事故予測

 「日本IBMは東京ビッグサイトで24日に開幕した「東京モーターショー」の自社ブースで、新しい自動車事故の予測モデルを発表した。車載センサーから取得したデータを基に、人工知能（AI）を活用して運転手の事故リスクを予測する。すでに自動車メーカーと活用の検討を始めているという。」「この事故予測モデルを使えば、本人にリスクをリアルタイムで通知して事故を予防したり、長時間運転による事故リスクの増加を本人に知らせて休憩を促したりして安全運転を支援できる。速度や加速度センサー情報など基礎的な走行データさえあれば予測できるのが特徴。正常運転時の走行データと注意散漫な時の走行データの違いから事故リスクを推定する。演算量が少ないため、ドライブレコーダー内蔵CPU（中央演算処理装置）など性能が高くない機器でも動作する。」10/25 12:21付け日経電子版テクノロジーAI「日本IBM、AIで事故予測　東京モーターショー初出展」より
　ついにモーターショウにIBMのブースが出る時代に！　情報処理と自動車は古くからエンジンの電子制御プログラムなどで関係があり、その関係がモーター制御プログラム、運転技術アシスト、運転評価AIなどでより深まり一体化するようです。まさに運転技術はリアルタイムで変化する周辺情報を如何に迅速正確に処理するかの技術ですから、これを人間の代わりに、またはAIが補助してくれるのは合理的です。「駆け抜ける歓び」か「安全かつ迅速な移動手段」か？

 HIT(4.2kW)の発電データ 

１０月２７日（日）曇り時々晴れ
太陽光発電量　　　 　１０．０kWh　
ｴﾈﾌｧｰﾑ発電量（予約発電)　 ３．７kWh　
W発電量　　    　      １３．７kWh
売電量　　　 　　   　　７．４kWh　
買電量　　　　　　　 　１．４kWh　
W発電自給率 　　　１８０．３%　
W発電設備利用率  　  １１．６％
日照時間　　　　　 　　４．３h
連系以来　３７２７日（１０年７５日）