Well, researchers at Stanford University might have just cracked the code on this superpower this latest where it comes from the same team at Stanford that developed a wave based, non line of sight imaging system back in 2019.

さて、スタンフォード大学の研究者はちょうどコードをクラックしている可能性がありますこの超大国のこの最新のどこでそれはスタンフォードで同じチームから来ている波ベースの、非ラインの視力イメージング システムを開発した 2019 年に戻って。

This camera is capable of seeing around corners by bouncing a laser off the wall and analyzing the reflected light that returns to the sensor.

このカメラは、レーザーを壁に当てて跳ね返し、センサーに戻ってくる反射光を解析することで、角を見渡すことができます。

That 2000 and 19 goal was to improve obstacle imaging techniques such as light detection and ranging systems, or light art, which is most often used in ground underwater and aerial vehicles to better understand their immediate surroundings.

その２０００年、１９年の目標は、地上の水中や空中の乗り物に最も多く使用されている光検出・測距システム、つまりライトアートのような障害物撮像技術を改良して、自分の身の回りの状況をより良く理解することであった。

But one of the biggest challenges of light our systems has been trying to peer through hazy conditions like an autonomous vehicle trying to drive through fog or orbiting spacecraft.

しかし、私たちのシステムの光の最大の課題の一つは、自律走行車が霧の中を走行したり、宇宙船の軌道を周回したりするような、霞んだ状態を覗き見ようとしていることです。

Looking through the thick atmosphere of another planet, these types of conditions scatter the light way too much for light our systems, making it really tough to detect anything through it.

他の惑星の厚い大気を見て、これらのタイプの条件は、私たちのシステムの光のためにあまりにも多くの光を散乱させ、それを介して何かを検出することは本当に困難になります。

But now the Stanford team has gone one step further by creating come focal diffused tomography or C D.

しかし、今スタンフォード大学のチームは、さらに一歩進んで、来る焦点拡散断層撮影または C D を作成することによって行っています。

T which allows a camera to see right through what they call a scattering media.

カメラは散乱媒体と呼ばれるものを透過して見ることができます。

Or they could just call it what it is.

それか、彼らはそれをそのまま呼ぶことができます。

It's a thin piece of phone.

薄いスマホです。

C D.

C D.

T is a process that uses a single photon avalanche style and pulsating laser systems to effectively see through a medium.

Tは、単一光子の雪崩式や脈動レーザーシステムを用いて、媒体を効果的に透視するプロセスです。

So what exactly does that mean?

では、具体的にはどういったことなのでしょうか？

Let me explain it this way.

このように説明させていただきます。

With a short pulse of light, a laser illuminates a point on the surface.

短いパルスの光で、レーザーは表面上の点を照らします。

From here, the light diffuses through the foam and onto the surface of your target object on the opposite side.

ここから、光は泡を通って反対側の対象物の表面に拡散します。

The light from the laser then bounces off the surface of the object and defuse this once again back through the phone and returns to the original point.

その後、レーザーからの光が物体の表面を跳ね返し、これを再び電話を介して撃退し、元のポイントに戻ります。

The laser was illuminated.

レーザーが照射されていました。

Researchers then used a processing algorithm, and they're collected data points to produce a hist a gram, which will show the photon count along the Y axis and the time along the X axis.

研究者はその後、処理アルゴリズムを使用して、彼らはY軸に沿って光子数とX軸に沿って時間を表示されますヒストグラムを生成するためにデータポイントを収集しています。

So through these points, this helps give researchers their first glimpse of what's actually on the other side.

このような点から、研究者が反対側に何があるのかを最初に知ることができるのです。

But that's just the first step.

でも、それは最初の一歩に過ぎません。

In order to get a three D image, this process has to be done multiple times by scanning a syriza points on a grid through a process the team calls come focal, scanning these data points, then work together to effectively create a blurry map of the image.

3つのD画像を取得するためには、このプロセスは、チームは、これらのデータポイントをスキャンし、効果的に画像のぼやけたマップを作成するために一緒に作業して、これらのデータポイントをスキャンし、フォーカル来ると呼ばれるプロセスを介してグリッド上のsirizaポイントをスキャンすることによって、複数回行われなければならない。

Using this, researchers can then apply a specific set of algorithms and light filters to reconstruct the completed three D image of the target object In the best part about it is that although this might seem like a really, really long process, this team is actually able to completely reconstruct an image and as little as 0.3 seconds.

これを使用して、研究者は特定のアルゴリズムと光フィルターのセットを適用して、ターゲットオブジェクトの完成した3次元画像を再構築することができます。

So how can CDT help us in the future?

だから、どのように譲歩することが、将来的に私たちを助けることになるのか。

The research suggests that this form of non invasive three D imaging through a medium might just revolutionized the way we approach autonomous vehicle navigation in bad weather like fog and heavy snowstorms.

霧や大雪のような悪天候の中で、媒体を介した非侵襲的な3つのDイメージングのこの形態は、私たちが自律走行車のナビゲーションにアプローチする方法に革命をもたらすかもしれないことを示唆しています。

But if we think even bigger, this could probably also helped first responders handle emergencies like a firefighter and a burning building.

しかし、私たちがさらに大きく考えれば、これはおそらく、消防士や燃える建物のような緊急事態に対応するための最初の応答者の助けにもなるでしょう。

But until then, I'll settle for using this newfound power to be the hide and go seek master.

しかし、それまでは、私はこの新しい力を使って、隠れて師匠を探しに行くことに落ち着くだろう。

To learn more about the team's research from last year, check it out here.

昨年からのチームの研究内容については、こちらをチェックしてみてください。

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Thanks so much for watching, and I'll see you next time.

見てくれてありがとうございました！また次回お会いしましょう。