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プログラム

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1: 2019/04/22(月) 21:22:17.23 ID:CAP_USER
米国の航空宇宙企業ロッキード・マーティンは2019年3月20日、軌道上で衛星のミッションを変えられる衛星「スマートサット(SmartSat)」のコンセプトを発表した。

スマートフォンにアプリを追加するように、衛星のソフトウェアを変えることで、衛星に新たな能力やミッションを与えることができるのが特徴で、同社では早ければ今年中にも、この技術を適用した超小型衛星を打ち上げることを目指している。

従来の人工衛星といえば、いったん宇宙に打ち上げられると、ハードウェアもソフトウェアも変えられず、開発された当時の機能や性能のまま、数年から十数年にわたって運用するのが当たり前となっている。

しかし、その間も地上では技術革新が進んでおり、また衛星のサービスの需要が変化するなどして、打ち上げたときの機能や性能のままでは不都合が生じることもある。

そこでロッキード・マーティンは、ソフトウェアの変更によって衛星に新しいミッションを割り当てることができる、「スマートサット(SmartSat)」というコンセプトを開発した。

同社は「まるでスマートフォンにアプリを追加するかのように」、またIT業界でおなじみの「ソフトウェア定義(Software Defined:SDx)」という言葉を使った「ソフトウェア定義衛星(software-defined satellite)」という言葉で、この衛星の特徴を説明する。

ロッキード・マーティンの宇宙部門のEVPを務めるRick Ambrose氏は「スマートフォンのように、アプリを追加すればミッションが変えられる、新しい人工衛星の姿を想像してみてください」と語る。

「スマートサットは、衛星の設計、製造、提供方法を根本から変革させることを目指した、私たちの挑戦の大きな一歩です」。

スマートサットは、米国国立科学財団(NSF)が開発した、高性能かつ放射線に強いコンピューターを搭載。このコンピューターはマルチコア処理能力をもち、ハイパーバイザー(仮想化OS)を使って仮想マシンをコンテナ化する。従来の衛星は、単一のプロセッサーでプログラムを動かしており、マルチコア処理の導入はほぼ初めてだという。

これにより、1台のコンピューターで複数のサーバーを仮想的に動かすことができ、衛星が軌道上でより多くのデータを処理したり、どのデータを地球に送信するかという優先順位付けをしたりといったことを可能にするとしている。

衛星のデータ処理能力が上がることで、最も重要かつ関連性の高い情報だけを送信することができるようになり、それにより通信の帯域幅のコストを節約し、また地上局の負担を軽減できるという。また、将来的には宇宙にデータセンターを置くような時代も実現するだろうとしている。

また、通信のビーム径を変更したり、帯域幅を調整したりできる機器も搭載し、マルチコア処理と合わせることで、衛星が軌道上にいながら、プログラムの書き換えだけで、衛星の機能や能力、目的を変更することができるようになるという。

この技術を使うことで、たとえば当初は西欧に向けてサービスを提供していた通信衛星を、東欧にサービスを提供できるようにするといったことが可能になるとしている。

さらに、サイバーセキュリティの面でも強化が図られており、スマートサットの技術を搭載した衛星は、自律的にコンピューターの診断やリセット、必要に応じてバックアップをかけることができ、サイバー攻撃などの脅威を自律的に検知し、防御策を取ることもできるとしている。また、新たな脅威に対抗するため、衛星内のコンピューターにあるセキュリティ・プログラムを定期的に更新することもできるという。

ロッキード・マーティンは現在、同社の超小型衛星バス「LM 50」にこの技術を導入した、いくつかの試験機の打ち上げを計画しており、早ければ今年中にも打ち上げたいとしている。

そのひとつの「ライナス(Linus)」は、2機の12Uサイズのキューブサットからなる計画で、スマートサットの性能と、また3Dプリントされた衛星用部品の実証を行う。

続きはソースで

https://news.mynavi.jp/article/20190422-813061/images/001.jpg

https://news.mynavi.jp/article/20190422-813061/
ダウンロード (2)


引用元: 【宇宙開発】ロッキード・マーティン、軌道上で衛星のミッションを変えられる衛星を発表[04/22]

ロッキード・マーティン、軌道上で衛星のミッションを変えられる衛星を発表の続きを読む

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1: 2019/03/21(木) 14:49:56.05 ID:CAP_USER
ソースコードを広く公開し、利用・修正・頒布も商用・非商用問わずに認めるオープンソースソフトウェア(OSS)は、コミュニティに参加する多くの人々に「益」を与える存在です。しかし、オープンソースのウェブブラウザであるFirefoxを開発するMozillaに勤務するプログラマーのIan Bicking氏が、「オープンソースは利益を生み出せないようになっている」と、自身のブログで主張しています。

