【最新】空間理解 #AI×##XR# で現場DXを加速🥽 ナレッジワークス(株)が、「Spatial AI 導入・PoC支援サービス」を提供開始。 カメラ映像やLiDARデータをAIが解析し、XRデバイス上に必要な情報を表示。 企業ごとの環境や業務フローに合わせたシステムを構築する。 @knowledge_works

DJI Matrice 5Tのご紹介：捜索、点検、マッピングを1台のドローンで 夜間の捜索救助、雨天、GNSS信号が弱いエリアでは、ドローン運用チームにそれぞれ異なる対応が求められます。DJI Matrice 5Tは、こうした多様な運用条件を想定して設計されています。 ネイティブ1Kのサーマル撮影と2K UHR出力に加え、広角カメラによるフルカラー暗視に対応。LiDARを標準搭載し、ミリ波レーダーと全方向の視覚センシングを組み合わせ、IP55保護等級と最大59分の飛行時間を備えています。機載AIは20種類以上の物体を検出。O4 Enterprise映像伝送は複数のリレーモードに対応し、障害物で直接の通信が遮られる場所でも映像伝送の範囲を広げます。 ✅ 1Kサーマルカメラ、暗視性能の強化: ネイティブ1Kサーマル解像度（1280x1024）、2K UHRサーマル出力（2560x2048）、広角カメラによる0.01 luxでのフルカラー暗視 ✅ 全方向障害物検知、IP55保護等級: LiDARを標準搭載、ミリ波レーダーと全方向視覚センシング ✅ オープンエッジAI、オンサイトで展開: 20種類以上の物体検出、サードパーティモデル、DJI FlightHub 2でのテキスト・画像検索 ✅ O4 Enterprise映像伝送、複数のリレーモード: 最大40 km、複数のリレーモードに対応 ✅ 優れた推進力と飛行時間: 59分の飛行時間、10秒で離陸、単軸推力はMatrice 4T比で98%向上 ✅ 次世代のコアアクセサリー: DJI RC Plus 3 Enterprise、DJI AS2 Speaker、DJI AL2 SpotLight、515W充電ハブ ✅ 高精度な測量、迅速なモデリング: GCPなしでセンチメートル精度、200枚の写真を約8分で処理 ✅ 多様なシナリオ適応、カスタムPilotプラグイン: 送電線点検、船上での離着陸、Pilot 2プラグイン DJI Matrice 5Tの詳細はこちら 👉 #DJIMatrice5T# #ドローン点検# #公共安全# #送電線点検# #AIドローン#

AIがロボット犬を人間の助けなしに操り、最速の人間チームより約20倍速くタスクを完遂——物理世界に出てきたエージェントAIの実験です🐕 タイトル: Project Fetch: Phase Two URL: 🐕 概要 Anthropic の Frontier Red Team による研究で、先進的な言語モデルが四足歩行ロボット（ロボット犬）を自律制御し、高度なタスクを完遂できるかを検証した追跡実験（Phase Two）です。 ❓ 解決する課題 2025年8月の初回に続き、次の問いに答えます。 ・新しいClaudeモデルは、前世代（Opus 4.1）よりロボティクスのタスクで優れているか ・人間の助けなしに、自律的に動作できるか 💡 方法論と実験設定 ・Claude Opus 4.7を、Claude Code上で最大の適応的思考の努力レベルに設定し3回試行 ・Phase Oneで人間チームが行ったのと同じタスクに挑戦：映像・LiDARセンサー接続、制御プログラムの記述、経路監視、ビーチボール検出、自律回収 ・人間の関与は最小限（ノートPC接続、最初のプロンプト、コマンド/タスク承認のみ） 📊 実験結果 ・人間の助けなしのClaude Opus 4.7が、最速の人間チームより約20倍速い ・全グループ完了の4タスクで、非Claudeチームより平均37.7倍、Claude支援ありチームより18.9倍速い ・生成コードは1,045行で人間Claudeチーム（10,309行）の約1/10、それで同等以上の結果 ・一方、閉ループのフィードバックを要する精密なボール操作には苦戦 #エージェントAI# #ロボティクス#

🌍 衛星画像では「小さすぎて見えなかった」生垣や石垣。それをAIで数えられるようになると、農地を奪わずに森を増やせる道が見えてきます。 📰 タイトル: From pixels to planning: Earth AI for nature restoration 🔗 URL: 💡 概要 Google Researchが、高解像度の衛星画像を「実行可能なベクトルデータ」に変換するEarth AIの取り組みを公開しました。イングランド全域13万km²超を対象に、生垣・石垣・小さな雑木林を一つひとつの地図要素として数え上げたデータセットを一般公開しています。 🔍 解決する課題 気候変動対策の森林拡大は、食料を支える農地と土地を奪い合います。一方、生垣や防風林といった細かな木本性の要素は、農地を減らさずに炭素貯留と生物多様性を高められますが、小さすぎて従来の衛星検出や国家森林調査では捉えられませんでした。「測れないから管理できない」状態だったのです。 🛠 方法論と提案手法 ・3億枚超の衛星画像で事前学習したVision Transformer（ViT）基盤モデルを、約247km²の注釈データで微調整 ・サブメートル級の画像と1m解像度のLiDARを組み合わせ、地表の境界線と立体的な樹木を区別 ・Polsby-Popperのコンパクトネススコアを使い、0.5未満を生垣などの線状要素として自動分類 ・Google Earth Engine上で数千のSentinel-2セルを並列処理して大規模化 📊 ユースケース / 実績 数百万の要素のベクトルデータを生成し、Earth Engineで公開。林間放牧（シルボパスチャー）や農林複合（アグリシルビカルチャー）の支援、環境施策のリーケージ特定など、現場の意思決定に直結する使い方が想定されています。 #EarthAI# #リモートセンシング#

【LIAR GAME】 第18話 警戒 「自白ゲーム」によって「昼の国」の策が暴露され、ヨコヤがその大胆な作戦を解説していく。ヨコヤはアキヤマが嘘をついている可能性もあると…… #テレビ東京# #ライアーゲーム# #仁見紗綾# #大塚剛央# #大地葉# #花江夏樹# #中谷一博# #福山潤# #TVer#