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AI強化イメージセンサー Newsletters AI強化イメージセンサー：決して瞬きしない目 カメラが単に写真を撮る時代は過ぎ去りました。AI強化イメージセンサーは今、決して点滅せず、疲れることなく、人間の能力を超えて見ることができる目を機械に装備しています。これらのセンサーは画像を捉えるだけでなく、高解像度イメージングとチップ上のAI処理を統合することにより、リアルタイムでそれらを理解し解釈します。 機械視覚と認識の新時代 AI強化イメージセンサーは、視覚データの処理と利用においてパラダイムシフトを表しています。これらは前例のない精度と効率で視覚データを解釈し、リアルタイムの物体認識や顔面分析のようなツールを動力としています。これらのセンサーはチップ上で直接データを処理し、ほぼ即時の分析と意思決定を可能にします。 複雑な都市の通りをナビゲートする 自動運転車から、発生する犯罪を検出できるセキュリティシステムまで、あらゆるもので画期的な能力を可能にしています。医療イメージングの分野では、AI強化イメージセンサーは詳細な高解像度イメージと正確な検出を提供し、診断の精度を向上させることができます。やがて、私たちの感情さえも検出できるようになるかもしれません。 AIによって強化された画像センサーは、機能を強化するためにスペクトルセンシングのような他の技術と組み合わせることができます。例えば、AIを 電気光学センサーと統合することで、自動目標認識を可能にし、画像解像度を向上させます。 注目すべきセンサーに焦点を当てましょう ここでは、注目に値する5つのAI強化イメージングセンサーを紹介します： Samsung ISOCELL HP2：これらのセンサーは、200メガピクセルカメラを特徴とし、高度なデュアルゲートとディープラーニングアルゴリズムを使用して、優れた詳細と色を実現します。低光条件下でも優れており、暗闇の中でも迅速に焦点を合わせることができます。 Omnivision OX03C10：このASIL-C自動車用イメージセンサーは、140 dB HDRとトップLEDフリッカー軽減性能を提供し、高度な運転支援システム（ADAS）アプリケーション用の組み込みAIエンジンを備えています。 Canon Dual Pixel CMOS
センサー技術 Newsletters 2025年に波を起こしている10のセンサー技術 センサー革命はもはや私たちのドアをノックしているだけでなく、すでに鍵を開けて家に入り込んでいます。IoTデバイスはうさぎのように増殖し、AIは分ごとに賢くなり、持続可能性への推進は電子設計のアプローチを変えています。これらの力は、センサー革新の大波を生み出すために収束しています。 センサーが単なるシンプルな入力デバイスであった時代は終わりました。今日、それらはますます接続された世界の目、耳、そして神経系です。電子エンジニアまたはデザイナーとして、次世代の電子革新を解き放つことを約束するセンサー革命の最前線に立っています。 未来を感知する 私たちは、車が人間よりもよく見え、あなたの時計があなたが病気になる前にそれを知り、工場が発生する前に故障を予測して防ぐことができる世界に生きています。 自動運転車からパーソナライズされたヘルスケアまで、センサーは様々なセクターで革新を推進しています。急速に変化する業界で成功を収めるためには、センサー技術の最先端にいることが不可欠です。 そういうわけで、2025年に波を作るであろうセンサーの10種類を見てみましょう： 1. AI強化イメージセンサー：決して瞬きしない目 カメラがただ写真を撮っていた時代を覚えていますか？その時代はとっくに過ぎ去りました。 AI強化イメージセンサーは、まるで機械に目を与えるようなものです - 決して瞬きせず、疲れることなく、人間には見えないものを見ることができます。これらのセンサーは、高解像度イメージングとオンチップAI処理を組み合わせて、リアルタイムの物体認識や顔面分析のような能力を可能にします。いつの日か、感情を検出できるようになるかもしれません。 AI強化イメージセンサーは、複雑な都市環境をナビゲートできる自動運転車から、発生するときに潜在的な脅威を検出できるセキュリティシステムまで、さまざまなアプリケーションで使用されています。