Return to Video

Нова технологія, яка виявляє приховані властивості об'єкта

  • 0:01 - 0:05
    Більшість з нас сприймає рух
    як візуальну категорію.
  • 0:06 - 0:11
    Якщо я рухаюсь цією сценою
    або жестикулюю під час промови,
  • 0:11 - 0:13
    то рух є тим, що ви можете побачити.
  • 0:14 - 0:20
    Але одночасно безліч важливих рухів
    є непомітними для людського ока.
  • 0:20 - 0:22
    За кілька останніх років
  • 0:22 - 0:24
    ми почали переконуватися,
  • 0:24 - 0:27
    що камери фіксують такі рухи,
    навіть коли люди їх не помічають.
  • 0:28 - 0:30
    Продемонструю, про що мова.
  • 0:31 - 0:34
    Ліворуч ви бачите відеозапис людського
    зап'ястка,
  • 0:34 - 0:37
    а праворуч ви бачите відеозапис
    дитини, яка спить,
  • 0:37 - 0:41
    але, якби я не сказав, що це відеозаписи,
  • 0:41 - 0:44
    ви б гадали, що це звичайні
    зображення,
  • 0:44 - 0:46
    тому що в обох випадках
  • 0:46 - 0:49
    рух на відеозаписах виявляється майже
    зовсім відсутнім.
  • 0:50 - 0:53
    Насправді, на відео відбувається
    безліч ледь помітних рухів,
  • 0:53 - 0:56
    і якби вам довелося торкнутися зап'ястка
    з відео ліворуч,
  • 0:56 - 0:58
    ви б відчули пульс,
  • 0:58 - 1:01
    а якби ви тримали дитину з
    відео праворуч,
  • 1:01 - 1:03
    ви б відчули, як рухається
    її грудна клітка
  • 1:03 - 1:05
    від кожного подиху.
  • 1:06 - 1:09
    Такі рухи мають велике значення,
  • 1:09 - 1:13
    але вони надто непомітні для нашого зору,
  • 1:13 - 1:15
    отже натомість нам треба стежити за ними
  • 1:15 - 1:18
    через прямий контакт, через дотик.
  • 1:19 - 1:20
    Кілька років тому мої колеги з
    Массачусетського технологічного інституту
  • 1:20 - 1:25
    розробили так званий мікроскоп руху -
  • 1:25 - 1:29
    це програмне забезпечення, яке
    знаходить ці непомітні рухи на відео
  • 1:29 - 1:33
    і посилює їх настільки,
    щоб ми змогли їх побачити.
  • 1:33 - 1:36
    І якщо ми застосуємо це програмне
    забезпечення до відео ліворуч,
  • 1:36 - 1:39
    то побачимо пульсацію на зап'ястку,
  • 1:39 - 1:41
    і якби нам довелось рахувати пульс,
  • 1:41 - 1:44
    ми б змогли навіть визначити швидкість
    серцебиття тієї людини.
  • 1:44 - 1:46
    Якщо ми застосуємо це ПЗ
    до відео праворуч,
  • 1:46 - 1:50
    воно дасть нам змогу побачити кожен подих
    цієї дитини,
  • 1:50 - 1:55
    і ми можемо використати це як
    безконтактний спосіб контролю її дихання.
  • 1:57 - 2:00
    Ця технологія надзвичайно потужна,
    адже вона дає змогу такі феномени,
  • 2:00 - 2:03
    які ми зазвичай відчуваємо через дотик,
  • 2:03 - 2:08
    зафіксувати візуально і без втручання.
  • 2:08 - 2:12
    Так, кілька років тому я почав співпрацю
    з винахідниками цього ПЗ,
  • 2:12 - 2:16
    і ми вирішили реалізувати
    чудернацьку ідею.
  • 2:16 - 2:19
    Ми бачили, як це класно
    використовувати ПО
  • 2:19 - 2:22
    для візуалізації дрібних рухів
    як ось ці,
  • 2:22 - 2:26
    і можна сприймати це як спосіб
    посилити наше чуття дотику.
  • 2:27 - 2:31
    А як щодо того, що ми повторили це з нашою
    здатністю чути?
  • 2:32 - 2:37
    Що як ми використаємо відео
    для захоплювання звукових вібрацій,
  • 2:37 - 2:40
    які є іншим видом коливань,
  • 2:40 - 2:44
    таким чином перетворивши все
    що ми бачимо на мікрофон?
