ミュゼ社長 従業員にも責任がある
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国内ベンチャーの「空飛ぶクルマ」が初飛行 約4分ほど、高度5mで浮遊
4月13日から開催される大阪・関西万博で、目玉の一つである「空飛ぶクルマ」。その開発を進める国内スタートアップのSkyDriveが、3人乗りのeVTOL機を万博のメディアデーにて初披露した。あわせて離陸の様子も実演。4分弱ほど浮遊した。
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『劇場版 忍たま乱太郎 ドクタケ忍者隊最強の軍師』Blu-ray&DVD発売決定！豪華特典も盛りだくさんの3種類を展開 – 女性向けアニメ情報サイトにじめん
2025年 04月10日
Thursday 00:00
『劇場版 忍たま乱太郎 ドクタケ忍者隊最強の軍師』のBlu-ray&DVDが2025年6月25日（水）に発売決定しました！
『劇場版 忍たま乱太郎 ドクタケ忍者隊最強の軍師』Blu-ray&DVD発売決定！
この度、興行収入30億円を突破した本作がついに自宅でも楽しめるようになります。
また、本日4月10日（木）よりU-NEXTにてセル&レンタル独占先行配信も開始。劇場で見逃した方も、もう一度見たい方も今すぐ視聴することができますよ。
封入特典
・書き下ろしドラマCD（3話）
・メモリアルブックレット
・スピンオフ小説「受け継ぐ者の段」
・ドクタケ忍者隊謹製漫画「ドクタケ忍者隊巻ノ一」
さらに「松竹DVD倶楽部」限定版の豪華版Blu-rayには、約600ページにも及ぶ貴重な絵コンテ集が付属。制作の裏側を垣間見ることができる貴重なアイテムとなっています。
また各店舗では、本編で印象的だったシーンを新たに描き下ろしたイラストなどを使用した特典も用意されていますよ。
映像特典
・大西流星・藤原丈一郎（なにわ男子）のアニメスタジオ潜入！！前編・後編～ノーカット版～
・スペシャルゲストアフレコメイキング～ノーカット版～
・六年生全員集合！舞台挨拶
・PV集／予告集
・「勇気100%」アニメMV
商品概要
Blu-ray&DVD詳細
・松竹DVD倶楽部限定 豪華版Blu-ray：15,400円（税込）
・豪華版Blu-ray：10,780円（税込）
・通常版DVD：4,840円（税込）
「U-NEXT」セル&レンタル配信詳細
・レンタル：599円（税込）／3日間
・購入（セル）：2,500円（税込）／視聴期限なし
詳しくは公式サイトを確認してください。
©尼子騒兵衛／劇場版忍たま乱太郎製作委員会
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殺人犯になる可能性が高い人物を特定できる「殺人予測システム」をイギリス政府が開発していた
イギリス司法省が殺人犯になる可能性が高い人物を特定するための「殺人予測システム」を極秘に開発していると、イギリス市民団体のStatewatchが明らかにしました。この取り組みは2023年1月に当時のリシ・スナク政権が「殺人予測プロジェクト(Homicide Prediction Project)」として始めたもので、将来誰が殺人を犯す可能性が高いかを予測することを目的としています。
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Disney Researchのかわいい二脚ことBDXドロイドの論文ツリー #強化学習 – Qiita
はじめに
ついに東京ディズニーランドにもBDXドロイドが上陸して盛り上がっていますね．一部ロボットの界隈では昨年後半から話題になっていて，かく言う私も「これ作りたい！！！！！」と色々調査していました．
本稿では，調査の一環で並べた「BDXドロイドを強化学習で制御する論文と，それに関連する論文ツリー」をご紹介します．ドロイドくんの制御のあれこれ，というよりも「関連する技術をざっくり俯瞰的に」知ることができます！
論文ツリー
今回は上図のようなツリーを描いてみました．図中でアルファベットが付された円はグラフのノード，数字が振られた線はエッジを表しており，次節以降の説明で用いられる記号と対応しています．
ツリーを構成する論文（ノード）
コア論文(a): Design and Control of a Bipedal Robotic Character
BDXドロイドに対して姿勢や歩容を強化学習ベースで制御する手法を提案している論文．今回の調査の原点．ドロイドくんホントかわいいですね．
(b): Interactive Design of Stylized Walking Gaits for Robotic Characters
この論文では，アーティストが自由にデザインした個性的な歩行動作を実際の二足歩行ロボットで実現するためのシステムを提案しました．物理的制約を考慮したリアルタイム編集ツールを用いて動きを生成し，複数の歩行パターンを組み合わせることで，さまざまな速度でも自然で表情豊かな歩きを可能にしています．
(c): DOC: Differentiable Optimal Control for Retargeting Motions onto Legged Robots
この論文では，動物やアニメーションの自然な動きをロボットに転写するための微分可能最適制御（DOC）手法を提案しました．体型や関節数が異なるロボットにも柔軟に対応し，最適化により自然な動きを実現します．さらに，モデル予測制御（MPC）を活用することで，実際のロボットが突発的な外乱にも安定して対応可能であることを示しました．
(d): Reinforcement Learning for Robust Parameterized Locomotion Control of Bipedal Robots
