0:00:01.114,0:00:08.606
過去数世紀に渡って[br]顕微鏡は世界を変えてきました

0:00:09.036,0:00:14.252
小さすぎて肉眼では見えない[br]物や生物や構造の世界を

0:00:14.252,0:00:17.158
顕微鏡が明らかにし

0:00:17.158,0:00:20.177
科学や技術に対して[br]大いなる貢献をしました

0:00:20.177,0:00:23.404
今日ご紹介したいのは[br]新しいタイプの顕微鏡

0:00:23.404,0:00:25.982
「変化を見る顕微鏡」です

0:00:25.982,0:00:28.884
普通の顕微鏡のように[br]光学的に小さなものを大きく

0:00:28.884,0:00:30.881
見せるのではなく

0:00:30.881,0:00:35.257
ビデオと画像処理を使って

0:00:35.257,0:00:40.513
肉眼では見えないような[br]人や物の微細な動きや

0:00:40.513,0:00:44.355
色の変化を[br]見えるようにします

0:00:44.355,0:00:48.475
これは世界に対する[br]まったく別の見方を与えてくれます

0:00:48.475,0:00:50.385
色の変化とは[br]どんなものかですが

0:00:50.385,0:00:53.217
例えば人の肌というのは[br]血の流れに応じて

0:00:53.217,0:00:55.214
色がかすかに変化します

0:00:55.214,0:00:57.611
これはとても[br]微妙な変化であるため

0:00:57.611,0:00:59.674
隣に座っている人を[br]見たところで

0:00:59.674,0:01:01.925
肌や顔の色が

0:01:01.925,0:01:05.500
変わっているようには[br]見えません

0:01:05.500,0:01:09.860
このスティーブの映像を見ても[br]静止画のように見えます

0:01:09.860,0:01:13.720
しかし私達の新しい顕微鏡を[br]通して見ると

0:01:13.720,0:01:16.320
まったく異なる[br]イメージが現れます

0:01:16.320,0:01:20.250
肌の色の小さな変化を[br]100倍増幅することで

0:01:20.250,0:01:24.686
目で見て分かる[br]ようにしています

0:01:24.686,0:01:27.953
脈拍を見て取る[br]こともできます

0:01:27.953,0:01:31.180
心拍の早さだけでなく

0:01:31.180,0:01:36.535
顔を血がどう流れているかも[br]分かります

0:01:36.544,0:01:39.175
脈拍を可視化[br]できるだけでなく

0:01:39.175,0:01:42.646
心拍数を正確に

0:01:42.646,0:01:44.439
計測することもできます

0:01:44.439,0:01:48.892
普通のカメラでできて[br]患者に触れる必要もありません

0:01:48.892,0:01:54.509
ここでは普通のDSLRカメラで撮った[br]新生児の映像から

0:01:54.509,0:01:57.390
脈拍と心拍数を[br]取り出しています

0:01:57.390,0:01:59.206
これで計測した心拍数は

0:01:59.206,0:02:04.017
病院にある通常の計器によるのと[br]同様の正確さがあります

0:02:04.017,0:02:06.659
映像も自分で撮ったもの[br]である必要はなく

0:02:06.659,0:02:09.654
既存のビデオを使うこともできます

0:02:09.654,0:02:13.555
これは『バットマン ビギンズ』の一場面から

0:02:13.555,0:02:15.459
クリスチャン・ベールの心拍が[br]見えるようにしたものです（笑）

0:02:15.459,0:02:17.281
クリスチャン・ベールの心拍が[br]見えるようにしたものです（笑）

0:02:17.281,0:02:19.404
映画なのでメークも[br]しているだろうし

0:02:19.404,0:02:21.357
光の条件にも[br]難しい面がありますが

0:02:21.357,0:02:24.308
それでも映像から[br]彼の心拍を

0:02:24.308,0:02:26.326
非常にうまく[br]取り出せています

0:02:26.326,0:02:28.246
どうやっているのかですが

0:02:28.246,0:02:32.844
ビデオのそれぞれの[br]ピクセルに記録された

0:02:32.844,0:02:35.115
光の時間的変化を分析し

0:02:35.115,0:02:36.913
その変化を拡大しています

0:02:36.913,0:02:39.075
変化が見て分かるくらいに[br]大きくするわけです

0:02:39.075,0:02:40.977
難しいのは[br]捉えたい変化が