Open Source Doesn’t Make Money Because It Isn’t Designed To Make Money
http://www.ianbicking.org/blog/2019/03/open-source-doesnt-make-money-by-design.html
https://i.gzn.jp/img/2019/03/20/open-source-doesnt-make-money/00_m.jpg

Bicking氏の所属するMozillaは、今後数年間で収益を多様化させたいと考えています。しかし、その過程には「オープンソースだとお金にならない」という問題が立ちはだかっているとのこと。オープンソースとして世の中で広く使われるようになり、「成功を収めた」とされているOSSでさえ、ささやかな収益化にすら苦戦しているとBicking氏は指摘しています。

OSSはその名前の通り、ソースコードを無償公開していて修正も頒布も自由なため、「お金を払う」という方向に利用者の意識を向けることが困難です。

Bicking氏はオープンソースプロジェクトについて、開発者の中に暗黙の了解が広がっていると感じています。それは、「人々の役に立つ有益なものであれば、やがて収益化するチャンスが訪れる」というもの。精力を傾けてソフトウェアの開発を行い、ソフトウェアをオープンソースにして多くの人々に利益を与えたならば、これに報いる利益を得られると多くの開発者が信じています。

しかし、残念ながらBicking氏はこの考えについて、「人々は暗黙のうちに道徳的な期待を持ってしまっていますが、これは一種の公正世界仮説(人間の行いに対して公正な結果が返ってくるという考え)に過ぎません」と述べています。実際には、たとえOSSの開発によって多くの人々に恩恵を与えたとしても、それだけで持続的な収益を得ることは難しいとのこと。

もちろん、すべてのOSSがお金にならないわけというわけではなく、中には開発者に多額の利益をもたらしているOSSもあります。Bicking氏はオープンソースでありながらも収益を得る方法について、いくつかの候補があると主張しています。


◆1:アプリにして販売する
オープンソースであってもアプリにお金を払う人は一定数いるため、アプリ化して少しの収益を得ることは可能です。しかし、商業的なスケールアップを試みるにはより多くの資本が必要であり、大抵のオープンソースプロジェクトがその資金を得るのは難しいとのこと。

続きはソースで

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20190320-open-source-doesnt-make-money/ 
ダウンロード (3)


引用元: 【IT】「オープンソースはお金にならない宿命」とMozillaのプログラマーが主張[03/20]

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1: 2019/03/25(月) 22:05:13.31 ID:CAP_USER
中国・雲南省の科学者が「Sherlock Holmes of police dogs(警察犬のシャーロック・ホームズ)」と呼ばれる犬のクローンを作り出すプログラムを開始しました。研究者はクローン犬を量産することで、警察犬を訓練する時間とコストの削減を目指すとのことです。

China clones 'Sherlock Holmes' police dog to cut training times – report | World news | The Guardian
https://www.theguardian.com/world/2019/mar/20/china-clones-sherlock-holmes-police-dog-to-cut-training-times-report

China clones 'Sherlock Holmes' police dog to cut training times - state media | Reuters
https://uk.reuters.com/article/uk-china-science-clone/china-clones-sherlock-holmes-police-dog-to-cut-training-times-state-media-idUKKCN1R1079

China begins training first cloned police dog - CNN
https://edition.cnn.com/2019/03/21/asia/china-first-cloned-police-dog-trnd-intl/index.html

このプログラムは雲南省にある雲南農業大学と北京のSinogene Biotechnology Companyが中華人民共和国公安部の支援のもと共同で行っているもの。

実際に、既にKunxunというクローン犬が生み出されていると中国共産党所有のタブロイド紙・環球時報は伝えています。Kunxunは、Huahuangmaという◯人捜査を行ってきた警察犬のDNAを元にしています。ジャーマン・シェパードのHuahuangmaは7歳で、これまでに雲南省の警察のもとで12件を解決に導き、他20件の捜査にも関わってきたことから、2016年にはその功績が中国公安部に表彰されています。

続きはソースで

https://pbs.twimg.com/media/D2ExsvSWsAEQbW4.jpg

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20190325-china-clones-police-dog/
ダウンロード


引用元: 【動物】警察犬のクローンを量産する計画が中国でスタート[03/25]