この論文では，モデルベース制御が抱える不安定性を克服するため，強化学習を用いてシミュレーション上でロバストな二足歩行制御を学習させて実機（Cassieロボット）に転移する手法を提案しました．環境のばらつきを考慮することで，従来手法より安定かつ多様な歩行動作（速度・高さ・方向の調整）が可能となっています．
(e): Animated Cassie: A Dynamic Relatable Robotic Character
この論文では，感情表現をする二足歩行ロボットのためのアニメーションから実世界への展開手法を提案しました．仮想キャラクター向けの感情豊かな動きを物理的に実現可能な動作に変換し，Cassieロボットで実験的に検証しています．これにより，動的な動きで感情を伝える新しいロボットのジャンル「Dynamic Relatable Robotic Characters」を提唱しました．
(f): AMP: Adversarial Motion Priors for Stylized Physics-Based Character Control
この論文では，キャラクターが自然で多様な動きを自動生成できるように敵対的模倣学習を用いた新たな手法を提案しました．人間が詳細な動作指示を行わなくても，大量の動作データから自動的に適切な動きを選び出し，高品質で柔軟な動作を合成することに成功しています．
(g): DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills
この論文では，物理シミュレーション上でリアルな動きを再現しつつ，状況変化に柔軟に対応できるキャラクターアニメーションを強化学習で実現しました．さまざまな動作データを模倣しながら，歩行，アクロバット，格闘技など多彩な動きを持つキャラクターがインタラクティブに振る舞えるようにりました．
(h): Real-time dance generation to music for a legged robot
この論文では，四足歩行ロボットがリアルタイムで音楽を聞き取り，そのリズムに合わせて多彩なダンスを踊れる仕組みを開発しました．音楽のビートをリアルタイムで検出し，マルコフ連鎖を使って多様な動作を選択し，フィードバック制御で正確なタイミングを調整することで，音楽との高精度な同期を実現しています．
エッジの説明
1: (b)はロボットの制約を考慮しつつ芸術的な歩行モーションを設計するためのインタラクティブな手法を提供しており，表現豊かな動作をロボットで実現するという(a)のベースになっています．特に，リズムやジェスチャーを付与した歩行を実ロボットで直接デザイン・適用できる点は，(a)の目的と強く合致しています．
2: (c)ではアニメーションや生物由来の動作をロボットに適用する手法を提案し，ロボットが元の動きを再現しつつ安定動作できることを示しました．(a)の強化学習による手法は，この先行研究(c)とアプローチは異なるものの，ロボットが感情表現などの動作を実現するという目標においては共通しており，最適制御と学習ベース制御のそれぞれの利点が議論されています．
3: (d)はモデルフリー強化学習で二足歩行ロボットの多目的な歩行ポリシーを学習し，目標速度や姿勢を変化させても安定して歩行できることを示しました．(a)はこの知見（ドメインランダム化によるシミュレーションや実機への転移手法など）を踏まえてシステムを設計しています．
4: (e)は動的二足歩行ロボットに感情豊かなキャラクター表現を持たせる試みの黎明で，アニメーション制作の手法を実ロボットの動作生成に組み込んだフレームワークを確立しました．(e)が示す感情表現動作の最適化手法に対して，(a)は強化学習とリアルタイム制御によってより多様な動作と操作性を実現しており，(e)で示された手法を発展させています．
5: (f)はAMP (Adversarial Motion Priors)と呼ばれる手法です．物理シミュレーション上でスタイルの異なる動作を敵対的学習により獲得させることに成功しており，複雑な報酬関数の設計を不要としました．(a)はロボット実機上での多様な動作制御に取り組む中で，これに基づいて動作のスタイルとタスクを両立させる手法を示しています．
6: (g)はDeepMimicと呼ばれる参考モーションの模倣によって物理キャラクターに高度な動作を習得させる手法です．(a)はDeepMimicで可能となった多様なスキルの統合学習を参考に，ロボット用に強化学習ポリシーを設計，訓練しています．
7: (h)は四足ロボットが音楽に合わせて多彩なダンスを披露した事例であり，エンターテインメントロボットとして人の目を引く動作生成の可能性を示しました．(a)で示されたのは自律的なダンスではなく，遠隔操作と事前アニメーション生成の組合せですが，「観客に訴求するロボットの身体表現」という点で(h)とコンセプトが同じであり関連の研究として示されています．
8: (f)のAMPは，自身の2018年のDeepMimic(g)に直接言及しており，それの性能を向上させる形で提案されています．DeepMimic(g)では各モーションに対し目的関数を調整する必要がありましたが，AMP(9)では敵対的な学習を用いることでこれを解決しました．
おわりに
いかがでしたか？強化学習ベースのロボットの制御，めっちゃ盛り上がっていますね．僕も自分だけのドロイドくん早く作りたいです．夢の国のドロイドくん早く見に行きたい！！！
それでは。
参考文献
(a): Ruben Grandia, Espen Knoop, Michael A. Hopkins, Georg Wiedebach,