  • 2:44 - 2:47
    Так, це трохи дивна ідея,
  • 2:47 - 2:49
    тож дозвольте мені
    продемонструвати її для вас.
  • 2:49 - 2:53
    Класичні мікрофони працюють через
    конвертацію коливань
  • 2:53 - 2:57
    вбудованої діафрагми
    в електричний сигнал,
  • 2:57 - 2:59
    ця діафрагма спроектована
    рухатись під впливом звуку
  • 2:59 - 3:04
    так, щоб її коливання можна було записати
    і декодувати в аудіо формат.
  • 3:05 - 3:09
    Але всі об'єкти вібрують від звука.
  • 3:09 - 3:13
    Такі вібрації зазвичай надто непомітні і
    зашвидкі для нашого ока.
  • 3:15 - 3:18
    Що як ми запишемо їх за допомогою
    високошвидкісної камери,
  • 3:18 - 3:21
    і потім використаємо ПЗ для
    відокремлення дрібних коливань
  • 3:21 - 3:24
    з нашого високошвидкісного відеозапису,
  • 3:24 - 3:28
    і проаналізуємо, які звуки спричинили
    ці коливання?
  • 3:29 - 3:35
    Таким чином ми перетворимо об'єкти
    у візуальні мікрофони на відстані.
  • 3:37 - 3:39
    Ми таки спробували це зробити,
  • 3:39 - 3:41
    ось один з наших експериментів,
  • 3:41 - 3:45
    в якому ми використали цю рослину
    в горщику, ви її бачите тут праворуч,
  • 3:45 - 3:46
    і записали на великій швидкості
  • 3:46 - 3:49
    як поруч з нею з динаміків лунав цей звук.
  • 3:49 - 3:59
    (Музика: "Було у Мері маленьке ягня")
  • 3:59 - 4:02
    А ось і відео, яке ми записали,
  • 4:02 - 4:06
    і ми записали його на швидкості
    тисячі фреймів на секунду,
  • 4:06 - 4:08
    але, навіть уважно поглянувши,
  • 4:08 - 4:10
    ви тільки побачите листя,
  • 4:10 - 4:12
    з яким нічого не відбувається.
  • 4:14 - 4:19
    Тому що наш звук зрушив листя
    приблизно на мікрометр.
  • 4:19 - 4:22
    Це одна десятитисячна сантиметра,
  • 4:22 - 4:28
    що еквівалентно проміжку десь
    між сотою і тисячною пікселя
  • 4:28 - 4:29
    на цьому зображенні.
  • 4:29 - 4:33
    Ви можете напружено придивлятись,
  • 4:33 - 4:37
    але таке дрібне коливання доволі
    непомітне для сприйняття.
  • 4:37 - 4:41
    Виявляється, що дещо
    може бути невидимим для сприйняття
  • 4:41 - 4:44
    і все ж значущим за числовим
    значенням.
  • 4:44 - 4:47
    Тому що за допомогою
    відповідного алгоритму
  • 4:47 - 4:49
    ми можемо відтворити звук
  • 4:49 - 4:51
    цього, здається, німого відео.
  • 4:51 - 4:59
    (Музика: "Було у Мері маленьке ягня")
  • 4:59 - 5:02
    (Оплески)
  • 5:10 - 5:12
    Як це зробити?
  • 5:12 - 5:16
    Як дістати так багато інформації
    з дрібних коливань?
  • 5:16 - 5:21
    Скажімо, що листя
    зрушилося лише на мікрометр,
  • 5:21 - 5:28
    а на зображенні ця зміна
    відбулась на тисячну пікселя.
  • 5:28 - 5:29
    Це може здатися незначним,
  • 5:29 - 5:31
    але єдиний фрейм відеозапису
  • 5:31 - 5:35
    може охоплювати сотні тисяч
    пікселів,
  • 5:35 - 5:38
    і так, якщо ми об'єднаємо всі ці
    видимі дрібні коливання
  • 5:38 - 5:41
    з усього зображення,
  • 5:41 - 5:44
    несподівано тисячна пікселя
  • 5:44 - 5:46
    стане у підсумку доволі значущою.
  • 5:47 - 5:50
    Від себе зауважу, що ми ледь не здуріли,
    коли зрозуміли це.
  • 5:50 - 5:51
    (Сміх)
  • 5:53 - 5:56
    Але навіть з відповідним алгоритмом,
  • 5:56 - 5:59
    нам все ще не вистачало
    доволі важливого елемента пазлу.
