Merged Reality（MR）を発見しましょう。これは、仮想オブジェクトを現実世界とシームレスに融合させる技術です。AIとコンピュータビジョンがこのインタラクティブな体験をどのように実現するかを学びましょう。
複合現実（MR）は、現実世界のオブジェクトと仮想オブジェクトを単一のインタラクティブな環境に融合させる、高度な形態の複合現実です。デジタル情報を物理世界に重ね合わせるだけの従来の技術とは異なり、MRはデジタルコンテンツが空間認識を持ち、現実環境に反応できるようにします。つまり、仮想オブジェクトは現実のオブジェクトによって遮蔽されたり、物理的な表面と相互作用したり、まるで物理的に存在するかのようにユーザーが操作したりできます。このシームレスな統合は、高度な環境マッピング、センサーフュージョン、リアルタイムレンダリングによって実現され、真に没入型でインタラクティブな体験を生み出します。
複合現実を、リアリティ-バーチャリティ連続体上の他の関連技術と区別することが重要です。
人工知能（AI）、特にコンピュータビジョン（CV）は、真の複合現実を可能にするエンジンです。仮想オブジェクトが現実世界と説得力のあるやり取りをするためには、システムはまず物理的な周囲を認識し、理解する必要があります。ここで、機械学習（ML）モデルが重要になります。
AIアルゴリズムにより、Microsoft HoloLens 2などのMRデバイスは、空間マッピング、手と目のトラッキング、シーン理解などの複雑なタスクをリアルタイムで実行できます。たとえば、物体検出モデル（Ultralytics YOLO11など）は、現実世界の物体を識別して特定し、デジタルコンテンツがそれらと相互作用できるようにします。同様に、インスタンスセグメンテーションは、システムの物体形状と境界線の正確な把握に役立ち、仮想ボールが実物の椅子の後ろに転がるような、リアルなオクルージョンを可能にします。このレベルの環境認識は、信頼性の高いMRエクスペリエンスを作成するために不可欠です。
複合現実は、研究室からさまざまな業界の実用的なアプリケーションへと移行しており、多くの場合、特殊なAIによって推進されています。
MRの基盤は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせにあります。デバイスは、深度カメラやIMUなどの高度なセンサーを必要とし、エッジAIハードウェア上で処理して、低い推論遅延を保証する必要があります。ソフトウェアスタックは、認識モデルを実行するために、PyTorchやTensorFlowのような深層学習フレームワークに大きく依存しています。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、必要なカスタムビジョンモデルを構築するプロセスを効率化できます。
複合現実の未来は、共同リモートワークから没入型教育体験まで、私たちの日常生活とのよりシームレスな統合を指し示しています。言語や他の入力とともに視覚データを処理できるマルチモーダルモデルの進歩により、より豊かなインタラクションが可能になります。計算能力が向上し、デバイスが目立たなくなるにつれて、物理世界とデジタル世界の境界線は曖昧になり続け、南カリフォルニア大学のMixed Reality Labのような組織が構想するように、複合現実がヒューマンコンピュータインターフェースの基本的な部分になります。この技術の開発は、自動運転車や高度なヒューマンロボットインタラクションにおけるアプリケーションへの重要なステップでもあります。
