Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Imaging Biological Samples with Optical Microscopy01:18

Imaging Biological Samples with Optical Microscopy

8.3K
Optical microscopy uses optic principles to provide detailed images of samples. Antonie van Leeuwenhoek designed the first compound optical microscope in the 17th century to visualize blood cells, bacteria, and yeast cells. In 1830, Joseph Jackson Lister created an essentially modern light microscope. The 20th century saw the development of microscopes with enhanced magnification and resolution.
In optical microscopy, the specimen to be viewed is placed on a glass slide and clipped on the stage...
8.3K
Depth Perception and Spatial Vision01:15

Depth Perception and Spatial Vision

1.5K
Depth perception is the ability to perceive objects three-dimensionally. It relies on two types of cues: binocular and monocular. Binocular cues depend on the combination of images from both eyes and how the eyes work together. Since the eyes are in slightly different positions, each eye captures a slightly different image. This disparity between images, known as binocular disparity, helps the brain interpret depth. When the brain compares these images, it determines the distance to an object.
1.5K
Photoreceptors and Visual Pathways01:22

Photoreceptors and Visual Pathways

8.1K
At the molecular level, visual signals trigger transformations in photopigment molecules, resulting in changes in the photoreceptor cell's membrane potential. The photon's energy level is denoted by its wavelength, with each specific wavelength of visible light associated with a distinct color. The spectral range of visible light, classified as electromagnetic radiation, spans from 380 to 720 nm. Electromagnetic radiation wavelengths exceeding 720 nm fall under the infrared category,...
8.1K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Automated HER2 Scoring with Uncertainty Quantification Using Lensfree Holography and Deep Learning.

BME frontiers·2026
Same author

Snapshot 3D image projection using a diffractive decoder.

Light, science & applications·2026
Same author

Isotropic shrinkage of patterned vacancies enables three-dimensional nanoprecise metastructures for visible light applications.

Nature photonics·2026
Same author

Autonomous Uncertainty Quantification for Computational Point-of-Care Sensors.

ACS nano·2026
Same author

Universal and transferable attacks on pathology foundation models using microscopic perturbations.

Light, science & applications·2026
Same author

Super-resolution image projection over an extended depth of field using a diffractive decoder.

Light, science & applications·2026
Same journal

Incoming US science academy chief vows to 'double down' on research.

Nature·2026
Same journal

Author Correction: Synthesis of enantioenriched atropisomers by biocatalytic deracemization.

Nature·2026
Same journal

Electrodeposited self-assembled molecules for perovskite photovoltaics.

Nature·2026
Same journal

Neutrino's nursery found: the 'Shadow Blaster'.

Nature·2026
Same journal

Dementia risk in middle-aged people linked to a blood protein.

Nature·2026
Same journal

Daily briefing: What's really happening with trust in science.

Nature·2026
関連記事をすべて見る

関連する実験動画

Updated: Nov 27, 2025

Highly Resolved Intravital Striped-illumination Microscopy of Germinal Centers
10:07

Highly Resolved Intravital Striped-illumination Microscopy of Germinal Centers

Published on: April 9, 2014

10.3K

ディープ光学とフォトニクスによる人工知能の推論

Gordon Wetzstein1, Aydogan Ozcan2, Sylvain Gigan3

  • 1Stanford University, Stanford, CA, USA. gordon.wetzstein@stanford.edu.

Nature
|December 3, 2020
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

光学コンピューティングは,特にビジュアルコンピューティングにおいて,人工知能 (AI) のタスクを加速するための有望な経路を提供します. 一般的な光学システムは課題に直面していますが,AI推論はフォトニックと光学技術の実行可能なアプリケーションを提供します.

さらに関連する動画

High-Throughput Total Internal Reflection Fluorescence and Direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy Using a Photonic Chip
14:09

High-Throughput Total Internal Reflection Fluorescence and Direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy Using a Photonic Chip

Published on: November 16, 2019

7.2K
Author Spotlight: Integrated OPTIR-FISH for Single-Cell Metabolic and Identity Analysis in Complex Environments
04:07

Author Spotlight: Integrated OPTIR-FISH for Single-Cell Metabolic and Identity Analysis in Complex Environments

Published on: February 23, 2024

1.7K

関連する実験動画

Last Updated: Nov 27, 2025

Highly Resolved Intravital Striped-illumination Microscopy of Germinal Centers
10:07

Highly Resolved Intravital Striped-illumination Microscopy of Germinal Centers

Published on: April 9, 2014

10.3K
High-Throughput Total Internal Reflection Fluorescence and Direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy Using a Photonic Chip
14:09

High-Throughput Total Internal Reflection Fluorescence and Direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy Using a Photonic Chip

Published on: November 16, 2019

7.2K
Author Spotlight: Integrated OPTIR-FISH for Single-Cell Metabolic and Identity Analysis in Complex Environments
04:07

Author Spotlight: Integrated OPTIR-FISH for Single-Cell Metabolic and Identity Analysis in Complex Environments

Published on: February 23, 2024

1.7K

科学分野:

  • フォトニックと光学コンピューティング
  • 人工知能 ハードウェア アクセルレーション

背景:

  • 人工知能 (AI) は高性能で低消費量の加速器を必要とします.
  • 光学コンピューティングシステムは何十年も研究されてきましたが,汎用コンピューティングではまだ広く実用化されていません.
  • 既存の電子ハードウェアは,AIの増大する計算上の要求を満たす上で制限に直面しています.

研究 の 目的:

  • 人工知能の応用に特化した光学コンピューティングの最近の進歩をレビューする.
  • AI推論のための光学および光学システムの利用の可能性と固有の課題について議論する.
  • 光学AIアクセラレータの将来を 展望するものです

主な方法:

  • AIのための光学コンピューティングにおける最近の研究の文献レビュー.
  • 特に視覚コンピューティングのAI推論要件の分析.
  • AIのための現在の光学コンピューティングのアプローチの利点と限界の議論.

主要な成果:

  • 光学系と光子系は,特に視覚コンピューティングにおいて,AIの推論タスクに大きな期待を示しています.
  • 推論のような特定のAIアプリケーションは,光学コンピューティングの潜在的なエントリーポイントとして特定されています.
  • 汎用光学コンピューティングを実用的な技術に成熟させるには依然として課題があります.

結論:

  • AIの推論は,特に視覚的なアプリケーションでは,光学および光学コンピューティングの重要な機会を表しています.
  • 課題を克服し,光学AIアクセラレータの潜在能力を完全に実現するには,さらなる研究と開発が必要です.
  • 光学コンピューティングは 効率的なAIハードウェアの需要に 重要な解決策を提供できるでしょう