理系にゅーす

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1: 2019/02/04(月) 14:58:21.27 ID:CAP_USER
現在の都市の交通状況が悪いと考えている人は、自律自動車が登場して、あたりを走り回り、高額な駐車料金も支払わなくてすむようになるのを待っているかもしれない。

だが、無人運転乗用車は交通渋滞に拍車をかけることになるだろう。なぜなら、駐車しているよりも走行し続ける方が安上がりだからだ。カリフォルニア大学サンタクルーズ校(UCSC)で環境学を研究するアダム・ミラード=ボール准教授は、学術雑誌『交通政策(Transport Policy)』で上記のように述べている。さらに悪いことに、低速で走るほどコストが安くなるため、無人乗用車はゆっくりと走行し、結果として全体がのろのろ運転になる恐れがある。

続きはソースで

https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2019/02/02050808/traffic-san-francisco-1237x787.jpg
https://www.technologyreview.jp/nl/self-driving-cars-could-make-city-congestion-a-whole-lot-worse/
ダウンロード (2)


引用元: 【のろのろ運転が増加】自律自動運転車で都市の交通渋滞はむしろ悪化?UCSCが予測[02/04]

【のろのろ運転が増加】自律自動運転車で都市の交通渋滞はむしろ悪化?UCSCが予測の続きを読む

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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]

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1: 2019/01/28(月) 20:35:43.29 ID:CAP_USER
あなたの職業はどこにありますか?

 野村総合研究所が4年前、英オックスフォード大と共同研究した試算によると、2030年ごろ、日本の労働人口の49%が人工知能(AI)やロボットに代替される可能性があるという。601種の職業ごとに、自動化される確率をはじき出した。独立行政法人の労働政策研究・研修機構が「職務構造に関する研究」(12年)で報告している職業を対象にした。

 最も置き換えられやすいのは電車の運転士――。

続きはソースで

朝日新聞デジタル
https://www.asahi.com/articles/ASM147S6MM14ULFA027.html
images (1)


引用元: 【4IR】2030年ごろ、日本の労働人口の49%が人工知能(AI)やロボットに代替される可能性 野村総研と英オックスフォード大

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1: 2019/01/22(火) 14:02:02.52 ID:CAP_USER
自動運転カー(自律走行車)が普及すると、交差点での無駄がなくなり待ち時間解消によって効率化が進むと考えられてます。それだけでなく、道路上の自動車が増え過密化することで全体のペースが大きく下がるという現象が解消されたり、理想的な道路選択をサポートすることで、交通渋滞が劇的に解消するということがStanford Artificial Intelligence Laboratory(SAIL)の数学的な検証によって示されています。

Altruistic Autonomy: Beating Congestion on Shared Roads | SAIL Blog
http://ai.stanford.edu/blog/altruistic-autonomy/

以下のグラフは理想的な道路交通条件を研究するFundamental Diagram of Traffic(FDT)において作成された道路交通状態を表すグラフで、縦軸に道路上のある地点を1秒間に通過する自動車の数(flow)、横軸に1メートルあたりに存在する自動車の数(density)をプロットしたもの(FDT1)です。グラフが山のような形状を持ち、右肩上がりの青色部分と右肩下がりの赤い部分になるのが特徴です。
https://i.gzn.jp/img/2019/01/21/altruistic-autonomy-on-road/a01_m.png

上記FDT1の内容を説明すると、原点は道路上に自動車が0台の状態で、周りを走る自動車がないため最高速度でスイスイ快適に走ることが可能です。自動車の数が増えたとしても十分なスペースがある青色部分の間は全車が最高速度で快適に走ることができるので、自動車の台数(densityと等価)に比例してflowも高まっていきます。

しかし、自動車が走行する場合、一般的に前を走る自動車との間に最低2秒分の距離をあける必要があります。これは前方の車両が急ブレーキをかけても事故を起こさないように最低限必要となる車間距離で、自動車の数が増えてdensityが増えるとすべての自動車が2秒間隔では走れなくなるポイント(飽和点)に到達します。これが上記グラフの山の頂上であり、車間距離で2秒分を保つためには道路上の自動車は台数が増えるとともにスピードを落とさざるを得なくなります。そのため、densityが飽和点を超えるとflowは右肩下がりの状態(赤色部分)になってしまいます。

