NASA主催のハッカソン「SpaceAppsToyohashi2022」にメンターとして参加しました

SpaceAppsToyohashi2022にメンターとして参加しました

 去年に引き続き、NASA主催のハッカソン「SpaceAppsToyohashi2022」にメンターとして参加させていただきました。詳細は以下サイト参照ください。

Space Apps Challenge Toyohashi

 凄い楽しかったです!簡単に私のメンターとしてのインプットトークと、成果発表の簡単なレポートをしたいと思います。

メンターとしてのインプットトーク

 メンターとしてのインプットトークは、今年はより話を聞いてくださる参加者に役に立つ話をしたいなと思い、そのままずばり「ハッカソンに役立ちそうなこと」というテーマでお話しました。

 去年もハッカソンのメンターとして参加した経験をもとに、参加者の困りごとを助けるようなツールとその使い方を紹介させていただきました。

 具体的には、マインドマップのツールだったり、Google Colaboratoryの便利なノートブックをライブでデモしたりしました。以下リンク貼っておきます。

VS Codeの拡張機能「vscode-mindmap」でマインドマップ入門

Google Colaboratory(Google Colab)のTips集 for NASA Space Hackathon 2022 in Toyohashi

日本語の自然言語処理の例(画像生成AIの呪文分析)

Webアプリ(画像生成AIサービス)

SpaceAppsToyohashi2022 発表内容

 発表内容、どれも素晴らしかったです!後日動画編集して公開されるらしいので、リンクは後日追記させていただきたいと思います。

 全部を紹介できないのが、申し訳ないのですが、印象的だったのが8チームのうち2チームがStable Diffusionをメインで使用していたことです。Stable Diffusionにハマっている自分にとってもタイムリーなハッカソンでした。

 その中でも、ハッカソンの成果がWebに公開されていて、わたしが「からあげ賞」を提供した発表を紹介したいと思います。以下リンク先にプレゼン資料や成果がまとまっています。

 概要としては以下になります。

簡単な火星の環境をシミュレートした遺伝的アルゴリズムにより導き出した究極生命体の特徴(=画像生成に与えるキーワード)を画像生成プログラムに与えて未来に生き残る究極生命体の画像を生成する。

 めちゃくちゃおもしろいですね!GA(遺伝的アルゴリズム)と画像生成AIの組み合わせというのが最高にクールです。学生のとき、研究でGA使っていたこともあり、非常に興味深い内容でした。

 私も、成果物を利用して、究極生命体をStable Diffusionで生成してみました。

 なかなかヤバいですねw

まとめ

 NASA主催のハッカソン「SpaceAppsToyohashi2022」にメンターとして参加しました。メンターとしてのインプットとして紹介したStable Diffusionを活用したチームが思ったより多かったのと、途中コードの不明点などに対応できたので、メンターとして多少はお役に立てたのかなと感じています。

 ちなみに、実はインプットトークの資料の画像も、Stable Diffusionで生成したものだったりします(プレゼンの最後にネタバラシをしました)。ということで、私の休日はハッカソンとStable Diffusionと共に過ぎ去っていきました。楽しかったです!

参考リンク

Space Apps 2022 Japanチャレンジとデータの紹介

SpaceAppsChallenge_23テーマの詳細説明.pdf - Google ドライブ

自分好みの牛肉をお取り寄せ! 239種の国産銘柄牛を衛星データで比較してみた | 宙畑

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