例えば、 サムスンISOCELLセンサーは、高解像度と高度な画像処理を特長とし、顔認識のような機能を強化した画像品質を提供します。 2. 量子センサー：サブアトミックセンシングパーティー AI強化イメージセンサーが機械に目を与えるなら、量子センサーはそれらに第六感を与えるようなものです。これらの頭を悩ますデバイスは、量子力学の奇妙な原理を活用して、前例のない感度と精度を実現します。これらのセンサーは非常に敏感で、単一の光子を検出したり、地球の磁場の変化をピンポイントで測定することができます。 量子センサーは、気候変動の監視、GPSを使用できない環境でのナビゲーション、先進的な科学研究などの分野で大きな影響を与えることになります。これらのブレークスルーを可能にする製品には、Infleqtion（旧ColdQuanta）からの 量子コアセンサープラットフォームがあります。このプラットフォームは、冷却原子技術を利用して、非常に正確な原子時計や量子重力計を含む様々な量子センシングアプリケーションを可能にします。 3
AIビジョンとKria KV260ビジョンAIスターターキット Altium Designer Projects AIビジョンとKria KV260ビジョンAIスターターキット Kria KV260 Vision AI スターターキットの始め方では、AMD Xilinxから提供されているKria KV260 Vision AI スターターキットを開封し、遊んでみました。このボードは、Ubuntuの完全なディストリビューションを実行できるほど強力なFPGAとARMプロセッサを提供します。この記事では、Raspberry Piカメラを使用してSmartCamアプリケーションを構築し、実行します。このアプリケーションは、リアルタイムで顔を検出し、コンピューターモニターにその様子を表示することができます。 このチュートリアルを書いた理由 このチュートリアルは、AMD Xilinxの方々がまとめた 元のチュートリアルに続くものです。このチュートリアルの多くが、彼らのものと非常に似ている（同じである）ことに気づくでしょう。このチュートリアルを初めて見たとき、圧倒される感じがしました。私はFPGA設計にかなり詳しい背景を持っていますが、彼らのチュートリアルを一つ一つ丁寧に進めることは時には難しく、少し気が重くなることがあります。もう少し直感的で、簡単にフォローできるものを探していました。他の人が書き直したチュートリアルをじっくりと読んだ後、私が見つけたものにはあまり満足できませんでした。それゆえ、自分自身で書くことにしました。 もし詳細な情報を求めているなら、元のチュートリアルを確認することを強くお勧めします。いくつかのステップは非常に明確ではありませんが、このチュートリアルではそれらを乗り越える（あるいは回避する）試みをしています。最も重要なことは、この記事を書いている時点で、サンプルのSmartCamアプリケーションは最新のファームウェアでは動作しないようでした。 フォークしたリポジトリでは、デモをスムーズに起動できるように自動化スクリプト（さらには必要な最終フラッシュファイルまで）を作成しました。このチュートリアルを手に入れたことで、できるだけ早くハードウェアターゲットでのAIに飛び込み、デモを成功させた後に私が感じた「わお」の瞬間を体験できることを願っています。 ハードウェアの前提条件 もちろん、AMD Xilinxの
エンジニアとプロダクトマネージャーのコラボレーション 与え合い、取り合い：エンジニアとプロダクトマネージャーが互いに助け合う6つの方法 エンジニアとプロダクトマネージャーの間の競争について聞いたことはすべて忘れてください。それは消えるべきパラダイムです。今日のテクノロジー界は速すぎて、前進する唯一の方法は協力し合うことです。この記事では、エンジニアとPMが頭をぶつけ合うことを避け、ミッションに集中し続けるための6つの方法を明らかにします。 1. PMは大局を共有する; エンジニアは技術的制約を共有する 与える: PMは、プロジェクトの背後にあるビジネス目標と顧客のニーズを明確に理解することで、エンジニアを助けることができます。これにより、エンジニアは特定の機能や締め切りがなぜ重要なのかを理解できます。