以下のグラフは縦軸に道路上のある地点から別の地点移動するのにかかる待ち時間(latency)、横軸にflowをとったグラフ(FDT2)。青色部分では、前車が最高速で走行できるためlatencyは一定です。ただし、飽和点に到達すると速度が低下することでlatencyは上昇してしまいます。なお、飽和点以降の赤色部分はflowも低下していくので、グラフは双曲線状になります。つまり、飽和点を境として自動車の台数が増えるほど、目的地への到達時間が長くなることがわかります。
https://i.gzn.jp/img/2019/01/21/altruistic-autonomy-on-road/a02_m.png

現実世界では自動車は全車が一定速度で走るわけもなく、車間距離もまちまちであるため上記2つのグラフは理想状態の理論値ですが、自動車の数が増えるとある時点で急に目的地まで到達するのにかかる時間が長くなり始めるという特徴は理解しやすいといえます。

さらに、現実の世界では「利己主義的」な人間の特性のため、道路交通にはより複雑な力学が働くことになります。ロサンゼルスのBeverly Hillsからthe Valleyに自動車で移動する場合を検討してみます。経路は3通りあり、最短経路の「Coldwater」なら25分、「ハイウェイ405号線」なら30分、距離の長い「Laurel」なら35分かかります。
https://i.gzn.jp/img/2019/01/21/altruistic-autonomy-on-road/a03_m.png

続きはソースで
ダウンロード


引用元: 【数学】〈ゲーム理論〉渋滞の原因を数学的に分析すると自動運転カーの登場で移動にかかる時間が減る理屈がよくわかる

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1: 2019/01/10(木) 18:07:09.84 ID:QIJRoZUE
「これはもう、歯磨き革命です」――口にくわえるだけで歯を磨けるというマウスピース型の“全自動歯ブラシ”を、早稲田大学と、同大発のベンチャー企業・Genicsの研究チームが開発し、米ラスベガスで開催中の「CES 2019」に出展した。筋力の低下した高齢者や手に障害がある人でも独力で磨けるという。実証実験を進め、年内には試験販売を始める予定だ。

 モーターを内蔵したガジェットに、ブラシを植えたマウスピースを組み合わせた構造。複数の小型電動モーターでブラシを駆動し、歯列に沿って上下左右に運動させて歯垢を除去する。

続きはソースで

開発した全自動歯ブラシ
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1901/10/yx_wa_01.jpg
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1901/10/yx_wa_03.jpg

ITmedia NEWS
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1901/10/news065.html
ダウンロード (4)


引用元: 【技術】口にくわえるだけで磨けるマウスピース型「全自動歯ブラシ」、早稲田大など開発[01/10]

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1: 2018/12/06(木) 18:09:53.25 ID:CAP_USER
奈良先端科学技術大学院大学(NAIST)は、株式会社IMAGICA GROUPと株式会社オー・エル・エム・デジタルと共同で、アニメ制作工程の1つである「色を塗る」業務を自動化するための技術を開発した。

 日本におけるアニメ作品の制作数は年々増加している。しかしながら、アニメーターの数は頭打ちであり、制作の効率化・自動化が急務となっている。この問題を解決するため、本研究チームは、アニメ制作フローの仕上(完成した動画に色を着彩する工程)の自動化を目指した。

 IMAGICA GROUPとオー・エル・エム・デジタルが持つ「アニメ制作技術と知見」、そして、NAISTがもつ「機械学習やコンピューターグラフィックス・コンピュータービジョンの基盤技術」を融合し、ディープラーニング技術を用いて、日本のアニメ制作に特化した世界初の自動彩色技術の開発に成功した。

続きはソースで

参考:【奈良先端科学技術大学院大学】IMAGICA GROUP、オー・エル・エム・デジタル、奈良先端科学技術大学院大学がディープラーニング技術を使ったアニメの自動彩色技術を開発
https://www.naist.jp/pressrelease/2018/11/005412.html

https://univ-journal.jp/23922/
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引用元: 【ディープラーニング技術】アニメの彩色の自動化技術 奈良先端科学技術大学院大学など共同開発[12/06]

【ディープラーニング技術】アニメの彩色の自動化技術 奈良先端科学技術大学院大学など共同開発の続きを読む
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