  • 6:00 - 6:03
    Бачите, існує багато факторів,
    які впливають на те, коли і як добре
  • 6:03 - 6:04
    цей метод спрацює.
  • 6:04 - 6:07
    Ось об'єкт і на якій він відстані;
  • 6:07 - 6:10
    ось камера і лінза, яку ви
    використовуєте;
  • 6:10 - 6:14
    наскільки освітлений об'єкт
    і наскільки гучний звук.
  • 6:16 - 6:19
    І навіть з відповідним алгоритмом,
  • 6:19 - 6:22
    ми мусили бути обережними у
    перших наших спробах,
  • 6:22 - 6:25
    адже з хибними факторами
  • 6:25 - 6:27
    неможливо було визначити,
    в чому полягала проблема.
  • 6:27 - 6:30
    Ми просто отримували запис шуму.
  • 6:30 - 6:33
    А тому багато з перших експериментів
    були такими.
  • 6:33 - 6:35
    Ось я, а в нижньому лівому кутку
  • 6:35 - 6:39
    ви побачите нашу
    високошвидкісну камеру,
  • 6:39 - 6:42
    націлену на пакет чіпсів,
  • 6:42 - 6:44
    і вся ця інсталяція освітлена
    потужними лампами.
  • 6:44 - 6:49
    Як я вже казав, ми мусили бути
    обережними в перших спробах,
  • 6:49 - 6:51
    і ось так це виглядало.
  • 6:51 - 6:55
    (Відео) Абе Давіс:
    Три, два, один, почали.
  • 6:55 - 7:00
    Було у Мері маленьке ягня!
    Маленьке ягня! Маленьке ягня!
  • 7:00 - 7:05
    (Сміх)
  • 7:05 - 7:08
    Цей експеримент виглядає
    дуже кумедно.
  • 7:08 - 7:09
    (Сміх)
  • 7:09 - 7:12
    Я кричу на пакет чіпсів.
  • 7:12 - 7:13
    (Сміх)
  • 7:13 - 7:16
    І ми зіпсували стільки світла на нього,
  • 7:16 - 7:19
    що буквально розплавили наш перший
    експериментальний пакет. (Сміх)
  • 7:21 - 7:24
    Попри те, що цей експеримент
    такий кумедний,
  • 7:24 - 7:25
    важливо,
  • 7:25 - 7:28
    що ми змогли відновити звук.
  • 7:28 - 7:32
    (Аудіо) Було у Мері маленьке ягня!
    Маленьке ягня! Маленьке ягня!
  • 7:32 - 7:33
    (Оплески)
  • 7:37 - 7:39
    АД: Показовим було те,
  • 7:39 - 7:44
    що ми вперше відтворили
    зрозуміле людське мовлення
  • 7:44 - 7:46
    з німого відеозапису об'єкта.
  • 7:46 - 7:49
    Це була наша точка відліку,
  • 7:49 - 7:51
    і поступово ми почали
    вносити зміни в експеримент,
  • 7:51 - 7:55
    використовуючи різні об'єкти
    або збільшуючи відстань до об'єктів,
  • 7:55 - 7:58
    зменшуючи освітлення або звук.
  • 7:58 - 8:04
    І ми аналізували всі ці експерименти,
  • 8:04 - 8:06
    допоки не зрозуміли обмеження
    нашого методу,
  • 8:06 - 8:09
    адже, зрозумівши, в чому ці обмеження
    полягають, ми могли визначити,
  • 8:09 - 8:10
    як їх подолати.
  • 8:10 - 8:14
    І це привело нас до експериментів
    на кшталт ось цого.
  • 8:14 - 8:18
    В ньому я знову говоритиму до
    пакета чіпсів,
  • 8:18 - 8:21
    але цього разу ми переставили камеру
    на 4,5 метри далі,
  • 8:21 - 8:25
    за звукоізоляційне вікно,
  • 8:25 - 8:28
    а вся інсталяція була освітлена лише
    природнім сонячним світлом.
  • 8:28 - 8:32
    А ось і відео, яке ми відзняли.
  • 8:32 - 8:36
    Такий текст звучав
    поруч з пакетом чіпсів.
  • 8:36 - 8:40
    (Аудіо) Було у Мері маленьке ягня,
    з білим мов сніг кожушком,
  • 8:40 - 8:47
    і куди б Мері собі не пішла,
    ягня бігло за нею хвостом.
