防犯ドアクローザー

ドアを開けたときに、自動でゆっくり閉まるように調整をする機械が、ドアクローザーだ。たいていの開き戸にはついている。

このドアクローザーは、強力なばねとオイルダンパーで構成されていることが多い。ドアを開くときの力を利用してばねを伸ばし、それが縮む力で閉めるのだが、その際にオイルダンパーで抵抗を作ってゆっくり閉まる。この抵抗を、オイルダンパーでなく発電機に置き換えれば、発電ができる。

ドアの開閉センサは無線通信で動くが、この消費電力は微々たるモノだから、この発電で補うことは簡単だ。また、大きさもそれなりにあるので、十分な容量も期待できる。そもそもドアクローザーの動きは開閉と連動しているから、開閉検知機能は内蔵できる。

こう考えると、ホームセキュリティの要としてドアクローザーを交換するというのは理に適っている。これを拠点としたシステムを考えてみると、このようなものになる。

1. ドアクローザーに上記のような発電機構と、キャリアLPWA、ノンキャリアLPWA、ドアロックへの電源供給を内蔵する。
2. ドアクローザーのロックが解除できなければ、玄関の鍵が開いてもドアは開かない。もちろん無理やり開けようとすれば大音量で警告され、通信経由で通報される。これにより、ドアの鍵周りの改造は不要で、ドアクローザーの交換のみで対処できる。
3. その代わり、鍵を開けるのには二つの操作が必要だ。ひとつは通常の物理的な鍵を開ける動作。もう一つは、スマホやキーホルダー型通信機でドアクローザーのロックを解除する動作だ。
4. ドアクローザーの発電と充電容量は相当に大きいもので、毎日出入りしていれば自然に充電するし、閉めたままでも数年は問題ない。もちろん、容量が不足すれば通信経由で警告が出る。
5. 家の中の他の窓の開閉センサやガス・煙センサなどは、従来通り電池で動く。通信はノンキャリアLPWAを使い、ドアクローザーと連絡する。Bluetoothや無線LANでないのは、低消費電力と確実な通信距離を両立するためだ。
6. 異常検知や留守モードの設定は、キャリアLPWAを通じて行う。つまり携帯電話やスマホとの通信レベルでのペアリングは必要ない。専用ソフトを入れ、QRコードを読み、暗証コードを設定するだけで完了する。
7. インターホンや防犯カメラは動画では無理だ。消費電力が高く、通信容量もLPWAでは追いつかないため、静止画及びコマ撮りのみとする。但しできるだけ映りが良い状態の画像を選ぶ機能は付ける。音声はあってもよいだろう。
8. 地震検知時の自動ロック解除はあっても良いだろう。これも収まって一定時間が経てば再度ロックするようにすればよい。(その時にゆがんでいればロックできない) これもドアを揺らしたら検知するのではなく、キャリアLPWA経由で緊急地震速報が検知され、且つ留守モードでないときのみにする。

書いていて自分でも欲しくなってしまった。どこか作ってくれないだろうか。

OS-AI、APP-AI

AIは、将来的には従来の決定論的プログラミングを凌駕するのではないか、と考えている。

別の投稿で、従来の意味でのOSを持たない、AIのみのコンピュータを考えてみた。課題は幾つかあるものの、OSとしてのAI、即ち常識、共通知識を持つAIと、アプリケーションとしてのAI、即ち専門知識と特定の目的を持ったAIが分かれ、前者が後者を制御するような仕掛けが出てくるのではないか。

後者には、従来の意味でのプログラム(アプリケーション)やSaaSまでもが含まれ、APPとしてのAI(APP-AI)とそれらは同格、また相互接続までが行われる。それがOSとしてのAI(OS-AI)の上で制御管理される、という次第だ。

決定論的(プログラミング言語で書かれた)APPは次第に数を減らしていき、APP-AIが殆どになったとき、これらのプログラミングは全てデータ(学習データ)のみで行われる時代になる。プログラミング能力が不要になる時代の到来だ。

この、AI同士の連結は、別の議論でも何回かしている階層化の概念も含んでいる。AIがどのようにつながり、どう相互干渉していくのか。以前の議論に加え、今回のような議論も今後は必要になっていくのだろうと思う。

フードオートメーションのAIフィードバック

コーヒー、カクテル、ピザ、ハンバーガー、オムレツ。これらは何れも、既にロボットが自動で作れるようになっており、商用化がほぼできているものだ。

マクドナルドのハンバーガーの味は、全国どこで食べても同じだと思うが、その理由はセントラルキッチンと厳格なマニュアルによるものだ。つまり、ロボットが調理したとしても問題ない。簡単なものから、例えばフライドポテトのロボット化などは、既に検討されているのではないかと思う。