早期にコンテキストを共有することで、エンジニアは自分の仕事をより広い目標に合わせることができます。 受け取る: 逆に、エンジニアはプロジェクトに関わる技術的な制約や複雑さをオープンにコミュニケーションするべきです。見た目には小さな機能が大きなバックエンドの変更を必要とする場合、これを事前に説明することで、PMは優先順位付けやタイムラインについてより良い決定を下すのに役立ちます。 例: PMが、ある機能が大きなクライアントを獲得するか、競争上の脅威に対処するための鍵であると説明すると、エンジニアはそれを優先するのに役立ちます。同様に、エンジニアがスケーラビリティの問題のために機能に追加の時間がかかると共有すると、PMは期待を調整することができます。 リソース プロダクトマネージャー向け：『実践プロダクトマネジメント』マット・ルメイ著 - 製品目標の理解と伝達に関する包括的なガイド。 エンジニア向け：『プラグマティックプログラマー』アンドリュー・ハントとデビッド・トーマス著 - 開発プロセスにおけるコミュニケーションと技術的意思決定を強調した書籍。 2. PM：マイクロマネジメントを避ける；エンジニア：アイデア出しプロセスに積極的に関わる 与える：プロダクトマネージャーは、製品の実行のすべての詳細をコントロールしようとする衝動を抑えるべきです。技術的な側面をエンジニアに任せ、問題を彼らの方法で解決するためのスペースを与えてください。過度に規定的な管理は創造性を損ない、関与を低下させる可能性があります。
0:50:4 Webinars パワーインテグリティーの問題を簡単に解決

Altium Designerに内蔵されているKeysightのパワー・アナライザーを使用すると、基板の設計プロセスで発生するPDNの問題を統合設計環境で簡単に解決できます。
ChatGPT ハック ChatGPTの秘密があなたのパフォーマンスを向上させる 手動作業に何時間もかかる作業を節約できる隠されたChatGPTツールがあります。カスタムGPTは、調達専門家のためのAI世界で最もよく守られた秘密かもしれません。それらがどのように機能し、あなたのために何ができるか知りたいですか？読み続けてください。 ChatGPTが重要な理由（そして次に何が来るのか） まず、いくつかの重要なマイルストーンでChatGPTの進化を更新しましょう： GPT-3.5（2022年11月）：ChatGPTの公開リリースは、その会話能力のためにすぐに大人気を博しました。 1億ユーザー（2023年1月）：その発売からわずか2ヶ月後、ChatGPTは1億ユーザーに達し、史上最も急成長しているアプリケーションの一つとなりました。 週間アクティブユーザー2億人（2024年半ば）：ChatGPTのユーザーベースは1年未満で倍増し、現在ではフォーチュン500社の92％がそのツールを利用しています。このプラットフォームは、調達、コンテンツ作成、顧客サポートを含むビジネスプロセスの自動化に不可欠となっています。 GPT-4（2023年3月）：強化された推論と文脈理解を導入し、調達やデータ分析にとって重要なツールとなりました。 GPT-4o（現行）： GPT Omniとしても知られており、テキスト、ビジョン、オーディオを統合して多様な実世界アプリケーションに対応します。 GPT Next（噂）： 日本のOpenAIのリードエグゼクティブ、長崎忠夫が最近、GPT Nextをちらつかせました。これは現行モデルよりも100倍強力と期待されています。公式のリリース日はまだ発表されていませんが、業界を横断してAIアプリケーションを再定義するかもしれないその高度な能力に対する期待は高まっています。 ChatGPTの継続的な成長と予想される進歩により、今それを採用するリーダーは大きな優位性を得るでしょう。実際、電子調達は新技術の遅い適応者である歴史がありますので、適応が遅い同業者を追い越す独特の機会を持っています。 ChatGPTのアクセスレベル カスタムGPTを作成するには、ChatGPTの有料アカウントが必要です。ここでは、さまざまな能力と特定のプライバシー保護を提供する異なるアクセスオプションの概要を紹介します。 1. 無料（アカウントなし） ChatGPTを試してみる個人向け。
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