  • 8:47 - 8:52
    АД: А це те, що нам вдалось відтворити
    з німого відеозапису,
  • 8:52 - 8:54
    знятого з іншого боку вікна.
  • 8:54 - 8:58
    (Аудіо) Було у Мері маленьке ягня
    з білим мов сніг кожушком,
  • 8:58 - 9:02
    і куди б Мері собі не пішла,
    ягня бігло за нею хвостом.
  • 9:02 - 9:04
    (Оплески)
  • 9:10 - 9:13
    Існують інші способи розширити
    обмеження.
  • 9:13 - 9:15
    Ось тихіший експеримент.
  • 9:15 - 9:19
    Ми зробили відеозапис навушників,
    ввімкнених у портативний комп'ютер.
  • 9:19 - 9:24
    В цьому випадку нашою метою було
    записати музику, яка грала на комп'ютері,
  • 9:24 - 9:25
    з німого відеозапису
  • 9:25 - 9:29
    цих двох пластикових навушників,
  • 9:29 - 9:31
    і нам це так добре вдалось,
  • 9:31 - 9:33
    що я навіть зміг розпізнати
    результат в Shazam.
  • 9:33 - 9:34
    (Сміх)
  • 9:34 - 9:36
    (Музика: "Under Pressure" група Queen)
  • 9:49 - 9:53
    (Оплески)
  • 9:55 - 9:58
    Ми також можемо розширювати обмеження,
    змінюючи обладнання, яке використовуємо.
  • 9:58 - 10:01
    Продемонстровані експерименти
  • 10:01 - 10:04
    було зроблено за допомогою
    високошвидкісної камери,
  • 10:04 - 10:06
    яка записує відео в 100 разів
    швидше,
  • 10:06 - 10:08
    ніж більшість мобільних телефонів.
  • 10:08 - 10:11
    Але ми також знайшли спосіб
    використовувати цей метод
  • 10:11 - 10:14
    зі звичайними камерами,
  • 10:14 - 10:16
    при цьому ми використовуємо
    ефект зсуву зображення.
  • 10:17 - 10:22
    Бачите, більшість камер записують
    зображення по одному рядку в час,
  • 10:22 - 10:27
    а під час запису зображення
    об'єкта, який рухається,
  • 10:27 - 10:32
    відбувається деяка затримка в часі
    між рядами,
  • 10:32 - 10:34
    що викликає деяке розмивання,
  • 10:34 - 10:38
    яке кодується в кожний фрейм відео.
  • 10:38 - 10:42
    Проаналізувавши ці розмивання,
    ми з'ясували те, що
  • 10:42 - 10:45
    можемо відтворити звук за допомогою
    модифікованої версії нашого алгоритму.
  • 10:45 - 10:47
    Ось експеримент, який ми провели
  • 10:47 - 10:49
    з пакетиком цукерок, під час якого
  • 10:49 - 10:51
    гучномовець грав ту саму музику:
  • 10:51 - 10:55
    "Було у Мері маленьке ягня",
  • 10:55 - 10:58
    але цього разу ми використовували звичайну
    камеру, яку можна купити в магазині,
  • 10:58 - 11:01
    а через секунду я програю для вас
    звук, який ми записали,
  • 11:01 - 11:04
    він буде спотворений цього разу,
  • 11:04 - 11:06
    але послухайте, чи ви зможете розпізнати
    музику.
  • 11:06 - 11:10
    (Аудіо: "Було у Мері маленьке ягня")
  • 11:26 - 11:29
    Знову скажу, що звук спотворений,
  • 11:29 - 11:32
    але найдивовижніше в цьому те,
    що ми зробили це
  • 11:32 - 11:34
    за допомогою пристрою,
  • 11:34 - 11:38
    який є загальнодоступним.
  • 11:38 - 11:40
    На цьому етапі
  • 11:40 - 11:43
    багато людей бачать цю роботу
  • 11:43 - 11:46
    і миттєво уявляють
    спостереження.
  • 11:46 - 11:50
    Чесно кажучи, не важко уявити,
    як можна використати цю технологію
  • 11:50 - 11:52
    для шпигування за кимось.
  • 11:52 - 11:55
    Але пам'ятайте, що вже
    існує багато готових технологій
  • 11:55 - 11:58
    для спостереження.
  • 11:58 - 12:01
    Насправді, десятиліттями
    люди використовують лазер
  • 12:01 - 12:03
    для прослуховування об'єктів
    на відстані.