0:02:40.977,0:02:43.910
非常に小さなものだ[br]ということで

0:02:43.910,0:02:46.689
その変化を[br]録画につきもののノイズから

0:02:46.689,0:02:50.520
注意深く分離する[br]必要があります

0:02:50.520,0:02:53.515
それぞれのピクセルの[br]ごく正確な色を得るために

0:02:53.515,0:02:57.509
巧妙な画像処理を[br]行っています

0:02:57.509,0:03:00.179
それから色の[br]時間変化の仕方を捉え

0:03:00.179,0:03:02.872
それを拡大して

0:03:02.872,0:03:06.852
変化が目で見て分かるよう[br]変化の強調された

0:03:06.852,0:03:09.024
映像を作ります

0:03:09.024,0:03:13.262
このようにして見えるようにできるものには[br]微細な色の変化だけでなく

0:03:13.262,0:03:15.503
微細な動きもあります

0:03:15.503,0:03:19.079
カメラに記録される光は[br]色の変化によってだけでなく

0:03:19.079,0:03:21.889
物の動きによっても

0:03:21.889,0:03:24.257
変化するからです

0:03:24.257,0:03:27.893
これは生後２ヶ月の頃の[br]私の娘です

0:03:27.893,0:03:30.892
３年ほど前に[br]録画したものです

0:03:30.892,0:03:34.100
親になったばかりの人は[br]赤ちゃんが健康か 息をしているか

0:03:34.100,0:03:36.642
生きているか[br]いつも気にかけています

0:03:36.642,0:03:38.784
私も娘の眠っている姿を[br]見られるよう

0:03:38.784,0:03:41.253
ベビーモニターを[br]買いました

0:03:41.253,0:03:44.780
普通のベビーモニターで見られるのは[br]このような映像です

0:03:44.780,0:03:48.462
眠っている様子は分かりますが[br]情報は大して得られません

0:03:48.474,0:03:50.078
見て分かる事は[br]殆どありません

0:03:50.078,0:03:52.902
もしこんな風に[br]見えたとしたら

0:03:52.902,0:03:55.892
もっと情報が得られて[br]有用ではないでしょうか？

0:03:55.892,0:04:02.248
動きを30倍拡大することで[br]娘の動きがはっきり見て取れるようになりました

0:04:02.248,0:04:06.074
これで娘が確かに生きて[br]呼吸しているのが分かります

0:04:06.074,0:04:08.327
（笑）

0:04:08.327,0:04:10.249
並べて比較したところですが

0:04:10.249,0:04:12.732
元々のビデオでは

0:04:12.732,0:04:14.368
動きが分かりません

0:04:14.368,0:04:18.075
しかし動きを拡大した映像では[br]呼吸の様子がよく分かります

0:04:18.075,0:04:20.144
この「変化を見る顕微鏡」によって

0:04:20.144,0:04:23.768
明らかにできる身の回りの現象は[br]たくさんあります

0:04:23.768,0:04:28.332
体の中で静脈や動脈が[br]どう脈打っているか分かります

0:04:28.332,0:04:30.960
目が絶えずユラユラ[br]動いていることも

0:04:30.960,0:04:32.847
よく分かります

0:04:32.847,0:04:34.356
これは私の目で

0:04:34.356,0:04:37.421
娘が生まれた頃に[br]撮ったので

0:04:37.421,0:04:41.623
あまり寝ていないのが[br]分かるかと思います（笑）

0:04:41.623,0:04:44.339
じっと座っている人からでさえ

0:04:44.339,0:04:46.383
多くの情報が得られます

0:04:46.383,0:04:49.912
呼吸のパターンとか[br]小さな顔の表情とか

0:04:49.912,0:04:51.537
このような動きから

0:04:51.537,0:04:54.691
その人の思っていることや[br]感情も分かるかもしれません

0:04:54.691,0:04:57.946
エンジンの振動のような[br]小さな機械の動きも

0:04:57.946,0:04:59.501
拡大して見えるようにできます

0:04:59.501,0:05:03.193
機械の問題の検出や診断を技術者がするのに[br]役立つかもしれません

0:05:03.193,0:05:07.931
建物や構造物が風に揺れたり[br]反発したりする様子も見て取れます

0:05:07.931,0:05:12.512
こういった動きを計測する方法なら[br]以前からありましたが