Jared Bishop, Steven Pickles, David Müller, and Moritz Bächer，Design and Control of a Bipedal Robotic Character，Robotics: Science and Systems，-, 2024．
(b): Michael A. Hopkins, Georg Wiedebach, Kyle Cesare, Jared Bishop, Espen Knoop, and Moritz Bächer.，Interactive Design of Stylized Walking Gaits for Robotic Characters，ACM Transactions on Graphics (ToG)，43，2024．
(c): Ruben Grandia, Farbod Farshidian, Espen Knoop, Christian Schumacher, Marco Hutter, and Moritz Bächer.，DOC: Differentiable Optimal Control for Retargeting Motions onto Legged Robots，ACM Transactions on Graphics (ToG)，42，2023．
(d): Zhongyu Li, Xuxin Cheng, Xue Bin Peng, Pieter Abbeel, Sergey Levine, Glen Berseth, and Koushil Sreenath，Reinforcement Learning for Robust Parameterized Locomotion Control of Bipedal Robots，Proceedings of IEEE ICRA 2021，pages 2811–2817，2021．
(e): Zhongyu Li, Christine Cummings, and Koushil Sreenath，Animated Cassie: A Dynamic Relatable Robotic Character，Proceedings of IEEE/RSJ IROS 2020，pages 3739–3746，2020．
(f): Xue Bin Peng, Ze Ma, Pieter Abbeel, Sergey Levine, and Angjoo Kanazawa，AMP: Adversarial Motion Priors for Stylized Physics-Based Character Control，ACM Transactions on Graphics (ToG)，40(4):1–20，2021．
(g): Xue Bin Peng, Pieter Abbeel, Sergey Levine, and Michiel Van de Panne.，DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills，ACM Transactions on Graphics (ToG)，37(4):1-13，2018．
(h): Thomas Bi, Péter Fankhauser, Dario Bellicoso, and Marco Hutter.，Real-time dance generation to music for a legged robot.，Proceedings of IEEE/RSJ IROS 2018，-，2018．
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美少女がギャンブルで成り上がりを目指すポーカーバトル推理ゲーム『オールインアビス イカサマサバキ』配信開始。「スキル」を駆使してポーカーを勝ち抜き、ギャンブル特区を支配する「魔女」たちに挑む
手役を制御したり、手札を看破したりといった「スキル」を駆使してポーカーを勝ち抜く。推理で「イカサマ」を見破り、街を支配する「魔女」たちに挑む
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【Amazonセール】TCLの40インチチューナーレステレビ「40S54J」が特別価格で販売中！ – GAME Watch
Amazonにて、TCLの40インチチューナーレステレビ「40S54J」が特別価格で販売されている。期間は4月23日23時59分まで。
本商品は、フルHD液晶パネルを搭載した40インチチューナーレステレビ。直下型LEDバックライト採用し、画面全体明るく高画質を実現し、様々なコンテンツを高精度な映像で表現する。
クロームキャスト機能内蔵で、スマートフォンで見ている映像やゲーム等をテレビの大画面で手軽に楽しめる。またDolby Audioに対応し、クリアな音質と迫力のあるサウンドを実現する。
なお、購入する際は、セール価格で販売されているかどうかを確認してから購入してほしい。
※本機は、テレビ放送チューナー（地上波/BS/CS）を搭載していません。テレビ放送を観る際は、別売りのチューナーなどをご用意ください。
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PS5向けリマスター『Days Gone Remastered』&PC向け新要素追加DLC「Broken Road」圧倒的大群に立ち向かう新モード紹介の最新映像！4月25日リリース | Game*Spark
Bend Studioは、2025年4月25日に配信予定のPS5向けタイトル『Days Gone Remastered』およびPC向けDLC「Broken Road」に関する最新トレイラーを公開しました。
