コース: IoT：可能性と課題
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IoTの中枢とは
リモート会議で資料をアップしようとしても 進まない、 そんな経験はないでしょうか。 それはボトルネックと呼ばれる 技術的な限界の一例です。 このレッスンでは、知恵やAIなどの最新技術が こうした課題をどう解決し、IOTの進化を 支えていくのかを解説します。 リモートで大容量のプレゼン資料を アップロードしようとしても 通信が遅くて進まない、 これは、処理能力や通信環境などの 制約が性能を下げる ボトルネックの典型です。 ネットワークの混雑や処理性能の低い端末が その一例です。 モノのインターネット、IoTの主要技術は、 こうした課題を乗り越え、 より高度に接続された デジタル社会を支えています。 5Gは 第5世代の無線通信規格で 高速通信と低遅延を実現します。 エッジコンピューティングは、 データの発生源に近い場所で処理を行い、 遅延を抑えて、即時対応を 可能にします。 クラウドコンピューティングは、 柔軟で拡張性のあるリソースにより、 データの保存や分析を支えます。 人工知能は、大規模言語モデルなどの技術により、 高度な分析や判断を可能にします。 IoTの急速な普及は、 技術の進化によって支えられています。 例えば、5Gは3Gの最大100倍の速度と 低遅延を実現し、 500メガバイトの動画も 10秒足らずでアップロードできます。 通信の遅さというボトルネックが解消され、 リアルタイムのやり取りや 大容量データのスムーズな共有が可能になります。 エッジコンピューティングでは、 データをクラウドではなく 端末や近くのサーバーで処理するため、 移動距離を短くなり、 遅延が減って応答が速くなります。 たとえば、スマート交通では、 現地のデータを即時に解析し、 信号をリアルタイムで調整できます。 クラウドコンピューティングは、 膨大なデータを どこからでも柔軟に保存、分析できる プラットフォームとしてIoTを支えます。 たとえば、3分の動画も数秒でアップロードでき、 どのデバイスからでも共有編集が可能です。 チームでの作業も 変更がリアルタイムで反映されます。 AIはIoTで集めた膨大なデータを分析し、 自動化や予測に活用されています。 中でもGPTのような大規模言語モデルは、 人の言葉を理解し、 自然な文章を生成できます。…
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