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AR用スマートリング、ヘルスケア向けリアルタイムAI、ワシントン大学のその他の技術革新

AR用スマートリング、ヘルスケア向けリアルタイムAI、ワシントン大学のその他の技術革新

テイラー・ソパー著

ワシントン大学でコンピュータサイエンスの博士課程に在籍するファルシッド・サレミ・パリジ氏が、チームのAuraRingプロジェクト「スマートリングによる高精度電磁指追跡」のデモを解説している。(GeekWire Photos / Taylor Soper)

視覚障害のあるソフトウェア開発者がウェブページのデザインを編集できるよう、どのように支援できるでしょうか？難聴者向けに家庭内での音認識を可能にする技術は何でしょうか？人工知能は医療従事者をリアルタイムでどのように支援できるでしょうか？ハイテクリングは、拡張現実の世界とのインタラクションを向上させるでしょうか？

これらはワシントン大学の学生が答えを探している質問のほんの一例ですが、彼らの解決策は世界中の人々に影響を与える画期的なイノベーションになる可能性も十分にあります。

ポール・G・アレン・スクールは、水曜日の夜に新しいビル＆メリンダ・ゲイツ・コンピュータサイエンス＆エンジニアリング・センターで毎年恒例の研究ショーケースを開催し、卒業生、関係者、投資家、起業家、その他コミュニティの人々がシアトル・キャンパスで行われている最新の研究について学ぶ機会を得ました。

今年のショーケースは、今年初めにオープンし、ワシントン大学のコンピュータサイエンススクールの収容能力を拡大した新しいビル＆メリンダ・ゲイツ・コンピュータサイエンス＆エンジニアリングセンターで開催されました。

このイベントは科学博覧会に似ていますが、国のトップクラスの学生や教授が集まり、幅広い技術関連のプロジェクトに協力するイベントです。

「建物内を歩き回り、ここでどれほどの素晴らしい取り組みが行われているのか、生徒たちが取り組んでいる取り組みにどれほどの熱意を持っているのか、そして彼らが世界にどのような影響を与えたいと思っているのかを目の当たりにするのは素晴らしいことです」と、長年アレン・スクールの校長を務め、7月に退任したものの、現在もプログラムに関わっているハンク・レヴィ氏は語った。

ビル＆メリンダ・ゲイツ財団のコンピューターサイエンスおよびエンジニアリング部門の委員長、エド・ラゾウスカ氏は、今年の一連のプロジェクトは社会的課題の解決に重点を置いていることを反映しており、それがワシントン大学と他の大学との違いであると語った。

「これらのプロジェクトは、単に技術を提供するだけでなく、より良い形で世の中に存在できるようにすることで、個人の生活をより良くします」と彼はGeekWireに語った。

一例を挙げると、博士課程 2 年目の学生である Venkatesh Potluri さんは、視覚障害を持つ開発者がオンラインでビジュアル コンテンツを作成できるようにするためのツールを構築するチームの一員です。

「私が本当に大きな目標としているのは、どうすれば視覚障害者が生産性の高いソフトウェアエンジニアになれるかということです」とポトルリ氏は語った。

コンピュータサイエンス分野の博士課程3年生であるジェニファー・ブレナンが、自身のプロジェクト「非帰無仮説の数と効果サイズの推定」について語ります。

今年のもう一つのテーマは、ワシントン大学キャンパスにおける学際的な研究の多さです。プロジェクトには、コンピューターサイエンスを学ぶ学生だけでなく、生化学や電気工学といった他学部の学生も参加したグループが参加しました。

「本当にワクワクしています」と、スマートリングを使った指追跡の開発に協力している大学院1年生のイシャン・チャタジーさんは語った。「学術界は、非常に賢く、非常に創造的な人々が、多岐にわたる問題に取り組んでいるという点でユニークです。」

コンピュータサイエンスの博士課程の学生であるケイティ・ドロシャックさんは、DNA関連の技術に取り組んでいるワシントン大学の分子情報システム研究所（MISL）のチームに所属していました。

「この環境で働くのは本当に楽しいです。本当にたくさんのことを学べます」と彼女は言った。「生物学の複雑な部分を必ずしも理解しているわけではありませんが、それでも様々なことに触れる機会を得られます。」

コンピューターサイエンスの博士課程2年生であるDhruv Jain氏（右）は、木曜日の研究発表会でチームが賞を受賞した後、ワシントン大学のEd Lazowska教授とともにステージに上がった。

木曜日には、第14回マドロナ賞の授与式に出席したマドロナ・ベンチャー・グループの関係者数名が出席しました。シアトルを拠点とするこのベンチャーキャピタルは、ワシントン大学からスピンアウトした18社のスタートアップ企業を支援してきました。直近では、アレン・スクールの研究プロジェクトから始まったOctoMLが挙げられます。他には、Impinj、Skytap、Turiなどが挙げられます。

