555920
6501
(拍手)
09:22
AD: And there are other ways that we can push these limits as well.
155
562421
3542
限界を押し広げる方法は 他にもあります
09:25
So here's a quieter experiment
156
565963
1798
こちらはもっと静かな実験で
09:27
where we filmed some earphones plugged into a laptop computer,
157
567761
4110
ノートPCに繋いだ イヤホンを撮しています
09:31
and in this case, our goal was to recover the music that was playing on that laptop
158
571871
4110
この時の目標は
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
09:35
from just silent video
159
575981
2299
かけている曲を復元する ということでした
09:38
of these two little plastic earphones,
160
578280
2507
09:40
and we were able to do this so well
161
580787
2183
これはすごく うまくいって
09:42
that I could even Shazam our results.
162
582970
2461
結果から曲名を Shazamで当てることさえできました
09:45
(Laughter)
163
585431
2411
(笑)
09:49
(Music: "Under Pressure" by Queen)
164
589191
10034
(曲 クイーン 『アンダー・プレッシャー』)
10:01
(Applause)
165
601615
4969
(拍手)
10:06
And we can also push things by changing the hardware that we use.
166
606584
4551
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
10:11
Because the experiments I've shown you so far
167
611135
2461
ここまで ご覧頂いた実験は
10:13
were done with a camera, a high-speed camera,
168
613596
2322
どれも高速度カメラを使っていて
10:15
that can record video about a 100 times faster
169
615918
2879
これは通常携帯についている カメラよりも
10:18
than most cell phones,
170
618797
1927
100倍高速に 撮影することができます
10:20
but we've also found a way to use this technique
171
620724
2809
しかし私たちは 普通のカメラで
10:23
with more regular cameras,
172
623533
2230
この手法を使う方法も 見つけました
10:25
and we do that by taking advantage of what's called a rolling shutter.
173
625763
4069
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
10:29
You see, most cameras record images one row at a time,
174
629832
4798
多くのカメラは 画像を1行ずつ記録しています
10:34
and so if an object moves during the recording of a single image,
175
634630
5702
1枚の画像の記録中に 撮影対象が動くと
10:40
there's a slight time delay between each row,
176
640344
2717
各行に時間的な ズレがあるため
10:43
and this causes slight artifacts
177
643061
3157
ビデオの各フレームに
小さなゆがみが 記録されることになります
10:46
that get coded into each frame of a video.
178
646218
3483
10:49
And so what we found is that by analyzing these artifacts,
179
649701
3806
このゆがみを分析したところ
10:53
we can actually recover sound using a modified version of our algorithm.
180
653507
4615
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
10:58
So here's an experiment we did
181
658122
1912
これが行った実験で
11:00
where we filmed a bag of candy
182
660034
1695
キャンディの袋を撮し
11:01
while a nearby loudspeaker played
183
661729
1741
横では同じ『メリーさんのひつじ』を
11:03
the same "Mary Had a Little Lamb" music from before,
184
663470
2972
スピーカーで流していますが
11:06
but this time, we used just a regular store-bought camera,
185
666442
4203
今回は お店で買える 普通のカメラを使っています
11:10
and so in a second, I'll play for you the sound that we recovered,
186
670645
3174
これから取り出した音を お聞かせします
11:13
and it's going to sound distorted this time,
187
673819
2050
音にひずみがありますが
11:15
but listen and see if you can still recognize the music.
188
675869
2836
それでも何の曲か おわかりになると思います
11:19
(Audio: "Mary Had a Little Lamb")
189
679723
6223
(曲 『メリーさんのひつじ』)
11:37
And so, again, that sounds distorted,
190
697527
3465
音にひずみがあるにしても
11:40
but what's really amazing here is that we were able to do this
191
700992
4386
これが意味深いのは
家電量販店で買える 普通のカメラで
11:45
with something that you could literally run out
192
705378
2626
このようなことが できたということです
11:48
and pick up at a Best Buy.
193
708004
1444
11:51
So at this point,
194
711122
1363
ここまで ご覧頂いたことから
11:52
a lot of people see this work,
195
712485
1974
多くの人が思い浮かべるのは
11:54
and they immediately think about surveillance.
196
714459
3413
スパイ活動でしょう
11:57
And to be fair,
197
717872
2415
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
12:00
it's not hard to imagine how you might use this technology to spy on someone.
198
720287
4133
容易に想像できることですが
12:04
But keep in mind that there's already a lot of very mature technology
199
724420
3947
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
12:08
out there for surveillance.
200
728367
1579
すでに存在する ということです
12:09
In fact, people have been using lasers
201
729946
2090
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
12:12
to eavesdrop on objects from a distance for decades.
