国際技術標準化機関であるIEEEが、サーモグラフィーコンペなるものを開催していたそうだ。正式名称は「Thermal Image Super-Resolution Challenge」といい、コンペの内容は、解像度の低いサーモグラフィー画像から、機械学習で高解像度の画像を生成する方法を競い合うというもの（TechCrunch）。

コンペの結果は6月14日に発表されたそうだが、渋谷に拠点を置くAI系企業クーガーのSabari Nathan氏とPriya Kansal氏によるモデルが2位に入賞したとのこと。同社は人型AIの開発をしており、視覚を担う画像情報の分析・解析のための研究開発をしていたそうだ。

IEEEは画期的で新規性のある画像解析の機械学習ソリューションを求めていたとされる。サーモグラフィー画像は、可視光を扱う写真と違い熱だけを扱うため、照明その他の環境条件の影響を受けない。このため、医療や軍事、自律走行車の物体検出などの分野に応用しやすいとしている。

すべて読む | サイエンスセクション | 日本 | 人工知能 | サイエンス |

関連ストーリー：
99.5％以上の光を吸い込む「暗黒」素材 2019年05月21日
インド初、象の病院がオープン 2018年11月29日
サーモグラフィーで暗証番号を盗む手法に関する一考察 2011年08月22日
新しい材料には新しい検査が必要 2007年11月24日