今のところこれらは際物だが、そのうちこれが標準になり、人間が調理する方が珍しい、という時代もくるはずだ。このときに問題となるのが、新メニューの開発だろう。

例えば、バンズが2枚である前提のハンバーガーロボットに、バンズ3枚のハンバーガーを作れと言っても作ることはできない。設置された素材や調味料を変えるのも無理だ。チェーン店なら中央が考えるだろうが、これでは街の独立系の料理屋には使えない。

ハンバーガーしか出さない店なら専用の機械でも良いだろうが、普通の食堂ではそうはならないだろう。となれば、汎用の手を持つ人間のようなロボットが必要になるはずだ。これなら新しい素材にも対応できるし、調理法も変えることができる。

また、顧客の好みに合わせたり、調味料の量を調整したりするのに、AIフィードバックを掛けることは可能ではないだろうか。それらを摂動させ、アンケートを取らずとも、客の食べっぷりや表情を基にしてそれらを評価すれば、最適化は可能だ。

そうすると面白いだろうことは、店舗によって来る人はだいたい決まってくるので、店によって味が違ってくるだろうということだ。ロボットが作っているにも係らず、である。来る人の個性が見せの味を変え、更にそれが人を呼び込み、客が固定化するのだ。

機材や材料がセントラルキッチンで作られるとしても、調味料の量などがそれで加減できるのならば、固定客が着く。これが認められれば、中身はチェーンであっても外見を変えた半独立のような業態が出てくるかもしれない。

伸びよりも安定が得られるということは、低成長時代の今としてはむしろありがたい特性ではないか。それを目指す中央や店舗が出てきてもおかしくない。そういった時代が来るのかもしれない。昔のアメリカのドラマにあったような「XXの店」の、形を変えた復活である。

AIのみワンボードコンピュータ

通常の意味でのOSが載っておらず、AIだけが搭載されたワンボードコンピュータというものを考えてみた。

そんなものでいったい何ができるのだろうというと、全てを機械学習でプログラミングするのだ。すなわち、正解付き学習データを垂れ流すだけ。プログラミング＝正解付き学習データの作成、となる。

ますます訳が分からない、と思われるかもしれない。ここでヒントになるのは、以前の投稿「DNNクラウド」だ。入力と出力、そのフィードバックさえできていれば、例えば画面に文字を出すといったごく単純な動作でさえ、プログラミングが不要にできるのではないか、というわけだ。

キーボードに相当する入力からASCIIコードを入れると、画面の特定のところに相当する文字が現れる。これをAIで教え込む。これを全コードに対して行う。入力が進めば画面の位置が進むことも同じく教え込む。そういう仕掛けだ。

多くの場合、ワンボードコンピュータは特定の簡単な判断のみに使われるから、例えば特定の文字しか表示しない、というようなことは普通に起こる。OSに仕込まれている第二水準のフォントは、ここでは無駄になるわけだ。正に必要なことのみ覚える、しかもプログラミングが不要。但し学習データは膨大になる。

ただ、OSやモニタのような基本的な学習は済んだ状態で提供される、あるいは学習済みの状態をダウンロード(コピー)できるのなら、そういったOS的なデータはユーザ(アプリケーション開発者)には不要であり、自分のやりたいことのデータを揃えるだけで済む。

ワンボードコンピュータのアーキテクチャが少々異なっても、学習データのフォーマットはさほど変わらないはずで、違ったとしても簡単な変換で済むはずだ。プログラミング言語の移植よりは遥かに簡単だろう。これは長期的には良いことで、移植という無駄が排除できる。

学習データを揃えるのは、プログラミング言語を覚えるのよりはハードルが低いはずだから、これは裾野を広げる効果がある。人々がもっとIoTに親しみ、自動化や最適化が更に社会に広まることが期待できる。

ニュースとAIとアナウンサー

https://japan.cnet.com/article/35128399/

中国でAIアナウンサーが登場した。日本にもAIアナウンサーはいるが、アニメキャラみたいなものばかり。一方で中国版は実在のアナウンサーをコピーしたとかで、「超リアル」だ。発想が根本的に異なるところは興味深い。

もしこれが深夜の地震速報に使われるとしたら、日本より中国の方が適しているように思う。では芸能ニュースならどうかとも思うが、中国のものであっても違和感はない。これは日本が完敗ではないかと思うのだがどうだろうか。