202
732036
2799
何十年も前から 行われています
12:15
But what's really new here,
203
735978
2025
私たちの技術が 本当に新しく
12:18
what's really different,
204
738003
1440
違っている点は
12:19
is that now we have a way to picture the vibrations of an object,
205
739443
4295
物の振動を見る方法を 手に入れたということで
12:23
which gives us a new lens through which to look at the world,
206
743738
3413
これは世界を見る 新しいレンズになります
12:27
and we can use that lens
207
747151
1510
このレンズを使うと
12:28
to learn not just about forces like sound that cause an object to vibrate,
208
748661
4899
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
12:33
but also about the object itself.
209
753560
2288
物自体についても 学ぶことができます
12:36
And so I want to take a step back
210
756975
1693
ここで視野を広げて
12:38
and think about how that might change the ways that we use video,
211
758668
4249
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
12:42
because we usually use video to look at things,
212
762917
3553
通常私たちは物を見るために ビデオを使います
12:46
and I've just shown you how we can use it
213
766470
2322
それから音を聞くためにも 使えることを
12:48
to listen to things.
214
768792
1857
お見せしました
12:50
But there's another important way that we learn about the world:
215
770649
3971
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
12:54
that's by interacting with it.
216
774620
2275
働きかけることによってです
12:56
We push and pull and poke and prod things.
217
776895
3111
押したり 引いたり つついたり 揺すったりして
13:00
We shake things and see what happens.
218
780006
3181
何が起きるか見るのです
13:03
And that's something that video still won't let us do,
219
783187
4273
これはビデオでは できないことです
13:07
at least not traditionally.
220
787460
2136
少なくとも 普通のビデオでは
13:09
So I want to show you some new work,
221
789596
1950
これからお見せするのは 最新の研究で
13:11
and this is based on an idea I had just a few months ago,
222
791546
2667
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
13:14
so this is actually the first time I've shown it to a public audience.
223
794213
3301
公の場で見せるのは これが初めてです
13:17
And the basic idea is that we're going to use the vibrations in a video
224
797514
5363
基本的なアイデアは 映像の中の振動をヒントに
13:22
to capture objects in a way that will let us interact with them
225
802877
4481
物の性質を取り出して
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
13:27
and see how they react to us.
226
807358
1974
13:31
So here's an object,
227
811120
1764
これが対象とする物で
13:32
and in this case, it's a wire figure in the shape of a human,
228
812884
3832
人の形をした 針金人形です
13:36
and we're going to film that object with just a regular camera.
229
816716
3088
これを普通のカメラで ビデオ撮影します
13:39
So there's nothing special about this camera.
230
819804
2124
カメラに特別なものは 使いません
13:41
In fact, I've actually done this with my cell phone before.
231
821928
2961
実際 以前は私の携帯電話を 使っていました
13:44
But we do want to see the object vibrate,
232
824889
2252
振動する様子を 見たいので
13:47
so to make that happen,
233
827141
1133
撮影中に
13:48
we're just going to bang a little bit on the surface where it's resting
234
828274
3346
人形が置かれている 台の上を
13:51
while we record this video.
235
831620
2138
ちょっと叩いてやります
13:59
So that's it: just five seconds of regular video,
236
839398
3671
これだけです 5秒間の普通のビデオで
14:03
while we bang on this surface,
237
843069
2136
台を叩いています
14:05
and we're going to use the vibrations in that video
238
845205
3513
この映像の中の 振動を使って
14:08
to learn about the structural and material properties of our object,
239
848718
4544
物の構造的・物質的な性質について 学ぼうというのです
14:13
and we're going to use that information to create something new and interactive.
240
853262
4834
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
14:24
And so here's what we've created.
241
864866
2653
そうしてできたものが これです
14:27
And it looks like a regular image,
242
867519
2229
何の変哲もない 画像に見えますが
14:29
but this isn't an image, and it's not a video,
243
869748
3111
これは画像ではなく ビデオでもありません
14:32
because now I can take my mouse
244
872859
2368
この人形はマウスを使って
14:35
and I can start interacting with the object.
245
875227
2859
いじってやることが できるんです
14:44
And so what you see here
246
884936
2357
ご覧頂いているのは
14:47
is a simulation of how this object
247
887389
2226
目にしたことのない 新しい働きかけに対して
14:49
would respond to new forces that we've never seen before,
248
889615
4458
物がどう反応するかいう シミュレーションです
14:54
and we created it from just five seconds of regular video.