  • 12:03 - 12:05
    Натомість інновація,
  • 12:05 - 12:07
    справжня відмінність полягає в тому,
  • 12:07 - 12:11
    що тепер ми маємо спосіб
    фотографувати вібрації об'єкта,
  • 12:11 - 12:14
    що є новою лінзою бачення світу,
  • 12:14 - 12:16
    і через цю лінзу ми можемо
  • 12:16 - 12:21
    вивчати не тільки такі сили, як звук,
    що змушують об'єкт вібрувати,
  • 12:21 - 12:23
    а й сам об'єкт.
  • 12:25 - 12:27
    Я хочу повернутися назад
  • 12:27 - 12:30
    і звернути увагу на те, як може змінитись
    використання відео.
  • 12:30 - 12:34
    Адже ми використовуємо відео
    для перегляду об'єктів,
  • 12:34 - 12:37
    а щойно я продемонстрував вам,
    як ми можемо його використати
  • 12:37 - 12:39
    для прослуховування об'єктів.
  • 12:39 - 12:42
    Існує ще один важливий спосіб
    сприйняття світу:
  • 12:42 - 12:44
    взаємодія з ним.
  • 12:44 - 12:48
    Ми штовхаємо і тягнемо,
    встромляємо і проштрикуємо речі.
  • 12:48 - 12:51
    Ми трусимо речі і дивимось на результат.
  • 12:51 - 12:55
    Відео не дає нам змоги
    робити це
  • 12:55 - 12:57
    в традиційному сенсі.
  • 12:57 - 12:59
    Я хочу показати вам нову розробку,
  • 12:59 - 13:03
    вона базується на ідеї, що
    виникла в мене лише кілька місяців тому.
  • 13:03 - 13:06
    Я вперше демонструю її публічно.
  • 13:06 - 13:10
    Основна ідея в тому, що ми використаємо
    вібрації на відео,
  • 13:10 - 13:15
    щоб захопити об'єкти таким чином,
    щоб взаємодіяти з ними,
  • 13:15 - 13:17
    і побачити, як вони на нас реагують.
  • 13:19 - 13:21
    Отже це об'єкт,
  • 13:21 - 13:25
    в даному випадку це - фігурка з дроту
    в формі чоловічка.
  • 13:25 - 13:28
    Ми зафільмуємо цей об'єкт
    за допомогою звичайної камери.
  • 13:28 - 13:30
    В цій камері нічого особливого немає.
  • 13:30 - 13:33
    Взагалі, раніше я робив це за
    допомогою свого мобільного телефону.
  • 13:33 - 13:35
    Але нам потрібно побачити,
    як коливається об'єкт.
  • 13:35 - 13:36
    Тому задля цього
  • 13:36 - 13:40
    ми просто трохи постукаємо
    по поверхні, на якій він стоїть
  • 13:40 - 13:41
    під час запису відео.
  • 13:48 - 13:51
    Отак просто: п'ять секунд
    звичайного відео,
  • 13:51 - 13:53
    поки ми стукаємо по поверхні.
  • 13:53 - 13:57
    Використаємо коливання в цьому відео
  • 13:57 - 14:01
    для вивчення структурних
    і фізичних характеристик нашого об'єкта.
  • 14:01 - 14:05
    А потім використаємо цю інформацію, щоб
    створити щось нове й інтерактивне.
  • 14:13 - 14:16
    І ось що ми створили.
  • 14:16 - 14:18
    Виглядає як звичайне зображення,
  • 14:18 - 14:21
    але це ані зображення, ані відео.
  • 14:21 - 14:23
    Тому що зараз я візьму мишку
  • 14:23 - 14:26
    і почну взаємодіяти з об'єктом.
  • 14:33 - 14:36
    Те, що ви тут бачите,
  • 14:36 - 14:37
    є симулюванням того,
  • 14:37 - 14:43
    як цей об'єкт реагуватиме на нові сили,
    яких ми ніколи не бачили досі,
  • 14:43 - 14:46
    і це ми створили на основі 5 секунд
    звичайного відеозапису.
  • 14:46 - 14:48
    (Оплески)
  • 14:58 - 15:00
    Це справді потужний спосіб
    сприйняття світу,
  • 15:00 - 15:04
    тому що він дає нам змогу
    спрогнозувати, як об'єкти реагуватимуть
  • 15:04 - 15:06
    на нові ситуації.
