Demonstrations
実演動画
公開している結果の裏側にあるツール・検証プロセスを、動画で紹介します。 生のSQLを読むより、実際に動く様子を見たい方向けです。
以下のツールは、本プロジェクトの最も初期の段階——Technical Report v1.4に至るまで、データを注意深く観察し続けたことで、 以降に公開してきたすべての土台となる閉形式の導出を最初に 見つけるに至った、あの頃のシステム——に遡ります。その初期の システム自体、後に大幅な訂正が必要になりました(発行物一覧の「訂正の系譜」参照)。 それでも、あらゆる欠陥を含めて、ここから全てが始まった土台 であることに変わりないので、あえてここに載せています。DBパイプライン を含め、その後も新たな発見が続いており、研究と並行してツールの 開発も現在進行形で続けています。
以下の動画はいずれも、技術基盤 ページで説明している同じ元画像——NIH ChestX-ray8データセット (Wang et al., 2017)——由来のブロック単位データを扱っています。
どちらのツールもブラウザ上で動作します。また、捏造ではないことを 示すため、動画では一時的にChromeの開発者コンソールも映しています。
3Dブロックビューア
同じブロック単位データを、卵型のモデル(Shell/Membrane/Yolk)を使って3D表示する診断ビューです。通常なら次元圧縮(PCA等)して2Dや3Dに落とし込むところを、このシステムはあえて次元を圧縮せず、崩壊に関する16〜20次元相当の情報をそれぞれ独立した視覚チャンネル(色・凹凸・振動・方向など)にそのままマッピングしています。全体的な相・局所的な相・反応性・崩壊を支配している内部成分——複数の側面を1枚のグラフに押し潰さず、同時に見せています。詳細はDOI 1.5を参照。
2Dヒートマップビューア
毎回SQLを書かなくても、そのブロック単位データをインタラクティブに閲覧できるツール:画像を選ぶと、どのブロックで指標が崩れたかがヒートマップで見え、任意の条件でブロックを絞り込め、データベース全体の統計もすぐ出せる——全部ブラウザ上で完結する。3つのタブで構成:SQLのWHERE句でフィルタできる生データブラウザ、統計パネル(ヒストグラム・分布・クロス集計・CSVエクスポート)、そしてヒートマップ本体。詳細はDOI 1.5を参照。
パイプラインツール
特定の主張の検証ではなく、ツールそのもの——下記のSQL検証動画で 使われている全てのデータベースを実際に生成したDB構築パイプライン を、独立したレポートとして公開したものです。誰でも自分自身の 画像データから同じ種類のデータベースを構築できます。
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DOI 1.21 新DB
DB構築パイプラインの実行の様子(拡張スキーマ版)
既存パイプラインの派生版
build_notta_tta_sigma_db.py(sigma_notta/mu_nottaの生値も追加保存)を、無編集のまま2回連続で実行し、再開可能性を実演したライブ録画です。 -
DOI 1.19.1 New DB
DB構築パイプラインの実行の様子
Technical Report v1.12からv1.16まで、全ての数値を実際に生成したパイプライン
build_notta_tta_comp_db.pyを、無編集のまま2回連続で実行し、安全に再開できることを実演したライブ録画です。
SQL検証の実演
公開済みデータセットに対して実行した、読み取り専用の検証SQLクエリの ライブ実行——それぞれ1本の連続動画(カット・編集なし)です。表示 されているデータベースが実際に公開したものと一致することは、 対応する技術報告書に記載のファイルハッシュで確認できます。各動画の 詳しい背景——特にどのモデルが初期のJOINベースパイプラインのバグの 影響を受けた(または受けなかった)か——は、リンク先のドキュメント ページに記載しています。
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DOI 1.21 新DB
浮動小数点のGhost Duplication、具体例、4モデル全部
同じ真のsigma_gtを持つ無関係な2つのブロックが、ちょうど2^-64という差で格納されていることが見つかる——ブロックの中身が本当に違うわけではなく、浮動小数点のghost duplicationの特徴的な痕跡である。
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DOI 1.21 新DB
より高精度なDistinct値数、4モデル全部
公開時と全く同じデータベースに対して再実行すると、sigma_gtの真のdistinct値数は2,308,415ではなく1,184,640——公開値は浮動小数点のghost duplicationにより1.95倍水増しされていた。
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DOI 1.21 新DB
ノイズ対信号ギャップの閾値検証、4モデル全部
ghost duplicationを補正するために使う許容誤差10^-9の妥当性を検証する:浮動小数点ノイズと本物の異なる値の間には、7桁程度にわたる完全な空白の帯がある。
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DOI 1.20.1 新DB
GTなしStructural Masking分類器、4モデル全部
単一の未調整閾値 sigma_notta ≤ sigma_stat(sigma_nottaはcomp_contrast_notta/255で厳密に測定、推定ではない)は、4モデル全部でStructural Maskingリスクを98.83〜99.53%の正解率で分類できる。
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DOI 1.20 新DB
GTなしAmplification Phase分類器、4モデル全部
フィッティングを一切行わない単一の閾値 mu_notta ≤ mu_stat(mu_nottaは代数的に逆算、適用時にGTは不要)は、4モデル全部でAmplification Phaseリスクを96〜100%の正解率で分類できる。
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DOI 1.19 新DB
sigma_gt離散性、4モデル全部
DOI 1.16の証拠の隙間を埋める:σ_gtの離散性(2,308,415種類)が4モデル全部でバイト単位で完全に一致することを、想定にとどめず正式に動画付きで確認。
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DOI 1.19 新DB
mu_gt離散性、4モデル全部
DOI 1.18の証拠の隙間を埋める:これまで4モデルのうち2モデルのみだったμ_gtの離散性(68,649種類)を、4モデル全部で正式に動画付きで確認。
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DOI 1.18 新DB
All Four Models
4モデル(Standard・SwinIR・High-Fidelity・Digital-Art)全部にわたって実在するmu_gt=mu_nottaの一致を発見——DOI 1.16の輝度項版で、さらに鋭い8bit画素量子化まで原因を追跡。
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DOI 1.18 新DB