0:05:12.512,0:05:14.965
その動いている様子を

0:05:14.965,0:05:17.241
実際に目で見えるようにする[br]というのは

0:05:17.241,0:05:19.795
また別の話になります

0:05:19.795,0:05:22.836
私達はこの技術を開発して以来

0:05:22.836,0:05:26.789
ネット上でプログラムを公開して[br]誰でも実験できるようにしています

0:05:26.789,0:05:28.664
とても簡単に使え

0:05:28.664,0:05:30.708
自分のビデオで[br]試すことができます

0:05:30.708,0:05:33.901
私達の協力者のQuanta Researchは[br]ご覧のようなサイトも用意していて

0:05:33.901,0:05:36.579
ビデオをアップするだけで[br]結果を見られます

0:05:36.579,0:05:40.395
だからコンピュータサイエンスや[br]プログラミングの知識がまったくなくても

0:05:40.395,0:05:43.331
簡単にこの顕微鏡で[br]実験ができます

0:05:43.331,0:05:45.735
これを使ってみんなが[br]どんなことをしているのか

0:05:45.735,0:05:48.470
いくつかご覧に入れましょう

0:05:48.470,0:05:53.787
このビデオはTomez85という[br]YouTubeユーザーが作ったもので

0:05:53.787,0:05:55.250
どういう人なのか知りませんが

0:05:55.250,0:05:57.595
私達のプログラムを使って

0:05:57.595,0:06:01.310
妊婦のお腹の動きを[br]拡大しています

0:06:01.310,0:06:02.912
ちょっと不気味ですね

0:06:02.912,0:06:04.525
（笑）

0:06:04.525,0:06:09.486
ここでは手の静脈の拍動を[br]拡大しています

0:06:09.486,0:06:13.268
しかしモルモットを使わなくちゃ[br]科学っぽくなりませんよね

0:06:13.268,0:06:16.658
このモルモットは[br]ティファニーという名前で

0:06:16.658,0:06:19.607
作者はこれが[br]微細な動きを拡大された

0:06:19.607,0:06:22.295
最初の齧歯類だと[br]主張しています

0:06:22.295,0:06:24.483
美術作品を作ることもできます

0:06:24.483,0:06:27.501
イェール大のデザイン科の学生が[br]送ってきたもので

0:06:27.501,0:06:29.638
友人の身動きの仕方に[br]違いがあるか

0:06:29.638,0:06:31.160
知りたかったのだそうです

0:06:31.160,0:06:35.369
じっとしているように頼んで[br]それから動きを拡大したものです

0:06:35.369,0:06:38.747
写真が動き始めたみたいな[br]感じがします

0:06:38.747,0:06:41.180
これらの例の良いところは

0:06:41.180,0:06:43.476
我々自身何もする必要が[br]なかったことです

0:06:43.476,0:06:47.330
ただ新しい道具と[br]世界を見る新しい方法を提供するだけで

0:06:47.330,0:06:52.462
いろんな人が新しくて面白い[br]創造的な使い方を見つけてくれます

0:06:52.462,0:06:54.226
しかしそれで終わりではありません

0:06:54.226,0:06:57.477
このツールは世界に対し[br]新しい見方ができるようにするだけでなく

0:06:57.477,0:06:59.845
カメラで出来ることを再定義し

0:06:59.845,0:07:03.026
可能性の限界を[br]押し広げもします

0:07:03.026,0:07:05.255
科学者として[br]私達は考え始めました

0:07:05.255,0:07:09.040
カメラで計測できる[br]微細な動きを生み出す物理現象として

0:07:09.040,0:07:11.943
他にどんなものがあるだろう？

0:07:11.943,0:07:15.944
そのような現象の１つとして[br]我々が最近取り組んでいるのが「音」です

0:07:15.944,0:07:18.049
音というのは基本的に

0:07:18.049,0:07:20.232
空気中を伝わる空気圧の変化です

0:07:20.232,0:07:23.853
圧力の波が物にぶつかる時[br]小さな振動を生じ

0:07:23.853,0:07:26.385
それを使って私達は音を聞いたり[br]録音したりしています

0:07:26.385,0:07:30.053
しかし音は視覚的な[br]動きも作り出します

0:07:30.053,0:07:32.886
肉眼では見えなくとも