249
894073
3633
これをたった5秒間の 普通のビデオから作ったんです
14:59
(Applause)
250
899249
4715
(拍手)
15:09
And so this is a really powerful way to look at the world,
251
909421
3227
これは世界を見る 新しい強力な方法です
15:12
because it lets us predict how objects will respond
252
912648
2972
新たな状況に対して 物がどう反応するかを
15:15
to new situations,
253
915620
1823
予測することが できるからです
15:17
and you could imagine, for instance, looking at an old bridge
254
917443
3473
たとえば古い橋を前にして
15:20
and wondering what would happen, how would that bridge hold up
255
920916
3527
車で渡っても大丈夫か 分かりかねているという状況を
15:24
if I were to drive my car across it.
256
924443
2833
想像できるでしょう
15:27
And that's a question that you probably want to answer
257
927276
2774
この質問の答えは
15:30
before you start driving across that bridge.
258
930050
2560
橋を渡り始める前に 知りたいはずです
15:33
And of course, there are going to be limitations to this technique,
259
933988
3272
もちろんこの手法にも 限界はあり
その点は視覚的マイクロフォンと 同じです
15:37
just like there were with the visual microphone,
260
937260
2462
15:39
but we found that it works in a lot of situations
261
939722
3181
しかしこの方法は
予想以上に 多くの状況で使え
15:42
that you might not expect,
262
942903
1875
15:44
especially if you give it longer videos.
263
944778
2768
長いビデオがある場合には 特にそうです
15:47
So for example, here's a video that I captured
264
947546
2508
たとえばこれは
私のアパートの前の 藪を撮したビデオで
15:50
of a bush outside of my apartment,
265
950054
2299
15:52
and I didn't do anything to this bush,
266
952353
3088
私は藪に対して 何もしていません
15:55
but by capturing a minute-long video,
267
955441
2705
しかし1分間 撮している間に
15:58
a gentle breeze caused enough vibrations
268
958146
3378
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
16:01
that we could learn enough about this bush to create this simulation.
269
961524
3587
このようなシミュレーションを 作れました
16:07
(Applause)
270
967270
6142
(拍手)
16:13
And so you could imagine giving this to a film director,
271
973412
2972
この技術を手にした 映画監督は
16:16
and letting him control, say,
272
976384
1719
映像が撮影された後に
16:18
the strength and direction of wind in a shot after it's been recorded.
273
978103
4922
風の強さや向きを変えるのに 使うかもしれません
16:24
Or, in this case, we pointed our camera at a hanging curtain,
274
984810
4535
こちらでは吊された カーテンを撮していて
16:29
and you can't even see any motion in this video,
275
989345
4129
動きは見られませんが
16:33
but by recording a two-minute-long video,
276
993474
2925
2分のビデオがあれば
16:36
natural air currents in this room
277
996399
2438
室内の自然な空気の 対流で生じた
16:38
created enough subtle, imperceptible motions and vibrations
278
998837
4412
気付かないような 微かな動きや振動から
16:43
that we could learn enough to create this simulation.
279
1003249
2565
シミュレーションを作るのに 十分な情報が得られます
16:48
And ironically,
280
1008243
2366
このようなインタラクティブなものは
16:50
we're kind of used to having this kind of interactivity
281
1010609
3088
ビデオゲームや3Dモデルの中の
16:53
when it comes to virtual objects,
282
1013697
2647
架空の物として
16:56
when it comes to video games and 3D models,
283
1016344
3297
見慣れていると思いますが
16:59
but to be able to capture this information from real objects in the real world
284
1019641
4404
現実の世界の実際の物から 普通のビデオ映像を使って
17:04
using just simple, regular video,
285
1024045
2817
このような情報を 引き出すというのは
17:06
is something new that has a lot of potential.
286
1026862
2183
新しいことであり 大きな可能性があります
17:10
So here are the amazing people who worked with me on these projects.
287
1030410
4904
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
17:16
(Applause)
288
1036057
5596
(拍手)
17:24
And what I've shown you today is only the beginning.
289
1044819
3057
今日お見せしたものは 始まりにすぎません
17:27
We've just started to scratch the surface
290
1047876
2113
私たちはこのような映像技術で 可能になることの
17:29
of what you can do with this kind of imaging,
291
1049989
2972
ほんの表面に 触れたに過ぎません
17:32
because it gives us a new way
292
1052961
2286
この技術は 誰でも 手に入れられる道具だけで
17:35
to capture our surroundings with common, accessible technology.
293
1055342
4724
周りの世界の違った見方を 可能にしてくれるからです
17:40
And so looking to the future,
294
1060066
1929
この先 この技術が
17:41
it's going to be really exciting to explore
295
1061995
2037
世界について教えてくれることを 探求していくのは
17:44
what this can tell us about the world.
296
1064032
1856
本当に心躍ることだと 思います
17:46
Thank you.
297
1066381
1204
ありがとうございました
17:47
(Applause)
298
1067610
6107
(拍手)
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