L=C=S=1同時一致の系、4モデル全部
SSIMの3つの部分項(L・C・S)が、ピクセル完全一致ではないブロックで偶然同時に厳密に1に揃うことがあるかを検証——代数的に不可能と確認し、実データ4,734,946ブロックで裏付け。
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DOI 1.18 新DB
SwinIRの浮動小数点例外の診断
積が1.0なのに3項が個別にビット単位で1.0ではなかったSwinIRの1,442ブロックを直接調査——機械イプシロン規模の浮動小数点丸め誤差であって、本当の例外ではないと確認。
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DOI 1.16 新DB
All Four Models
4モデル(Standard・SwinIR・High-Fidelity・Digital-Art)全部にわたって実在するsigma_gt=sigma_nottaのゼロ以外の一致を発見、8bit画素量子化まで原因を追跡。
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DOI 1.15 新DB
All Four Models
4モデル(Standard・SwinIR・High-Fidelity・Digital-Art)全部でPixel Identity定理の逆方向を検証し、コントラスト項Cが1.0に固定される理由を証明。
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DOI 1.14 新DB
High-Fidelity
4モデルでのmu_stat/sigma_stat再導出とSSIM=1.0のPixel Identity推移律の系(High-Fidelity)。
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DOI 1.14 新DB
Digital-Art
4モデルでのmu_stat/sigma_stat再導出とSSIM=1.0のPixel Identity推移律の系(Digital-Art)。
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DOI 1.13 新DB
noTTA/TTA Same-Content Check
同じモデルのnoTTA/TTA間でSSIMが一致していてもcomp_*特徴量まで一致するとは限らないかを、4モデル全部で検証。
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DOI 1.13 新DB
Cross-Model Same-Content Check
異なる2モデル間でSSIMが一致していてもcomp_*特徴量まで一致するとは限らないかを、全6モデルペアで検証。
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DOI 1.13 新DB
Cross-Model Divergence Mechanism
異なるモデル間でSSIMが厳密に一致する理由と、残るcomp_*の不一致がどこに集中するかを追跡。
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DOI 1.12 新DB
Upscayl Standard
sigma_stat訂正:ゼロからの再導出クエリ(Standard)。
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DOI 1.12 新DB
SwinIR
sigma_stat訂正:ゼロからの再導出クエリ(SwinIR)。
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DOI 1.12.1 新DB
Upscayl Standard
SSIM=1.0推移律の補遺:DOI 1.12のPixel Identity Theoremクロスチェックの背後にあるSQL(同レポートの収録物には含まれていなかった)。702,108ブロック、例外ゼロ。
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DOI 1.12.1 新DB
SwinIR
同じ推移律チェックをSwinIRに拡張、DOI 1.12自身の2モデルの対象範囲に合わせたもの。2,657,100ブロック、例外ゼロ。
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DOI 1.11 旧DB
All Four Models
マスキング盲点の定理、4モデル(Standard・SwinIR・High-Fidelity・Digital-Art)全部で検証。
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DOI 1.10 旧DB
Digital-Art
C1/C2/C3定数バグの訂正版(Digital-Art;4モデル全部で同一に確認済み)。
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DOI 1.9 旧DB
High-Fidelity
Failure Fingerprint値のライブSQL検証(High-Fidelity)。
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DOI 1.9 旧DB
Digital-Art
Failure Fingerprint値のライブSQL検証(Digital-Art)。
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DOI 1.7 旧DB
Digital-Art
Axis5の崩壊強度とAxis1極性によるTier3状態分布(Digital-Art;4モデル全部で確認済み)。
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DOI 1.6 旧DB
tier3_v13 (All Four Models)
Tier3 v13分類の網羅性を4モデル全部で検証、DOI 1.0〜1.6の研究概観付き。
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DOI 1.6 旧DB
tier3_v14 (SwinIR & High-Fidelity)
Tier3 v14(訂正版)分類の網羅性(SwinIRとHigh-Fidelity)。
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DOI 1.5 旧DB
v13 (Original Classification, All Four Models)
元のTier3 v13分類とビューアシステム、4モデル全部。
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DOI 1.5 旧DB
v14 (Corrected Classification, SwinIR & High-Fidelity)
訂正版Tier3 v14分類、SwinIRとHigh-Fidelityに限定(この報告書の比較に十分なPersistentブロックを持つ唯一の2モデル)。
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DOI 1.4 旧DB
Eight-Query Walkthrough
SQLの訂正と2つのsigma_statアプローチ(StandardとSwinIR)。