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うーん、Ryzen 2が12core/24Threadで、さらに周波数もかなりの高さで書かれている公式っぽい画像が、KitGuruの編集者の方？が「今週のまとめ」みたいな事を話している動画でいきなりチラッと掲載されている、ということらしい。
いかにも公式っぽい画像なんだけど、本当にKitGuruがこの画像をどこかから手に入れたのならもっと大々的に記事にするんじゃないかと思うんだけど、でもこの動画の位置づけもよくわからんからなんとも言えない。
まあRyzen 2は来年早々には発表されるっぽいので、そちらを待ちましょう。
さらにこの方、最新の動画では自身が「怪しい情報」と言いながらも、28coreの「Core i11」がインテルから登場するという情報も紹介しているようで。一応「AMDがもしもEPYCをデスクトップマーケットにおろしてくる事を計画しているのならば、対抗としてインテルがそういったことをしてもおかしくはない」と予想しているようです。
いずれにしろ、最近はCPU関連の動きが活発になっていて、とてもおもしろいですね。
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これ、実際のところVR内ではVR内なりの「デスクトップ」というかすでにもはや「デスクトップ」ではまったくない何か新しい作業空間が必要だというのはわかるのだけど、このあたりは各社現在模索しているところですよね。
というか、何よりもこのような作業空間にはある程度の「文字の可読性」が必要だと思うのですが、そのあたり現行世代はまだまだなので、次世代とかでようやく使い物になるんじゃないですかね。それとも、文字を大きくすればそれなりに使えるのだろうか？現在バーチャルデスクトップでパソコンのモニタの画面をそのまま表示して作業しようとするとかなりの苦痛です。全体が見渡せるように小さくすると文字が読めず、文字が楽に読めるくらい画面を近づけるとでかすぎて首を動かしまくることになります。
これをそのままで楽に作業が出来るくらいにしたいとなるとVRHMDのモニタをもっと高精細にする必要があるでしょう。
しかし、そもそもの問題として現在のデスクトップ画面をそのまま持ち込んでVR内で再現する必要はないわけで、上の記事に載っている動画でもブラウザの画面を自由に配置できるようにしたりしていますが、でもなんかそれもいまいちな気もするのですが、どうすればいいのかは思いつきません。結局は現行のマイナーアップデートみたいな形で対応する他ないのかも知れませんが。
まあつまり、このあたりってまったくもって過渡期なんで、5年後とかにはどうなっているか楽しみですね。
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Ampereかー。まあ、Voltaが学術とかデータセンターとか用で、Ampereがゲーマー向け、と分けるのだとするとわかりやすいが。
まあ、すべては来年だな。来年入ったらきっともう少し色々な噂話が出てくるだろう。楽しみだ。
追記：なんの話か書き忘れた。これです。
「思考読み取り」が可能に？fMRIの脳の画像から何を見ているかわかるように
fMRIの脳の画像から、その人物が何を見ているかがわかり、ある程度再現する研究をパデュー大学が発表したとのこと。
ちょっと驚いた。どういうこと？と思ったのだけど、「実際に見ているもの」と「脳の画像」をディープラーニングで教え込んだところ、「脳の画像」から「何を見ているか」がある程度わかり、さらにその見ているものをある程度再現することができた、ということらしい。どうやら、脳のfMRIの血流量とかから判断しているようだ。
具体的には下の画像の感じらしい。
左が実際に見ていた映像で、右がfMRIから再現した映像。で、さらに右の単語が、見ているものの推測。「再現できた」といっても、左側にぼんやりなにかがあるな、くらいではあるし、推測も完璧ではない（とはいえ多分赤文字で強調されているのが可能性の高い推測であり、それは外していない）。
しかしこれ発展していったら色々な事に応用できそうではある。正直ちょっと怖い気持ちもある。
パデュー大学がアップロードした動画。
IBMが「演算メモリー」を開発