0:07:32.886,0:07:35.887
カメラを使って適切に処理すれば[br]見えるようになります

0:07:35.887,0:07:37.460
例を２つお見せします

0:07:37.460,0:07:40.074
これは私が素晴らしい歌唱力を[br]披露しているところです

0:07:41.064,0:07:42.698
アー

0:07:42.698,0:07:44.134
（笑）

0:07:44.134,0:07:47.120
声を出している時の喉を[br]高速度カメラで撮影しました

0:07:47.120,0:07:48.884
元の映像を見ても

0:07:48.884,0:07:50.960
ほとんど動きは見られませんが

0:07:50.960,0:07:55.292
動きを100倍拡大してやると[br]発声に関わる首の部分に

0:07:55.292,0:07:58.566
波のような動きが広がっているのが[br]分かります

0:07:58.566,0:08:01.306
音の痕跡が映像に[br]残されているわけです

0:08:01.306,0:08:03.976
歌手は特定の音程の声を出して[br]グラスを割れる

0:08:03.976,0:08:05.439
という話は[br]良く知られています

0:08:05.439,0:08:07.204
ここではグラスの

0:08:07.204,0:08:09.730
共鳴周波数の音を

0:08:09.730,0:08:11.778
横のスピーカーから[br]出しています

0:08:11.778,0:08:16.197
その時の動きを[br]250倍拡大すると

0:08:16.197,0:08:18.535
グラスが音に共鳴して[br]振動しているのが

0:08:18.535,0:08:22.105
はっきり分かります

0:08:22.105,0:08:24.525
あまり日常で目にする光景では[br]ありませんね

0:08:24.525,0:08:28.054
しかしここから[br]突飛なアイデアを思いつきました

0:08:28.054,0:08:33.662
この過程を逆にして 映像から音を[br]復元できないでしょうか？

0:08:33.662,0:08:37.697
音波が物の表面に作り出す[br]微細な振動を解析して

0:08:37.697,0:08:42.474
元になった音を[br]生成するのです

0:08:42.474,0:08:46.931
そのようにすれば 身の回りにある物を[br]マイクに変えることができます

0:08:46.931,0:08:49.163
私達はまさにそれを[br]やってみました

0:08:49.163,0:08:51.979
テーブルの上にポテトチップの[br]空き袋があります

0:08:51.979,0:08:54.804
これをビデオ撮影して[br]音により生じた —

0:08:54.804,0:08:56.395
微細な動きを[br]解析することで

0:08:56.395,0:08:59.623
ポテトチップの袋をマイクロフォンに[br]変えようというわけです

0:08:59.623,0:09:02.419
この部屋では[br]こんな音楽を流しています

0:09:02.419,0:09:06.853
(曲『メリーさんのひつじ』)

0:09:10.007,0:09:13.032
そしてポテトチップの袋を[br]高速度カメラで撮影しました

0:09:13.032,0:09:14.306
これを見ても

0:09:14.306,0:09:17.648
何かが起きているようには

0:09:17.648,0:09:18.706
見えませんが

0:09:18.706,0:09:21.690
映像の中の微細な動きを[br]解析することで

0:09:21.690,0:09:23.873
このような音を[br]再現できました

0:09:23.873,0:09:26.682
(曲『メリーさんのひつじ』)

0:09:40.985,0:09:42.471
私はこれを—

0:09:42.471,0:09:47.696
（拍手）

0:09:49.878,0:09:52.223
「ビジュアル・マイクロフォン」[br]と呼んでいます

0:09:52.223,0:09:55.613
ビデオ信号からオーディオ信号を[br]取り出しているのです

0:09:55.613,0:09:58.794
動きの大きさが[br]どれくらいかというと

0:09:58.799,0:10:04.135
かなり大きな音でも[br]ポテトチップの袋の動きは１ミクロン未満です

0:10:04.135,0:10:06.874
１ミリの千分の１です

0:10:06.874,0:10:10.435
そのような小さな動きでも

0:10:10.435,0:10:13.678
映像の中で物に反射する光を[br]観察することによって

0:10:13.678,0:10:15.814
検出できるのです

0:10:15.814,0:10:19.064
他の物を使うこともできます[br]たとえば植物とか

0:10:19.064,0:10:25.380
(曲『メリーさんのひつじ』)

