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パチンコ で 副業 日本電信電話(NTT)は2018年2月19日、電池部材を生物由来の材料や肥料成分で構成した、土壌や生物へ悪影響を与えない「土に還る電池:ツチニカエルでんち」を開発したと発表した。

 IoT(Internet of Things)の発展に伴い、さまざまなものに取り付けられたセンサーが大量に出回ることが予想される中、センサー自体や電池の交換、回収に関しては十分な議論が行われていない。回収できずに放置された場合は、土壌や生物などに大きな影響を及ぼすことが懸念されるとし、NTTでは、この課題を解決する要素技術として、回収困難な場合も土に返ることで自然環境に負荷を与えない電池の研究開発を行ってきた。

Photo回収困難なセンサーと、その解決イメージ

 従来の電池は、長持ち、高出力な性能が求められることから、発火などに対する安全性を前提にレアメタルや有害物質が使用されている。そのため、これらの電池を土壌に放置すると、本来土壌に含まれていない成分が土壌や生物に悪影響を与える恐れがある。

 また、電池の電極には3次元の導電性多孔体構造が用いられるが、従来の電極は、フッ素系樹脂などの結着剤で粉末状カーボンを固形化して形成されている。この素材も土壌などに含まれていない成分であるうえ、燃焼すると有害ガスを発生するなど、環境負荷は少なくない。

 ツチニカエルでんちは、生物由来の材料や肥料成分を使い、従来の電池と同様の仕組みを実現。電極は、生物由来材料に前処理を施すことで多孔体構造を有するカーボン化に成功し、結着剤自体がないカーボン電極を実現した。

Photo「ツチニカエルでんち」と従来の電池の構成材料Photoツチニカエルでんちと従来電池のカーボン電極

 ツチニカエルでんちを検証した結果、測定電流1.9ミリアンペア/平方センチで、電池電圧1.1ボルトの性能を確認。また、数個を直列につなぎ、市販のBLE(Bluetooth Low Energy)対応温度センサーモジュールに接続したところ、センサーモジュールからの信号を受信し、電池動作することを確認した。

Photoツチニカエルでんちの電池性能

 さらに、電池が植物に与える影響を確認するため、使用済み電池を粉砕して土壌に混合し、肥料検定法に基づく植害試験(小松菜の発芽状態で評価)を実施。その結果、従来の電池と異なり、植物の成長に悪影響を与えないことを確認したという。

Photo植物の成長への影響

 NTTでは今後、実用化に向けて電池の性能向上を進めるとともに、同社の半導体技術を活用して「土に還るセンサ・回路」の実現を目指すとしている。

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パチスロ 夢 夢 世界で活躍するエンジニアの先輩たちにお話を伺う「Go Global!」シリーズ。今回は手書き文字認識「Tegaki」などのAI(人工知能)を活用したサービスを開発する「Cogent Labs」のDavid Malkin(デイビッド・マルキン)氏にご登場いただく。

マニュアルが読めるようになったらすぐプログラミングできた

阿部川“Go”久広(以降、阿部川) マルキンさんのお生まれはいつですか。

マルキン氏 1981年の1月14日ですから、今38歳です。生まれたのは北アフリカのリビアですが、その後両親の仕事の関係でクロアチアに移りました。4歳のときでした。その後、12歳で英国に渡ったので高校は英国でした。ロンドンの大学に入り、大学院まで勉強してPh.D.(日本でいう博士号の学位)を修得しました。

阿部川 子どものころはどんなお子さんでしたか。内気でしたか、社交的でしたか。

画像「Cogent Labs」のDavid Malkin(デイビッド・マルキン)氏(右)

マルキン氏 「テクノロジーに関しては社交的」といったところでしょうか。というのも、IBMの初期型コンピュータに出会ったのが5歳のときでしたから。父が英国空軍のエンジニアだったのでテクノロジーに関してたくさんのことを父から教わり、多くの影響を受けたと思います。

阿部川 プログラムを始めたのは何歳か覚えていらっしゃいますか。

マルキン氏 マニュアルが読めるようになってからなので、8歳か9歳だと思います。最初のプログラムは「三角法を解く」というものです。自分の力で解くという宿題だったので、言ってみればカンニングのようなものですね。おかげであっという間に宿題を終えることができましたが、今でも三角法は苦手です(笑)。

阿部川 地道な勉強は大切ですね(笑)。高校では何を勉強されましたか?