さて、ニュースの自動生成とAIアナウンサーが組み合わされば、配信可能なニュースの量は爆発する。これは必然的にオンデマンド化、詳細化を生むだろう。

更に言えば、ニュース解説にも同等のことが言える。日本のAIには、ニュースなどの文章に対して賛成反対各々の立場からの意見とその理由を整理するようなシステムもあるし、ソーシャルメディアの反応を絡ませるなどもやはりできるだろうから、これで(全部がAIとCGで)ニュース番組が纏まってしまうということも可能だろう。

これを更に発展させれば、ニュースだけでなくもっと広い意味での時事、例えば流行、特定ジャンルでの流行、マイブーム、趣味、地域の行事、といった小さなイベントや、イベントに関連する知識やノウハウまでがこれに載ることができる。こうなるともはやこれはニュースではなく、趣味の雑誌だ。更に発展すれば専門書、教育、と辿ることもできる。

広い意味で個々人が興味のあることを、その反応や入力によって学習し提供し続ける。更にはそのタイミングや分量、興味喚起などを、忙しさや理解度によって調節する。そういったものができれば、これはもう新しいソリューションと言っても良いだろう。個人に寄り添う「何でも情報源、知識源、教師、師匠」とでも言うべき存在だ。

発生する、あるいは既に存在している情報の取捨選択がどのようにオンデマンドでできるか、その広さや深さなどの適切さ加減が差別化要因になる。これはAIプログラマにとって相当チャレンジブルであり、且つやりがいのあるものになるだろう。

一気にここまで行くことは考え辛いが、世の中は徐々にこの方向に向かっていくのではないか。一人一台のスマホ、無線イヤホン、VRゴーグルさえあれば、アナウンサーも教師も不要で、好きなだけ情報を入手できるような世界。ちょっと怖い気もするが、好奇心のほうが勝る。ぜひ見てみたい社会だ。

有害廃材を蓄電に使おう

https://jp.techcrunch.com/2018/11/08/2018-11-07-the-cost-of-energy-storage-has-stalled-adoption-of-renewable-power-energy-vault-has-a-solution/

Energy Valutという会社が、風力発電の蓄電に関し、コンクリートブロックの位置エネルギーによる方法を提案している。揚水発電と原理は同じで、持ち上げるのが水ではなくコンクリートである点が異なるだけだ。

このコンクリートは、建築廃材が使われるのでコストが掛からないとされている。だがもっと低コストにする手がある。それは、有害廃材の利用だ。

この代表は、原発の解体廃材だ。さすがに燃料廃材は厳しいと思うが、建築廃材程度の放射性廃材は大量に出るだろう。単に廃棄する、リサイクルする、どちらの選択肢もなく、管理保管する必要がある廃材だ。ただ鎮座させるのではなく活用すれば、少しはマシというものではないか。

他にも、化学汚染された廃材は似たような管理保管や特殊な処分が必要だし、複合廃材は埋めるしかないが、ここに持ってくれば少しは役に立つ。元々マイナスのコストを持つものだから、双方にとってメリットがあるのではないか。

もちろんそのためには多少管理が厳しくなるが、どうせ郊外に作るものだし、大部分は機械が触るだけだ。細かい調整は必要にしても、大きくコストが跳ね上がることはないと思う。

多重用途ドローン

現在のドローンは、目的別に計画されている。例えばインフラの点検をするドローンと、農薬の散布をするドローンは完全に別物だ。一方で、小さな飛行機会社やヘリコプター会社は、飛行機やヘリコプターの(操縦士付き)時間貸しが主業務で、それで何をするかは客によって異なる。ドローンにもこのモデルを入れるべきだ。

その大きな理由のひとつは許認可である。ドローンは数が多く、人の多くいる空間を飛び回るから、それなりの安全性が要求され、規制もまだ未熟だ。新たな規制が加わる、逆に緩和される、などの情報は、専門家が集約した方が良いし、許認可をする役所としても相手が少数で専門家の方がやり易いだろう。

これは顧客にとっても有利で、無駄にドローンを飼い殺しにする必要がない。ドローン会社にとっても、操縦士の育成やAIの適用などには資源を集中しやすい。

これに必要なのは、ある程度の汎用的なアタッチメントだろう。積載可能重量や継続飛行時間も余裕が求められる。これはこれで、市場を形成しそうだ。百花繚乱より規格化されていた方が横展開が簡単だから、メリットもある。

例えば10kg程度、30分くらいのスペックがあれば、大抵の用途には使えるだろう。業者でなく個人ユースでも、スマホで気軽に予約して、というような時代も来るのかもしれない。