  • 15:06 - 15:10
    Ви можете уявити, наприклад,
    дивлячись на старий міст
  • 15:10 - 15:13
    і уявляючи, що трапиться,
    як він буде триматись,
  • 15:13 - 15:15
    якби вам довелось його переїхати.
  • 15:15 - 15:18
    І це, напевно, те питання, на яке
    ви хочете мати відповідь,
  • 15:18 - 15:20
    перш ніж почнете рух через
    той міст.
  • 15:22 - 15:24
    Звичайно, у цього методу будуть
    обмеження,
  • 15:24 - 15:27
    так само як були обмеження
    у візуального мікрофону.
  • 15:27 - 15:30
    Але ми відстежили, що він працює
    в багатьох ситуаціях,
  • 15:30 - 15:32
    коли ви, можливо, цього не очікуєте.
  • 15:32 - 15:35
    Особливо, коли ви працюєте з довшими
    відеозаписами.
  • 15:35 - 15:37
    Наприклад, ось відео куща,
    яке я зробив
  • 15:37 - 15:40
    біля моєї квартири.
  • 15:41 - 15:43
    Я нічого не робив з цим кущем,
  • 15:43 - 15:46
    але під час хвилинної зйомки
    цього відео
  • 15:46 - 15:49
    легкий вітерець спричинив достатньо
    вібрацій,
  • 15:49 - 15:53
    щоб ми могли достатньо вивчити цей кущ
    і створити цю симуляцію.
  • 15:55 - 15:58
    (Оплески)
  • 16:01 - 16:04
    Уявіть, що ви віддаєте це режисеру
    фільму
  • 16:04 - 16:06
    і даєте йому змогу, наприклад,
  • 16:06 - 16:11
    контролювати силу і напрям вітру
    в кадрі, який вже було відзнято.
  • 16:12 - 16:17
    Або, в іншому випадку, ми встановили
    камеру перед шторою, яка висить,
  • 16:17 - 16:21
    і ви навіть не побачите будь-яких
    коливань на цьому відео,
  • 16:21 - 16:24
    але під час двохвилинної зйомки відео
  • 16:24 - 16:27
    природні потоки повітря в кімнаті
  • 16:27 - 16:31
    створили достатньо дрібних
    непомітних рухів і коливань,
  • 16:31 - 16:34
    які ми достатньо вивчили,
    аби створити цю симуляцію.
  • 16:37 - 16:39
    Як не дивно,
  • 16:39 - 16:42
    ми наче застосовували
    таку інтерактивність
  • 16:42 - 16:44
    до віртуальних об'єктів,
  • 16:44 - 16:47
    коли це стосується відеоігор
    і 3D-моделей,
  • 16:47 - 16:51
    але отримувати цю інформацію від
    справжніх об'єктів в реальному світі
  • 16:51 - 16:55
    за допомогою простого звичайного відео
  • 16:55 - 16:57
    є явищем новим і має значний потенціал.
  • 16:58 - 17:02
    Ось дивовижні люди, які співпрацювали
    зі мною в цих проектах.
  • 17:04 - 17:05
    (Оплески)
  • 17:12 - 17:16
    Те, що я вам сьогодні показав,
    це тільки початок.
  • 17:16 - 17:18
    Ми тільки поверхово торкнулись
  • 17:18 - 17:21
    можливостей такого
    відтворення зображень.
  • 17:21 - 17:23
    Тому що воно відкриває нам
    новий спосіб
  • 17:23 - 17:27
    охоплювати середовище за
    допомогою простої, доступної технології.
  • 17:28 - 17:30
    Так, зазираючи в майбутнє,
  • 17:30 - 17:32
    буде цікаво дослідити,
  • 17:32 - 17:35
    що ми дізнаємось про наш світ.
  • 17:35 - 17:36
    Дякую.
  • 17:36 - 17:37
    (Оплески)
Title:
Нова технологія, яка виявляє приховані властивості об'єкта
Speaker:
Абе Давіс
Description:

Навколо нас постійно відбувається безліч непомітних рухів, наприклад, дрібні коливання від звуку. Нові технології розкривають можливість вихопити ці коливання та фактично відтворити звук і розмову з відеозапису, з вигляду, з нерухомого об’єкта. Абе Давіс пішов ще на крок вперед: подивіться на демоверсію його програми, яка дає змогу будь-кому взаємодіяти з прихованими властивостями на основі простого відеозапису.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
17:57

Ukrainian subtitles

Revisions