前のエントリの松尾豊先生の
人工知能X製造業
で、「Industry4.0」を人工知能でについて
最近、Industry4.0が現実性が無いという話がある。
(たとえばここ)
論点は、「Industry4.0がインターネットを使い、クラウド上にデータを持つこと」
・インターネットを使って、セキュリティ攻撃に対応できるのか?
・もうすでにインターネットではない機械が会社に入っていて、
それは止められない。ネット変えるなんて無理!
・インターネットでクラウドに全部持って行ったら、
もちろん速度的にどうよって問題はあるけど、
パケットの順番とかも狂ってきて、時間の同期をとるのが大変!
:
:
などと問題があり、いったんローカルでデータを収集し、必要なデータだけを
クラウドにあげて、そのデータを処理する。反射系の制御はローカルで行うと
ということになる。これが、Industry4.1Jで、こっちのほうが、現実的かもしれない。
で、クラウドにあげる理由はなんだったか?
予兆検知をするためでした。
機械学習をさせて、予兆検知を行い、その結果をフィードバックするという感じ。
Industry4.0の場合、クラウドに全部データがあがるので、クラウドで機械学習して、
クラウドからアクチュエーターに制御信号を送ることが出来る。
だけど、データを全部送るのではないIndustry4.1Jは、予兆検知をローカルで、
あるいは組み込みの機械の中で行うことになる(データがクラウドに全てあがる
わけではないので)
クラウドにデータをすべてあげて処理する場合、データサイエンティストは、
クラウドに1人貼り付けておけばよい。しかし、ローカルで処理したり、
組み込みの機械の中で行う場合、それぞれの機械にデータサイエンティストを
貼り付けるわけには行かない。機械が自分で学習してくれないと困る。
いままでは、機械学習は特徴点の抽出が必要だったり、その他もろもろで、
データサイエンティストが必要だった。
今後、ディープラーニングで特徴点を自動的に抽出出来ることにより、
勝手に特徴点を見つけて勝手に機械学習してくれるなら、データサイエンティスト
はいらなくなり、機械学習システム全体を組み込んだり、ローカルで持ったり
することができる。つまりIndustry4.1Jができる。
まとめると、
・Industry4.0は、データをインターネットでつなぎ、クラウドに持っていって、
ビッグデータ解析や機械学習をクラウドで行うことにより、予測や自動制御
を行おうとしている。
・しかしインターネットやクラウドに持っていくには問題があり、ローカル
で処理できるところは処理するIndustry4.1Jが現実解として注目されている
・しかし、Industry4.1Jを行った場合、予測や自動制御はどうするの?
ローカルにデータサイエンティストを置くの?という問題を生じる。
・これを解決する方法として、特徴点までも機械学習するディープラーニング
が注目されている。
・ディープラーニングを組み込んだ機械が自動的に特徴点抽出、ビッグデータ解析
を行い、予兆検出や自動制御を行えれば、Industry4.1JがIndustry4.0に
取って代わることが出来そうで、これは、凄い起爆剤になりそう
ってこと。
だから、Industry4.0が現実性が無く、松尾先生の+人工知能のほうがイケてる。
人工知能X製造業
で、「Industry4.0」を人工知能でについて
最近、Industry4.0が現実性が無いという話がある。
(たとえばここ)
論点は、「Industry4.0がインターネットを使い、クラウド上にデータを持つこと」
・インターネットを使って、セキュリティ攻撃に対応できるのか?
・もうすでにインターネットではない機械が会社に入っていて、
それは止められない。ネット変えるなんて無理!
・インターネットでクラウドに全部持って行ったら、
もちろん速度的にどうよって問題はあるけど、
パケットの順番とかも狂ってきて、時間の同期をとるのが大変!
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などと問題があり、いったんローカルでデータを収集し、必要なデータだけを
クラウドにあげて、そのデータを処理する。反射系の制御はローカルで行うと
ということになる。これが、Industry4.1Jで、こっちのほうが、現実的かもしれない。
で、クラウドにあげる理由はなんだったか?
予兆検知をするためでした。
機械学習をさせて、予兆検知を行い、その結果をフィードバックするという感じ。
Industry4.0の場合、クラウドに全部データがあがるので、クラウドで機械学習して、
クラウドからアクチュエーターに制御信号を送ることが出来る。
だけど、データを全部送るのではないIndustry4.1Jは、予兆検知をローカルで、
あるいは組み込みの機械の中で行うことになる(データがクラウドに全てあがる
わけではないので)
クラウドにデータをすべてあげて処理する場合、データサイエンティストは、
クラウドに1人貼り付けておけばよい。しかし、ローカルで処理したり、
組み込みの機械の中で行う場合、それぞれの機械にデータサイエンティストを
貼り付けるわけには行かない。機械が自分で学習してくれないと困る。
いままでは、機械学習は特徴点の抽出が必要だったり、その他もろもろで、
データサイエンティストが必要だった。
今後、ディープラーニングで特徴点を自動的に抽出出来ることにより、
勝手に特徴点を見つけて勝手に機械学習してくれるなら、データサイエンティスト
はいらなくなり、機械学習システム全体を組み込んだり、ローカルで持ったり
することができる。つまりIndustry4.1Jができる。
まとめると、
・Industry4.0は、データをインターネットでつなぎ、クラウドに持っていって、
ビッグデータ解析や機械学習をクラウドで行うことにより、予測や自動制御
を行おうとしている。
・しかしインターネットやクラウドに持っていくには問題があり、ローカル
で処理できるところは処理するIndustry4.1Jが現実解として注目されている
・しかし、Industry4.1Jを行った場合、予測や自動制御はどうするの?
ローカルにデータサイエンティストを置くの?という問題を生じる。
・これを解決する方法として、特徴点までも機械学習するディープラーニング
が注目されている。
・ディープラーニングを組み込んだ機械が自動的に特徴点抽出、ビッグデータ解析
を行い、予兆検出や自動制御を行えれば、Industry4.1JがIndustry4.0に
取って代わることが出来そうで、これは、凄い起爆剤になりそう
ってこと。
だから、Industry4.0が現実性が無く、松尾先生の+人工知能のほうがイケてる。