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1: 2019/02/01(金) 19:36:59.59 ID:CAP_USER
柴山昌彦文部科学相は1日、大学など高等教育の中長期的な改革案「柴山イニシアティブ」を公表した。教育面では人工知能(AI)時代を見据え、データサイエンス教育などを全学部で必修にすることを検討。研究力の向上や私立大のガバナンス強化策も盛った。

改革案では社会の変化に応じた教育を掲げた。AIなどの先端技術が幅広く活用され始めたことを受け、文系を含む全学部で数理やデータサイエンスを必修にすることを目指す。取りたい学位に応じて学部学科の枠を超えて授業を受ける「学位プログラム」を導入し、柔軟な学びを実現する。

続きはソースで

日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO40759410R00C19A2CR0000/
ダウンロード (1)


引用元: 【大学改革】柴山文科相が大学改革案 データサイエンス必修化検討[02/01]

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1: 2019/02/14(木) 16:00:39.94 ID:CAP_USER
アマゾンで買い物をするとき、購入したサービスや商品の価格を設定したのは、おそらく人間ではなくアルゴリズムだ。自動化システムがますます手ごろで簡単に実装できるようになるにつれ、価格設定アルゴリズムはあらゆるオンライン販売で使われるようになってきた。

航空会社やホテルは長らく機械を使って価格を設定してきたが、価格設定システムは進化しており、ルール・ベースのプログラムから強化学習ベースのプログラムへと移行し、価格を決定するロジックはもはや人間がコントロールするものではなくなった。

強化学習はAI(人工知能)エージェントに対し、特定の目標に向けて罰と報酬を使って動機付けする機械学習のサブセットである。アルファ碁(AlphaGo)が、囲碁で最強の棋士を打ち破るのに強化学習を使ったのは有名だ。価格設定システムは、たとえば、全体的な利益を最大化するなどの目標を与えられ、その後、シミュレーション環境でさまざまな戦略を実験し、最適な戦略を見付ける。だが、 ある新しい論文では、このシステムが大きな問題を起こす可能性を指摘している。

続きはソースで

https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2019/02/13030511/amazon-1400x787.png

https://www.technologyreview.jp/nl/pricing-algorithms-can-learn-to-collude-with-each-other-to-raise-prices/
ダウンロード (3)


引用元: 【AI】アマゾンの強化学習ベースの価格設定アルゴリズムが「談合」まで学習してしまう[02/14]

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1: 2019/02/05(火) 17:08:46.40 ID:CAP_USER
三菱電機と産業技術総合研究所は2月5日、工場の生産ラインの準備作業を効率化するAI(人工知能)技術を共同開発したと発表した。産総研が提供するAI技術を、三菱電機が自社のFA(ファクトリーオートメーション)機器やシステムに実装する。熟練工が時間をかけて行っていたFA機器の調整作業などをAIに代替させ、作業時間の短縮を図る。


工場の生産ラインにおける準備作業とは(切削加工の例)
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1902/05/mitsu_02p.jpg

 生産現場では、FA機器やシステムの調整、機器を動かすプログラミングなどにかかる工数の増加や熟練工の減少が問題になっている。こうした課題を解決するため、FA機器やシステムの調整作業をAIで自動化しようと考えたという。

■「パラメーター調整」「画像判定」「異常検知」を自動化

 小さな電子部品をプリント基板の決められた場所に載せる実装機では、機械の振動を抑えながら素早く目標位置に停止するようAIがモーターを制御。これまでは、あらかじめ熟練工が1週間以上かけて2種18個のパラメーターを手動調整して制御していたが、少ない試行回数で最適なパラメーター値を見つける「ベイズ最適化」の手法を応用したことで8種720個のパラメーター調整を1日で完了できたという。


製造機械のパラメーター調整にAIを活用
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1902/05/mitsu_03p.jpg

 レーザー加工機を用いた板金の切断加工では、経験の少ない従業員でも熟練工と同等の加工品質を維持できるよう、加工面の品質判定を画像認識AIがサポート。熟練工が目視で判断していた加工面のキズ、上面荒れ、溶融付着など5つのポイントをAIに判定させた。問題がある場合は、レーザーの焦点位置や加工速度、ガス圧力などあらかじめ設定された条件をAIが自動調整しながら最適な条件を見つける。

続きはソースで

ITmedia NEWS
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1902/05/news120.html
ダウンロード (8)


引用元: 【AI】熟練工が1週間かかる調整作業→AIは1日で完了 三菱電機と産総研がFA分野でAI活用[02/05]

熟練工が1週間かかる調整作業→AIは1日で完了 三菱電機と産総研がFA分野でAI活用の続きを読む
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