0:10:27.214,0:10:29.211
声を復元することもできます

0:10:29.211,0:10:31.788
こちらでは部屋の中で[br]人が話しています

0:10:31.788,0:10:35.991
Mary had a little lamb whose fleece was white as snow,[br](メリーさんは小さな羊を飼っていた 雪のように白い毛をして)

0:10:35.991,0:10:40.221
and everywhere that Mary went, that lamb was sure to go.[br](メリーさんの行くところは どこにでも付いてきた)

0:10:40.221,0:10:42.980
前と同じ[br]ポテトチップの袋の映像から

0:10:42.980,0:10:46.254
復元した声です

0:10:46.254,0:10:51.085
Mary had a little lamb[br]whose fleece was white as snow,

0:10:51.085,0:10:55.944
and everywhere that Mary went,[br]that lamb was sure to go.

0:10:55.944,0:10:58.290
『メリーさんのひつじ』を使ったのは

0:10:58.290,0:11:00.413
エジソンが1877年に[br]蓄音機で

0:11:00.413,0:11:04.574
最初に録音したのが[br]この歌だったからです

0:11:04.574,0:11:07.802
それは音を記録する[br]最初の装置の１つでした

0:11:07.802,0:11:11.129
音を振動板で受け

0:11:11.129,0:11:15.208
その振動を針に伝え[br]それが筒に巻いたアルミ箔に

0:11:15.208,0:11:17.483
記録される仕掛けでした

0:11:17.483,0:11:23.426
これはエジソンの蓄音機で[br]録音し再生するデモです

0:11:23.426,0:11:26.446
（録音）Testing, testing, one two three.

0:11:26.446,0:11:29.859
Mary had a little lamb[br]whose fleece was white as snow,

0:11:29.859,0:11:33.528
and everywhere that Mary went,[br]the lamb was sure to go.

0:11:33.528,0:11:36.268
（再生）Testing, testing, one two three.

0:11:36.268,0:11:40.424
Mary had a little lamb[br]whose fleece was white as snow,

0:11:40.424,0:11:45.648
and everywhere that Mary went,[br]the lamb was sure to go.

0:11:45.648,0:11:49.665
137年後の今日

0:11:49.665,0:11:53.752
音に振動する物の映像だけから[br]同程度のクオリティの音を

0:11:53.752,0:11:57.831
再現できるようになりました

0:11:57.831,0:11:59.765
しかも防音ガラスの[br]向こう側にある

0:11:59.765,0:12:03.999
５メートル離れた物を使って[br]それができるのです

0:12:03.999,0:12:07.219
そうやって復元した音がこれです

0:12:07.219,0:12:12.513
Mary had a little lamb[br]whose fleece was white as snow,

0:12:12.513,0:12:17.272
and everywhere that Mary went,[br]the lamb was sure to go.

0:12:17.404,0:12:21.034
すぐ思いつく応用は[br]スパイ活動でしょう

0:12:21.034,0:12:24.029
（笑）

0:12:24.029,0:12:28.085
しかし他のことにも使えます

0:12:28.085,0:12:30.925
もしかしたら[br]将来宇宙の向こうの音を

0:12:30.925,0:12:33.177
再現できるように[br]なるかもしれません

0:12:33.177,0:12:36.753
音は宇宙を伝わりませんが[br]光なら伝わるからです

0:12:36.753,0:12:39.157
私達は[br]この新しい技術の可能性を

0:12:39.157,0:12:42.176
探り始めたばかりです

0:12:42.176,0:12:45.008
これまで存在するのは[br]知っていたけれど

0:12:45.008,0:12:48.564
自分の目で見られなかった物理現象を[br]見えるようにしてくれるのです

0:12:48.564,0:12:49.768
これが私の仲間です

0:12:49.768,0:12:52.647
今日お見せしたものは[br]みんなここに出ている人達の

0:12:52.647,0:12:54.838
協力の結果[br]得られたものです

0:12:54.838,0:12:58.005
みなさんにもぜひ[br]私達のウェブサイトを訪れ

0:12:58.005,0:12:59.451
自分で試してみて

0:12:59.451,0:13:02.423
一緒に微細な動きの世界を[br]探索していただきたいと思います

0:13:02.423,0:13:04.048
ありがとうございました

0:13:04.048,0:13:05.302
（拍手）