俺の英語力の問題と、知識量の不足のためにいまいちハッキリとは理解していないのだけど、IBMがメモリー内部で演算する、演算メモリー（“in-memory computing” or “computational memory”）というまったく新しいコンピューターアーキテクチャを開発したらしい。これは、従来のものよりも200倍の能力が見込まれているようだ。
おそらくこの下の記事で紹介した問題の、IBMによる別アプローチなのかな？
今後、メモリーとCPUの間の情報のやりとりというのが、相当なボトルネックになるだろうということで、上の記事ではスタンフォード大学とMITの研究者がCPUとメモリーを積層構造にすることでこのボトルネックを解消しようとしているという研究を紹介した。
で、これをIBMでは「メモリーに演算機能を持たせる」という事で解消しようとしているらしい。
最初に書いた通り、俺は多分しっかりと理解はしていないので、しっかり理解したい人は最初のリンク先とか下の動画とかを見るか、あるいは日本語でしっかりしたところが記事にするのを待った方がいいと思う。
IBMはPhase Change Memory（相変化メモリー）というものが、熱したりすると無定形から結晶になったりする性質を利用してメモリー内部で演算機能を持たせることで、記憶装置と演算装置を合体させて高密度、低消費電力、並列計算能力の高いコンピューターアーキテクチャを作り出したようだ。これは特にAIの研究に向いているらしい。
（余談だけど、脳みそが演算能力と記憶能力を同時に持っているのと似た構造になっているのかな。）
最近、自己学習するAIチップをIntelが発表したり、もはや「CPU」という枠組み自体が色々と難しいことになっていて、そこからどう脱却して発展するかを色々な研究機関が考えているのかもしれませんね。
写真撮って3Dモデルを試しに作ってみたら簡単だった
これ、iPhoneで写真撮って、その写真から3Dモデルを作るチュートリアルなのだけど、そんなに簡単ならということで試しにやってみたら、確かにめちゃくちゃ簡単だった。ちなみに写真を撮るのはiPhoneじゃなくてもなんでもいいし、クラウドで向こうで作ってくれるので、PCのマシンスペックもいらないと思う。スマホでもできるのかはよくわからないけれども。
Autodeskのアカウントを作って、Autodesk Recapというソフトをダウンロードして適当に進めれば、PCにある程度慣れている人ならば簡単にできると思う。ちなみに、高機能に色々とやろうと思うと有料なのだけど、基本的に無料でできる。（無償体験版がある。3Dモデルを作る時に普通のと高画質のが選べて、高画質のを選ぶにはクレジットが必要と言われるのだけど、試しでやるには普通ので問題ないと思う。）
多分、基本的にはだけど、撮れば撮るほど正確に作れるっぽいので、あらゆる角度から撮った方が良い。写真の撮り方に結構コツがいる。試しに適当なものを撮って作ったら3Dモデルとして不完全なものになったので、その後、もう一度と思って気をつけて一つのスプレーを40枚くらい色々な角度から撮ったら、かなり綺麗な3Dモデルになった。コツとしては、対象物の360度を細かく全部撮るのはもちろんとして、それを2,3回別の角度でもやった方がいい。例えば、真横から360度撮ったら、その後斜めから360度撮る。そして、直上から撮って、角度をつけながらもう何枚か撮っていく。そして3Dモデル作ってみたら結構うまくいったのだけど、スプレーのトリガーの下の部分とかが曖昧な感じだったので、下からのものもたくさん撮ればうまくいったのだと思う。何か小さめの対象物の3Dモデルを作りたいならばそれを広めの場所に置いて周囲を自由に動けるようにするのはもちろんのこと、完璧に作りたいのならば、胸くらいの高さに置いて、色々な角度から撮ると完璧に近くなるんじゃないかと思う。あとは、表面を精細にしたいのならばかなり近づいた写真も撮るべきだと思う。その差で、スプレー表面の説明文の読めるところと読めないところがあった。
ちなみに頑張れば、「部屋」とか「家」とかの3Dモデルも作れるっぽい？
多分、ここから色々と加工したりもっと高精細なものを作ろうと思ったり、とすると色々とお金かかったりするのだろうけれども、とりあえず適当な3Dモデルを作ってみるだけならば超簡単にできた。