マドロナ社のマネージング・ディレクターのティム・ポーター氏は、このイベントは同社にとって年間を通じて最も楽しみにしている夜の一つであると語った。

「信じられないほど素晴らしい研究の数々を目の当たりにし、本当に感銘を受けました」と彼は語った。「コンピュータサイエンス学科が地域全体に与えた計り知れない影響、そして太平洋岸北西部、特にシアトルが世界のテクノロジー・エコシステムの中でどれほど大きな地位を築いてきたかを知ることができ、本当に特別な時間でした。」

ワシントン大学の学生、ジョセフ・ヤニゼク（左）とガブリエル・エリオン（中央）と、マドロナ社のマネージングディレクター、ティム・ポーター。ヤニゼクとエリオンは、人工知能を用いて医療従事者をリアルタイムで支援することを目指すプロジェクト「CoAI」で、最高賞のマドロナ賞を受賞した。

下記のマドロナ賞受賞者とすべてのプロジェクトをご覧ください。

  • マドロナ賞受賞者: CoAI: 医療向けコスト認識型人工知能
  • マドロナ賞準優勝： AuraRing：スマートリングによる精密な電磁指追跡
  • マドロナ賞準優勝： HomeSound：聴覚障害のある人や難聴の人のための家庭での音への意識を探る
  • マドロナ賞準優勝：ナノポア直交DNA鎖による分子タグ付け
  • ピープルズ・チョイス賞受賞作品：HomeSound：聴覚障害のある人や難聴の人のための家庭内音認識の探求
  • ピープルズチョイス賞受賞者： ALFRED：日常業務における根拠のある指示の解釈のベンチマーク

すべてのプロジェクト:

UbiComp + HCI & Makeability 

  • AuraRing: スマートリングによる正確な電磁指トラッキング(Farshid Salemi Parizi、Eric Whitmire、Alvin Cao、Tianke Li、Ishan Chatterjee、Shwetak Patel)
  • モバイルマイクロタスク体験の特徴づけ（Tal August、Shamsi Iqbal、Michael Gamon、Mark Encarnación）
  • 機械・電気機能のデジタル製作（Liang He、Jon Froehlich
  • ドップラー運動センシング：スマートフォンのドップラー超音波による活動量測定の改善（パーカー・ルース、アビナブ・バンダリ、アンシタ・サイニ、リビー・ラビット、シンディ・リン、サラ・モシマン、サミュエル・ブロウド、シュエタック・パテル）
  • 異種ビット幅バイナリネットワーク(Josh Fromm、Matthai Philipose、Shwetak Patel)
  • HomeSound: 聴覚障害のある人や難聴の人のための家庭内音認識の探求(Dhruv Jain、Kelly Mack、Steven Goodman、Leah Findlater、Jon Froehlich)
  • 家庭内における家庭用品の追跡と液面レベル検出(Farshid Salemi Parizi、Hanchuan Li、Alvin Cao、Shwetak Patel)
  • 大学生のうつ病検出における日常行動とコンテキストフィルタリング機能の活用(Xuhai (Orson) Xu、Prerna Chikersal、Afsaneh Doryab、Daniella Villalba、Janine Dutcher、Michael Tumminia、Tim Althoff、Sheldon Cohen、Kasey Creswell、David Creswell、Jennifer Mankoff、Anind K. Dey)
  • 視覚障害を持つ開発者がウェブページデザインを編集するためのマルチモーダルアプローチ(Venkatesh Potluri、Liang He、Christine Chen、Jon E. Froehlich、Jennifer Mankoff)
  • O-pH: 口腔プラークの酸性度を測定し、その位置を特定し、虫歯の予測を支援する光学式 pH モニター(Manuja Sharma、Lauren Lee、Matthew Carson、Len Nelson、Shwetak Patel、Eric J Seibel)
  • OsteoApp – モバイル骨粗鬆症スクリーニングに向けて（パーカー・ルース、エドワード・ジェイ・ワン、シュエタック・パテル）
  • 大学生における差別的出来事の受動的に感知された行動相関（Yasaman S. Sefidgar、Woosuk Seo、Kevin S. Kuehn、Tim Althoff、Anne Browning、Eve Riskin、Paula S. Nurius、Anind K. Dey、Jennifer Mankoff）
  • 電磁気センシングによる迅速診断テストの再設計（Varun Perumal、Manuja Sharma、Shwetak Patel）
  • Seismo – スマートフォン内蔵ハードウェアを使用したモバイル血圧モニタリング(Edward Wang、Parker Ruth、Junyi Zhu、Mohit Jain、Tien-Jui Lee、Elliot Saba、Lama Nachman、Shwetak Patel)
  • 聴覚障碍者向けソーシャル アプリのアクセシビリティ(Kelly Mack、Danielle Bragg、Meredith Morris、Maarten Bos、Isabelle Albi、Andres Monroy-Hernandez)
  • 低リソース環境における迅速診断検査のスマートフォンベースの画像キャプチャのサポート(Chunjong Park、Alex Mariakakis、Shwetak Patel)
  • WhoseCough: マルチタスク学習を用いた野外咳払い者検証(Matt Whitehill、Jake Garrison、Shwetak Patel)