サバイバルアーケードモードが登場！
『Days Gone Remastered』は、PS4向けに2019年にリリースされた『Days Gone』のリマスター版。PS5向けの高品質グラフィックやVRR（可変フレームレート）対応、3Dオーディオなどの機能を搭載し、超高速SSDにより快適なプレイを楽しめます。オリジナル『Days Gone』所有者は1,190円でアップグレード可能なほか、PS4版のセーブデータで続きも始められます。
リマスター版では新たなモードとして「大群アサルト」が登場。プレイヤーは特大規模の大群、狂暴な生存者たち、進化したフリーカーといった敵が押し寄せるマップで、1秒でも長く生き延びてハイスコアを目指していきます。このモードをプレイしていくことで、新たな装備品や使用キャラクターなど、さまざまな報酬も用意されています。
さらに、ディーコンを1度も死なせることなくクリアを目指す「パーマデスモード」も実装します。このモードで死んだ場合は、ゲームの最初か第二章の始めからやり直すことになりますが、クリアすることでタイムが記載された特別なグラフィックなども獲得できるようです。また、クリア時間最速を目指す「スピードラン」や、機能拡充された「フォトモード」などもプレイ可能です。
PC向けには新モード追加DLCが発売
同日にPC（Steam/Epic Gamesストア）向けにリリースされるDLC「Broken Road」では、リマスター版で追加される「大群アサルト」などの各種モードがプレイ可能になります。また、ゲーム内で「ドリフタークロスボウ」などの早期アンロックが特典として付属しています。
今回公開された映像では、圧倒的な数で押し寄せる敵を銃や近接攻撃で倒したり、バイクで距離を取っているシーンを披露。映像内では、使用できるキャラクターやアンロック可能な能力などの一部も確認できるようです。
PS5向けタイトル『Days Gone Remastered』およびPC向けDLC「Broken Road」は2025年4月25日リリース予定。『Days Gone Remastered』はプレオーダーも受付中です。
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米国は、Huawei AIプロセッサで使用されているとされるチップ上で10億ドルのTSMCを罰金することができます
Reutersのレポートによると、台湾半導体製造会社（TSMC）は、Huawei AIプロセッサで使用されたチップに関連する米国の輸出管理調査を解決するために、10億ドル以上の罰金を支払う必要がある場合があります。
TSMCは今では「 [a] Chipmakerのスポークスマンは、TechCrunchへの電子メールで声明を出したと述べました。
これは、2024年後半にTSMC、Huawei、および中国のチップデザイナーであるXiamen Sophgo Technologiesが関与した状況での最新の開発です。ソフゴはそうです ビットメインのアフィリエイト、ビットコインマイニング機器サプライヤーTSMCは世界最大の契約チップメーカーです。
報告 当時、TSMCの輸出制御AIチップのかなりの量が死ぬことを示しました Huaweiに行きました大量生産されたAIアクセラレータ、 上昇910b AIプロセッサ。
Nesting-Dollの方法では、TSMCのチップがSophgoのチップに組み込まれており、SophgoのチップがAscend 901bに組み込まれていると言われています。
これは、輸出ルールだけでなく、Huaweiのマルチチッププロセッサがクラスで最も高度な中国で行われると考えられているために重要です。これらのコンポーネントを使用して、これらのプロセッサの数十万が生産されたと推定されています。
「TSMCは法律を遵守する企業であり、当社は該当する輸出管理を含むすべての適用可能な規則と規制を遵守することを約束しています」とTSMCは声明で述べています。 「規制要件に準拠して、TSMCは2020年9月中旬からHuaweiに供給されていません。潜在的な問題があると信じる理由がある場合は、調査を実施したり、顧客や規制当局を含む顧客や規制当局との積極的に通信したりすることを含む、顧客や規制当局との積極的な通信など、コンプライアンスを確保するための迅速な行動をとることができます。
中国企業へのTSMCのチップ出荷のタイムライン
2024年10月
TechInsightsカナダのオタワにあるハイテク調査会社は、Huaweiの910B AIプロセッサを分解し、TSMCベースのチップセットを発見しました。 ロイターごと。チップセットは、Sophgoが作成したものに似ています。ソフゴ 主張した 米国商務省がTSMCとHuaweiの間の潜在的なつながりに関する調査には、Sophgoやその製品が関与していないこと。 Sophoは、Huaweiと直接的または間接的なビジネス取引を行ったことがないと付け加えました。
2024年11月
米国商務省 TSMCに出荷を停止するように命じました Sophgoを含む中国の顧客への高度なチップの。
2024年12月
米国商務省 Sophgoを米国のブラックリストに追加することを検討しました。
2025年1月
その後、米国は追加されました 20を超える中国企業大規模な言語モデルの開発を専門とするZhipu AIとSophgoを含む。
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「NGS ver.2」，リバイバルACスクラッチ「ポポナメモリーズ」などを開催
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