欧州議会が採択した新規則案、モバイルデバイスのバッテリー交換はどの程度容易になるか

2023年6月24日 08:04

headless 曰く、

欧州議会では電気製品のバッテリーを容易に交換できるようにすることの義務付けなどを盛り込んだ新規則案を採択しているが、モバイルデバイスのバッテリー交換はどの程度容易になるのだろうか (プレスリリース、採択された条文、 9to5Mac の記事、 The Verge の記事)。

実際に採択された条文によれば、電気製品内蔵のポータブルバッテリーはエンドユーザーにより簡単に取り外せるとみなすべきであり、製品の分解には専用工具 (製品とともに無料で提供される場合を除く) やプロプライエタリな工具、熱エネルギー、溶剤等を必要とせず、市販の工具のみ使用して取り外し可能である必要があるとのこと。「ポータブルバッテリー」は密封された重量 5kg 以下のバッテリーであって、工業用として特別に設計されたものではなく、電気自動車のバッテリーや LMT バッテリー、SLI バッテリーでもないものと定義されている。

今回の採択は最終的なものではなく、さらなる採決が必要とのことだが、今回の採決結果は賛成 587、反対 9、棄権 20 だったとのことで、逆転の可能性は低いとみられる。条文を見る限り、昔のモバイルデバイスのように予備のバッテリーを持ち歩き、必要に応じて素手で容易にバッテリーを交換する、といったことは想定されていないようだ。スラドの皆さんのご意見はいかがだろうか。

GPT-4でロボットを操作する技術。パナソニックコネクトと立命館大学開発

スラド

著者: nagazou

2023年6月24日 07:09

パナソニックコネクトと立命館大学は、大規模な言語モデルと世界モデルを組み合わせたロボット制御システムを開発した。このシステムでは、OpenAIの言語モデル「GPT-4」を使用する。人間の指示（プロンプト）をGPT-4を使用してロボット用のコードに変換するというもの。実行不可能なコードは排除され、指示を工夫することで、ほぼロボット制御に使用できるコードが生成されるのだという。コードを基に世界モデルの「ニュートニアンVAE」でロボットの動きを生成する（ニュースイッチ）。

例えば、「赤いブロックを青い円柱に重ねる」という指示が与えられると、ロボットは対応する映像を読み取り、その状態に近づけるためにハンドを動かすそうだ。位置の計測や軌道の計算などは必要ないという。積み木を使用した実験では、10回中10回成功、また「太陽の色のブロックを海の色の円柱に乗せる」といった指示にも対応し、GPT-4の言語理解能力が活かされているとしている。ただ現状、世界モデルが学習していない情報には対応が難しいとのこと。

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電源ランプの変化をビデオカメラで撮影し「暗号化キー」を盗む攻撃

スラド

著者: nagazou

2023年6月24日 06:05

イスラエルのネゲヴ・ベン・グリオン大学の研究者らは、スマートフォンと接続する周辺機器などの電源LED（電源ランプ）をビデオカメラで撮影し、その変化から暗号化キーを盗む攻撃手法に関する研究を発表した。この攻撃は、ターゲットとなる機器の電源LEDの輝度や色が消費電力と関連して変化することに基づいているという。ビデオカメラのローリングシャッターを使用することで、電源LEDの変化を詳細に捉え、暗号化キーを推測するための情報を収集することができたとしている（ITmedia）。

この攻撃は、ターゲットの機器やその周辺機器の電源LEDが直接電力線に接続されており、フィルター、電圧安定器などの消費電力との相関を切り離す手段を持たない場合にのみ成立するという。Samsung Galaxy S8に接続されたスピーカーや16メートル離れた場所にあるスマートカードリーダーなどを用いた実験を通じて、この攻撃手法の有効性を実証したとしている。

NTT、画像の反射率から「真の色」を推定する技術

スラド

著者: nagazou

2023年6月24日 05:19

NTTは15日、撮影された画像から照明条件によらずに物体固有の反射率（アルベド）を推定することで、正確な真の色を予測する技術を開発したそうだ。これまで街並みなどを撮影した映像をデジタルデータとして取り込むと、撮影時の照明条件によって色には違いが生じ、これがAI解析の精度やユーザー体験の品質に影響が出ていることが課題としてあったという（NTTリリース、INTERNET Watch）。

今回開発した技術では、NTTが確立した固有画像分解手法を用いることで、撮影された画像から影などの照明条件に依存した成分を取り除き、照明条件によらないアルベドを推定することが可能になったとしている。固有画像分解の精度を向上させるため、太陽光の影響がないLiDARで計測した反射強度を利用した。これにより、照明条件に依存しないアルベドを推定する手がかりとなるとしている。

NTTの技術ではLiDARによる反射強度を組み合わせることで、日陰とテクスチャの区別を行いながら最高精度の教師なし学習を実現したという。これにより、超リアルなメタバース空間の構築や照明制御が可能になるとしている。

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