計算生物学 / 機械学習 / ロボティクス 

  • 胸部レントゲン写真の堅牢な分類のための敵対的トレーニング(Joseph Janizek、Gabriel Erion、Alex Degrave、Su-In Lee)
  • アボカド：ヒトエピゲノムの特性評価のためのディープテンソル分解（ジェイコブ・シュライバー、ティモシー・ダーラム、ジェフリー・ビルメス、ウィリアム・ノーブル）
  • 非帰無仮説の数と効果量の推定（ジェニファー・ブレナン、ラムヤ・コルラカイ・ヴィナヤック、ケビン・ジェイミソン）
  • 両方のモードの長所: RGB と深度を個別に活用して、目に見えないオブジェクトのインスタンスを分割する(Christopher Xie、Yu Xiang、Arsalan Mousavian、Dieter Fox)
  • CoAI: 医療のためのコストを考慮した人工知能 ( Gabriel Erion、Joseph Janizek、Carly Hudelson、Nathan White、Su-In Lee)

AR/VR、グラフィックス、ビジョン

  • ALFRED: 日常業務における根拠のある指示を解釈するためのベンチマーク(Mohit Shridhar、Jesse Thomason、Daniel Gordon、Yonatan Bisk、Winson Han、Roozbeh Mottaghi、Luke Zettlemoyer、Dieter Fox)
  • 背景マット: 世界はあなたのグリーン スクリーンです(Soumyadip Sengupta、Vivek Jayaram、Brian Curless、Steve Seitz、Ira Kemelmacher)
    2D 画像から 3D キャラクターへの顔のモーション リターゲティング(Bindita Chaudhuri、Noranart Vesdapunt、Alex Colburn、Linda Shapiro、Baoyuan Wang)
  • 高レベルの編み物(ベンジャミン ジョーンズ、ユシュアン メイ、ハイセン チャオ、テイラー ゴットフリッド、ジェニファー マンコフ、アドリアナ シュルツ)
  • 超小型拡張現実 (AR) バイザー向けメタサーフェス光学(Elyas Bayati、Shane Colburn、Arka Majumdar)
  • リプレイ・レブロン（ルーヤン・ジュー、コスタス・レマタス、スティーブ・サイツ、ブライアン・カーレス、アイラ・ケメルマッハー＝シュライザーマン）
  • リバースエンジニアリングによる製造（ジェームズ・ノッケル、アドリアナ・シュルツ）
  • 学習ベースの ICP によるシーン再構成(Hamid Izadinia、Steve Seitz)
  • 拡張現実アプリケーションのための安全なマルチユーザーコンテンツ共有(Kimberly Ruth、Tadayoshi Kohno、Franziska Roesner)
  • メタサーフェス深度カメラによるシングルショット3次元画像化（Shane ColburnとArka Majumdar）
  • ビジュアルリアクション：ドローンでキャッチボールを学ぶ（クオハオ・ゼン、ルーズベ・モッタギ、ルカ・ウェイス、アリ・ファルハディ）

分子情報システム研究室 / ネットワークとシステム / SAMPL / ネットワーク

  • 独自のデータ型の導入: TVM によるディープラーニングにおけるデータ型探索の実現(Gus Smith、Luis Vega、Tianqi Chen、Thierry Moreau、Luis Ceze)
  • クラスター ストレージ システム用のきめの細かいレプリケート ステート マシン(Ming Liu、Arvind Krishnamurthy、Harsha V. Madhyastha、Rishi Bhardwaj、Karan Gupta、Chinmay Kamit、Huapeng Yuan、Aditya Jaltade、Roger Liao、Pavan Konka、Anoop Jawahar)
  • ナノポア直交DNA鎖による分子タグ付け（Katie Doroschak、Karen Zhang、Melissa Queen、Aishwarya Mandyam、Karin Strauss、Jeff Nivala、Luis Ceze）
  • スケーラブルな DNA 回路レポートのためのナノポア読み取り(Karen Zhang、Yuan-Jyue Chen、Katie Doroschak、Karin Strauss、Luis Ceze、Jeff Nivala)
  • Nexus: DNN ベースのビデオ分析を加速する GPU クラスター エンジン(Haichen Shen、Lequn Chen、Yuchen Jin、Liangyu Zhao、Bingyu Kong、Matthai Philipose、Arvind Krishnamurthy、Ravi Sundaram)
  • ペプチド追求：アプタマー結合ペプチドの特性評価（Aishwarya Mandyam、Jeff Nivala、Kevin Jamieson、Luis Ceze）
  • Linux カーネル ファイル システムの実用的かつ安全な拡張性(Samantha Miller、Kaiyuan Zhang、Danyang Zhuo、Thomas Anderson)
  • TinySDR、モノのインターネット用のソフトウェア無線プラットフォーム(Mehrdad Hessar、Ali Najafi、Vikram Iyer、Shyamnath Gollakota)