マルキン氏 満遍なく勉強しました。どちらかといえば科学や数学などが中心でしたが。社交的ではあったので、パブリックスピーキング(人前で話すこと全般の技術を習得するためのトレーニング)のクラスも受けました。科学が得意な人は大概内向的ですから、多少奇妙な組み合わせだったかもしれません。

阿部川 いえいえ、そんなことはないと思いますよ。スピーキングのクラスを取ろうと思ったのはなぜですか。

マルキン氏 話すのが好きだったのでしょうね。ただ学校で一番好きだったのは、たくさんの本が読めることでした。必ずしも専門的なものばかりではなくいろいろな本を読みました。伝記とか歴史とか。それから16歳になるくらいまで、週に2、3冊は読んでいたと思います。

阿部川 読書家だったのですね、その後大学に入学されますが、ニューヨークの大学に留学されたのですよね。

マルキン氏 ロンドンの大学に交換留学生の制度があり、ニューヨークのクーパーユニオンという非常に自由な大学に行くことができました。学生1人に、1人の担当教授がつくという非常にぜいたくな環境でした。しかも留学中、2カ月の間はどのような研究をしてもいいのです。例えば、「幻覚や錯覚に基づいたコンピューティング」といった、突拍子もないことが研究できました。私は「知性を持ったプログラム」というテーマで研究しました。

画像阿部川“Go”久広(左)

 その後、英国に戻り、そのプロジェクトについて書いた論文を教授に見せたところ、「この内容そのものは1970年代から取り組まれてはいるが、この解法は君の発明かもしれない」と言ってくれました。このプログラムは後にAI(人工知能)の研究に進化しました。

「私はエンジニアじゃない」

阿部川 自由な校風がAI研究に進む道を教えてくれたということですね。

マルキン氏 そうですね。当時はどちらかといえばテレコミュニケーション(遠隔通信)、ネットワークなどがエンジニアの憧れでした。誰もAIになど見向きもしませんでしたし、そもそもAIを知っている人はほとんどいませんでした。AIのクラス自体は、政府が資金を提供して運営されるほど注目されていたのですが、受講した20人の内、11人が辞めてしまいました。というのも、具体的な成果が見えづらく「こんなことをやっても意味がない」と思えるところもある研究だったのです。2001年くらいのことです。

阿部川 本当にAIの黎明(れいめい)期ですね。

マルキン氏 おっしゃり通りです。まだまだAIはみなさんの興味を引くようなものではありませんでした。私がニューラルネットワークの研究を始めたのがそのころです。「少し外れたところにヒントがある」というのはよく聞く話ですが、全く関係ない分野と思われる生物学から、ニューラルネットワークのアイデアが生まれたことは面白いと思います。

阿部川 分かります。でもなぜ、そのような時期にAIにのめり込んでいったのですか。

マルキン氏 AIがパワフルなテクノロジーであることを分かっていたからです。明確ではなくとも、未来のことを考えれば、その未来のために今から準備しなければならなりません。それが私にとってはAIだったのです。未来のイメージがある程度明確になれば、何をしたらいいかが分かります。それは現在ここ(Cogent Labs)でやっていることにも通じます。

 未来のイメージを具体化するためには、たくさん本を読まなければなりませんし、リサーチもしなければなりませんし、多くの人とも話さなければなりません。大学での「機械学習(マシンラーニング)を学ぶために神経回路を学ぶ」といった分野を跨いだ学際的な勉強がとても役に立ちました。

阿部川 遺伝的アルゴリズムやニューラルネットワーク、「アリ塚の最適化理論」やマルコフ過程などを学ぶには、学際的な思考が必要ということですね。マスターまで進んだということは25歳くらいだと思いますが、そのときにはエンジニアになろうとお考えでしたか、あるいはそのままアカデミックな道に進もうとお考えでしたか。

マルキン氏 うーんと(と、少し考えて)エンジニアになろうとは思っていませんでしたね。Ph.D.のときに常に考えていたことは「どうやったらこの問題は解決するのか」ということでした。Ph.D.まで研究している人で単にエンジニアリングのことだけを考えているという人は、少ないと思います。

 実は今でも自分のことをエンジニアとは思っていません。エンジニアリングとは「問題解決」の一つの要素です。根本的な問題解決のためには全体像と、ビジネスとテクノロジーの両面の課題を理解しなければなりません。ですから私の仕事を端的にいえば問題解決ということになりますが、やっていることはとても広範囲にわたっています。

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