「蚊をレーザー光線で次々撃退」がAIの進化で現実に [すらいむ★]

「蚊をレーザー光線で次々撃退」がAIの進化で現実に【動画】

　夏到来で再び蚊が大量発生するなか、AIとレーザーで蚊を自動撃墜する自作プロトタイプがX（旧Twitter）上で話題になっている。
　開発したのは発明家のSteven Cheng氏。コンピュータービジョンとディープラーニングで蚊を識別し、レーザーで「焼く」モバイル防衛システムだ。

　Cheng氏はこのシステムを「コンピュータービジョン＋ディープラーニングで誘導される砲台」「究極の蚊殺し兵器」と自ら表現。
　Xに投稿した動画では、開発に4カ月を費やしたと説明している。

　中核となるのはキヤノンのデジタル一眼レフカメラだ。高倍率ズームレンズで蚊を捉え、専用ソフトウェアが識別する。研究段階では「全身を蚊にひたすら刺された」と動画で振り返っている。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

japan.cnet　2026年06月05日 05時45分
https://japan.cnet.com/article/35248470/

金沢工業大学の研究グループが画像刺激を用いた個人認証で98％の認証精度を実現。指紋認証や虹彩認証に替わるセキュリティーの高い次世代個人認証方式として期待
2018/8/1
https://www.kanazawa-it.ac.jp/kitnews/2018/0718_EEG_Biometric_Authentication.html
>>脳波は外部からの刺激によって変化するため、指紋認証や虹彩認証に替わるセキュリティーの高い次世代個人認証方式

総合的に見れば各自置かれている状況で脳波が違う事を意味している
※上記は視覚.聴覚.平衡感覚.嗅覚.味覚などでも固有の脳はパターンが出現するの意味でその固有の脳波から個人を特定する技術

Wi-Fiの電波で人物を特定する技術「WhoFi」
2025/07/29
pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2034905.html
>>　CSIを利用して生体の情報を取得する研究はこれまでも行なわれてきた。その仕組みは、Wi-Fi信号が伝播する経路上にある物体や人物の物理特性が電波に変化を与えるため。人の場合、骨や臓器、体組成といった内部構造が伝播と相互作用し、一意の署名として機能する人固有の信号の歪みが生まれるため、生体認証情報として使うことができるという。
>>　今回の研究では、まずCSI複合マトリックスから抽出データを前処理としてノイズとサンプリングオフセットを除去し、意味のある生体認証特徴を抽出。さらに抽出された振幅特徴に対してデータ拡張を行ない、モデルの感度とノイズや軽微な信号変動に対する全体的な堅牢性を高めた。その後、エンコーダを介してディープニューラルネットワークで学習して署名を生成させた。さらに損失関数で同一人物の類似性を高めつつ、異なる人物の署名が遠く配置されるようにした。
>>　実験では、TP-Link製のルーター「N750」を2台利用し、14人の被験者が参加。8コアのRyzen 7、16GBのメモリ、そしてGeForce RTX 4090(24GB)でモデルを学習させ、Pytorchフレームワークでモデルの実装を行なった。その結果、Transformerを採用したエンコーダは、Rank-1認証率で95.5%、mAPスコア(物体検知モデルに使われる評価指標)で88.4%を達成し、優れた結果を示したという。
>>　研究チームによれば、今回の研究において、統一された再現可能なパイプラインを公開ベンチマークに適用することで、将来のCSIベースRe-ID研究のために貴重なベースラインを確立できたとしている。
▽上記の技術の上位互換技術▽
スマホなしでも99.5%で個人を特定。市販のWi-Fiの識別技術に警鐘
公開： 2026-05-30 16:00
https://karapaia.com/archives/606131.html
人体が残すWi-Fi電波への影響が指紋代わりとなり、個人を特定できる技術
公開： 2025-07-27 20:00
https://karapaia.com/archives/528299.html
>>　実は2020年に「EyeFi（アイファイ）」と呼ばれる類似の技術が提案され、約75％の精度で個人を再識別することに成功していた。

10年前のXeonサーバーで最新AIが快適動作、GPUなしでも実用速度を実現した手法が解説される
2026年06月02日 21時00分
https://gigazine.net/news/20260602-gemma-4-on-2016-xeon/
>>ChatGPTのようなAIサービスは超高性能なAIサーバーによって稼働しており、ローカルAIを自宅や手元のサーバーで動かす場合も高性能GPUや大容量メモリを搭載した最新世代PCが必要だと考えがちです。しかし、2016年ごろのIntel Xeon、128GBのDDR3メモリ、GPUなしという古いサーバーで、26B規模のローカルAIを実用的な速度で動かしたという報告が登場しました。